ONESTRUCTION baut mit AWS GenAIIC das BIM-Basismodell Ishigaki-IDS

ONESTRUCTION, ein Start-up für Bautechnologie, hat mit technischer Beratung durch das AWS Generative AI Innovation Center im Rahmen von GENIAC Phase 3 Ishigaki-IDS entwickelt, ein Foundation Model (FM), das speziell für die BIM-Workflows (Building Information Modeling) der Bauindustrie optimiert ist. Das Modell basiert auf Qwen3 und adressiert drei Herausforderungen: Datenknappheit für den neuen IDS-Standard, die Einbettung eines IFC-Vokabulars mit mehreren tausend Begriffen sowie eine IDS-spezifische Grammatik. Um diese zu überwinden, nutzte ONESTRUCTION die Erzeugung synthetischer Daten mit Fachexperten und eine dreistufige Trainingspipeline: fortgesetztes Vortraining (Continued Pre-Training, CPT), überwachtes Feintuning (Supervised Fine-Tuning, SFT) und Bestärkendes Lernen mit verifizierbaren Belohnungen (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR). Für RLVR verwendeten sie das IDS-Audit-Tool von buildingSMART als Belohnungsfunktion, um die Wohlgeformtheit von XML, die strukturelle Gültigkeit von IDS und die semantische Konsistenz sicherzustellen. Das Training erfolgte auf Amazon-EC2-P5en-Instanzen mit AWS ParallelCluster; die Daten wurden auf Amazon FSx for Lustre gespeichert. In der Evaluierung mit dem eigenen IDS-Bench-Benchmark erzielte Ishigaki-IDS nahezu 100 Prozent bei der XML- und IDS-Struktureinhaltung und über 80 Prozent bei der IDS-Inhaltskonsistenz, während allgemeine Frontier-Modelle bei der Struktureinhaltung unter 25 Prozent und bei der Inhaltskonsistenz nahe 0 Prozent lagen. Das Modell unterstützt die Skalierung der Kontextlänge mit YaRN und erzeugt korrekt bei Eingaben und Ausgaben von bis zu etwa 120.000 Tokens. Ein gemeinsamer Proof-of-Concept mit buildingSMART erhielt positives Feedback sowohl von IDS-Spezialisten als auch von Nicht-Spezialisten. Zu den gewonnenen Erkenntnissen gehören die Bedeutung der Qualität synthetischer Daten gegenüber ihrer Quantität, die Beschleunigung der Iteration durch verifizierbare Belohnungen sowie eine stabile Infrastruktur, die freies Experimentieren ermöglicht.