Ten questions concerning Large Language Models (LLMs) for building applications
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Le résumé fourni par la source
Large Language Models (LLMs) are emerging as powerful AI tools capable of transforming how building information is collected, processed, analyzed, and applied across diverse research areas. Their capabilities can help building operators, facility managers and other stakeholders such as designers, architects and engineers by providing actionable insights for decision-making across planning, construction, operations, and maintenance of buildings and facilities. This paper explores ten key questions concerning the role of LLMs in shaping sustainable, intelligent, and human-centric buildings. From fundamental definitions to advanced applications, we examine how LLMs facilitate decision-making across the life cycle of buildings and energy systems. LLMs can enhance life cycle assessments (LCA), building energy simulations, and real-time data integration, empowering more efficient and adaptive human-AI environments. They can also contribute to streamlining regulatory compliance, improving post-occupancy evaluations, and fostering more inclusive and participatory design processes. Additionally, this paper addresses the ethical challenges posed by LLMs, such as bias, data privacy, and environmental impacts, and explores their potentials in advancing intelligent digital twins (DT) for ongoing building operations and maintenance. Built upon our applied research using LLMs and the review of tools, datasets, and research gaps, we provide a forward-looking perspective on how LLMs can drive innovation, collaboration, and productivity in the built environment while supporting ethical and effective implementation.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Ten questions concerning Large Language Models (LLMs) for building applications
- Date Crossref
- 01/03/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Worcester Polytechnic Institute Department of Civil pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Prairie View A&M University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Auckland pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National University of Singapore pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shenzhen University Key Laboratory for Resilient Infrastructures of Coastal Cities pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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ETH Zurich pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Arizona Department of Civil and Architectural Engineering and Mechanics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Technical University of Munich TUM Georg Nemetschek Institute / Chair of Computing in Civil and Building Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Lawrence Berkeley National Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Sungkyunkwan University Department of Global Smart City pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The University of Texas at Arlington Department of Civil Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Laboratory of the Rockies pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Department of Civil — Worcester Polytechnic Institute, Prairie View A&M University et University of Auckland, avec 9 autres affiliations.
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