Gemini e busca semântica: IA escolhe móveis a partir de plantas com 87% de precisão

Escolher móveis a partir de uma planta arquitetônica é uma tarefa que, na construção e no design de interiores, ainda é feita manualmente. O profissional pega a planta, abre o catálogo do fornecedor e começa a percorrer os itens com método: compara dimensões, materiais e estilo. Só essa etapa consome de 20 a 40 horas-homem por projeto. Com vários projetos, o custo se multiplica. Uma equipe russa de desenvolvedores decidiu fechar essa lacuna criando um sistema de IA que automatiza todo o processo de seleção e entrega recomendações com 87% de precisão.

O problema está na interseção entre visão computacional e recuperação de informação. Uma planta arquitetônica é um documento especializado, com notações, símbolos, grades de escala e várias camadas. Não basta reconhecer um objeto na imagem: é preciso entender o projeto como um todo, identificar as zonas funcionais, localizar os pontos onde cabem categorias específicas de móveis e levar em conta as restrições reais do espaço.

O núcleo do sistema é uma arquitetura multimodelo com o Gemini como coordenador principal. Esse modelo assume a interpretação da planta: reconhece o layout, identifica os cômodos, determina onde ficam o quarto e a sala, quais são as áreas de circulação e onde há limitações de altura, iluminação ou configuração das paredes. Não é só OCR nem um reconhecimento de objetos banal: o Gemini trabalha com a semântica do documento arquitetônico e extrai dados estruturados para a camada seguinte do sistema.

Depois que a planta é decomposta em unidades de significado, entra em ação a busca semântica no catálogo. Cada item foi vetorizado previamente: as características do produto (dimensões, material, estilo, paleta de cores e faixa de preço) são convertidas em embeddings vetoriais. O sistema compara os requisitos da planta com essa representação vetorial e encontra as correspondências mais próximas. O resultado não é apenas uma lista com centenas de itens adequados, mas uma seleção ranqueada, com a explicação de por que aquele modelo foi recomendado para determinado ponto da planta.

A arquitetura técnica não se limita a dois componentes. Além do Gemini e da busca semântica, o pipeline inclui modelos de pré-processamento das plantas: normalização de escala, separação de camadas e limpeza de artefatos de digitalização. As plantas reais de escritórios de projeto chegam em estados variados, de exportações CAD limpas a documentos de papel escaneados, com rasgos e manchas. O sistema precisa funcionar de forma estável em toda essa faixa, sem pré-processamento manual.

Chegar aos 87% de precisão não aconteceu de primeira. A equipe iterou em vários pontos-chave: a qualidade da leitura de plantas em diferentes formatos, a estratégia de vetorização dos dados do catálogo e o mecanismo de ranqueamento final. Os layouts atípicos foram uma dificuldade à parte, como quando o arquiteto usa notações fora do padrão ou a planta mostra apenas um trecho do cômodo. Para esses casos extremos, foram adicionadas uma lógica de fallback e uma camada extra de validação do resultado.

O valor prático do desenvolvimento está em escalar o tempo de trabalho dos profissionais. Se antes um designer conseguia detalhar de 2 a 3 projetos por semana, agora, com o sistema de IA, ele revisa e ajusta recomendações já prontas, em vez de criá-las do zero. Para construtoras que trabalham com conjuntos residenciais padronizados, isso significa poder tocar dezenas de obras em paralelo sem um aumento proporcional da equipe.

O projeto mostra como os sistemas de IA multimodelo começam a automatizar tarefas operacionais que por muito tempo foram consideradas especializadas demais para o processamento por máquina. Plantas arquitetônicas são um tipo complexo de dado não estruturado, e o fato de o Gemini dar conta da análise semântica delas abre caminho para soluções semelhantes em áreas vizinhas: esquemas de engenharia, desenhos estruturais e especificações técnicas. O próximo passo lógico é a integração com plataformas BIM e a exportação direta das recomendações para a documentação do projeto.