Искусственный интеллект в строительной отрасли

Искусственный интеллект показал себя фантастическим инструментом в строительной отрасли. Чтобы сэкономить время и деньги, искусственный интеллект помогает создавать невероятно красивые дома, офисы, города и, в конечном счете, сообщества по всему миру.

Сообщается, что на деятельность, связанную со строительством, частные лица и предприятия платят более 10 триллионов долларов в год по всему миру, и ожидается, что к 2023 году этот показатель вырастет на 4,2%. В отчете McKinsey за 2020 год была отмечена большая работа над прикладными строительными решениями, внедряющими искусственный интеллект в разработку проектов домов и дач, а так-же на этапе строительства. Искусственный интеллект повлиял почти на все отрасли по всему миру, проникнув в телефоны и умные дома. По словам Эциони, инструмент, калькулятор, помогает людям выполнять математические вычисления быстрее, чем это могли бы сделать их руки. Известно, что люди - это мозг, в то время как машины - это мышцы, которые скрывают мысль в реальности. Во всем мире люди работают над ИИ в различных аспектах и разрабатывают уникальные идеи в области медицины, финансов, недвижимости и строительства.

ИИ включает в себя простой набор правил, известных как алгоритм, основанный на том, что если это, то это. Искусственный интеллект - это распространенный термин, который представляет собой визуальное применение имитации интеллектуальных задач человека, таких как распознавание образов, решение проблем и способность к пониманию. Машинное обучение использует статистические стратегии, которые позволяют компьютерам извлекать уроки из прошлого опыта и данных без прямого программирования. Машина ведет себя как эксперт, если к ней обращаются с важными данными и информацией.

Аналогичным образом, инструменты искусственного интеллекта выполняют сложные и дорогостоящие задачи более точно, чем люди. Искусственный интеллект на строительном рынке зарекомендовал себя как невероятная технология. Искусственный интеллект помогает создавать исключительно красивые дома, офисы, города и, в конечном счете, сообщества для всего мира, чтобы сэкономить время и деньги. В ближайшем будущем искусственный интеллект заменит архитекторов и инженеров-строителей невероятными идеями, генерируемыми компьютером.

1. Насколько умен искусственный интеллект в строительстве?

Дрон зависает на строительной площадке, и через некоторое время планшет загорается, показывая наблюдения, сделанные дроном. Например, в блоке А рабочий не носит шлем, участок в секции В заболочен из-за появления темного пятна в этой области, а четыре экскаватора используются недостаточно. ИИ обещают передать эту информацию в строительный департамент. Искусственный интеллект в строительстве не обеспечивает такого рода функциональность, но многие отрасли промышленности делают все возможное, чтобы обучить алгоритмы искусственного интеллекта более эффективному строительству зданий.

Искусственный интеллект в строительстве - это инновационная технология, появившаяся в последние годы. И все же, согласно одному отчету, технология является новой, и в процессе внедрения ожидается, что к 2026 году она приблизится к 4,5 миллиардам долларов.

В строительстве программа ML construction задает несколько вопросов перед строительством здания, чтобы отслеживать любые риски раньше. Разработанная технология может трансформировать строительную отрасль на этапах проектирования, планирования и трудоемких стадиях. Это требует месяца работы и подготовки от команды экспертов, если не задействован искусственный интеллект. Кроме того, эта работа требует времени, и сделанные предположения могут быть неверными, что приведет к ошибочной трате времени и денег.

2. Бизнес-модели Генерального подрядчика на основе искусственного интеллекта

Прогресс уже достигнут в коммерческих зданиях с искусственным интеллектом, где компании предпочитают использовать датчики для сбора данных и IoT (интернет вещей) для изучения и повышения производительности и потребления ресурсов. Нервная система создается путем установки или монтажа небольших датчиков на потолке. Полученные данные затем интерпретируются после отправки в облако такими платформами, как MindSphere, Siemens или Schneider Electric EcoStruxure, что помогает инженерам контролировать затраты и использование коммунальных услуг. Компании-производители синтетического программного обеспечения для управления строительством, такие как PlanGrid и Procore, улучшили использование машинного обучения в своих процессах. Технология помогает расставлять приоритеты в задачах, обслуживать оборудование и снижать риск травм. Но ИИ в строительстве предлагает структуры искусственного интеллекта развивающегося здания в кратчайшие сроки, снижая важность архитектора, который проектирует его структуру, банка, который оплачивает проект, жильцов, которые будут там жить, и менеджера, который контролирует все строительные функции.

3. Каковы причины попробовать ИИ в строительстве?

Искусственный интеллект и глубокое обучение могут обрабатывать огромные объемы данных быстрее, чем предыдущие методы. Давайте рассмотрим некоторые из них.

Оптимизация дизайна за счет генеративного проектирования

Первый компонент, который следует учитывать при создании решения для искусственного интеллекта, - это генеративный дизайн и факторы, влияющие на него. Искусственный интеллект стремится помочь подрядчикам, предоставляя контролируемую систему обучения для сбора данных о строительстве, материалах и окружающей среде. Это поможет в создании красивого здания, а затем, в конечном счете, сообщества.

Стратегия, основанная на 3D-моделях, BIM (информационное моделирование зданий), предлагает архитекторам, строителям и инженерам идеи для эффективного планирования, строительства, управления и проектирования зданий. Система должна учитывать инженерные, электрические, электрические, механические и сантехнические действия, чтобы представить соответствующую 3D-модель (принятую всеми подгруппами без конфликтов).

Генеративные проекты искусственного интеллекта разрабатываются с помощью машинного обучения для выявления и смягчения столкновений между различными командами, чтобы предотвратить условия переделки. Разработанное программное обеспечение использует машинное обучение для устранения всех противоречий и создания альтернативных проектов, в которых все команды демонстрируют свое согласие. Как только требования заданы в модели, 3D-модели генерируются до тех пор, пока не будет получена окончательная модель с идеальным дизайном.

Контроль качества

Это утомительная, но важная работа для бизнеса, подрядчика и даже для будущих жильцов. Здесь нейронные сети помогают проверять снимки, сделанные дронами, и сравнивать их с другими несоответствиями конструкции по сравнению с существующими моделями. Подрядчики выявляют любые потенциальные риски для здания до того, как они возникают, экономя время и затраты.

Модель построения бизнеса

Система на базе искусственного интеллекта лучше понимает клиентов, чем опытная профессиональная команда. Искусственная интеллектуальная система в интеллектуальном строительстве понимает потребности потребителей на основе данных для прогнозирования тенденций клиентов в режиме реального времени. Умный ИИ решает и создает бизнес-модель, которая будет более привлекательной для бизнесмена.

Управление проектами и планирование

Управление проектами связано с различными факторами, которые необходимо учитывать в режиме реального времени, что может затянуть процесс даже на годы. Строительный ИИ будет управлять будущими строительными программами полностью или частично, предоставляя подробную информацию о рисках, стабильности конструкции и возможности строительства. Эта модель будет доступна для всех коммерческих проектов, умных домов и небольших офисов по всему миру.

В 2017 году разведывательная компания пообещала, что искусственный интеллект и робототехника решат слишком запоздалые и опережающие планы. Компания smarter homes собирает 3D-снимки строящихся зданий с помощью роботов, а затем эти данные передаются в нейронные сети для классификации того, насколько трудоемкими являются текущие проекты. Если обнаруживаются какие-либо недостатки, это помогает руководящей команде справиться с этими незначительными проблемами, чтобы избежать серьезных. В ближайшие годы алгоритмы будут использовать обучение с подкреплением для изучения практики и метода неудач. Это поможет лучше спланировать проект, оптимизировать его наилучшим образом и со временем скорректировать.

Предотвращение перерасхода средств

Без всякого сомнения, перерасход средств - обычная ситуация в любом бизнесе. Бюджет, вероятно, перерасходуется, независимо от того, как работает команда экспертов. Различные факторы, такие как размер проекта, сложность работы, используемые материалы или тип контракта, учитываются методами искусственного интеллекта для прогнозирования будущих перерасходов. ИИ рассматривает все возможные риски и проблемы на основе данных из прошлых проектов. Искусственный интеллект прогнозирует затраты и перерасход бюджета на протяжении всего процесса планирования строительства в зависимости от размера проекта, компетентности менеджеров проекта и типа контракта. Академические исследования в области алгоритмов прогнозирования искусственного интеллекта помогают точно оценивать перерасход средств на проекты.

Снижение рисков и снижение вероятности несчастных случаев

Некоторые распространенные риски в строительном отделе - это риски качества, времени, безопасности и затрат. Более крупные проекты имеют больше шансов на риск, чем небольшие проекты, поскольку несколько подрядчиков работают параллельно друг с другом в одно и то же время. Искусственный интеллект в домах помогает подрядчикам снизить вероятность риска на стройплощадке; это экономит ограниченное время и ресурсы проекта. В строительной отрасли различные факторы являются причиной различных несчастных случаев. Каждой строительной компании рекомендуется соблюдать основные предпосылки, чтобы избежать всех возможных неприятных событий в будущем.

Несчастные случаи могут быть связаны с людьми или оборудованием; чтобы избежать несчастных случаев, связанных с человеческой небрежностью, компании устанавливают правила безопасности, но, тем не менее, некоторые работники избегают их соблюдения и становятся жертвами несчастного случая. Установлены различные камеры для обнаружения ненормального поведения и оповещения владельцев компании в режиме реального времени. Технология проверки оборудования с искусственным интеллектом помогает время от времени проверять инструменты и загружать их текущие фотографии. Модели машинного обучения анализируют эти изображения и обнаруживают любые ухудшения, чтобы предотвратить дальнейшие расходы. Каждая компания в прошлом сталкивалась с какой-то серьезной аварией, которую необходимо сохранить, чтобы специалисты по обработке данных могли учесть ее при разработке модели. Данные могут содержать изображения, видео, аудио и документы о прошлых потерях для обнаружения и предотвращения будущих аварий.

Проекты роботов с искусственным интеллектом и беспилотные летательные аппараты

Использование 3D-печати при строительстве домов больше не является фантазией. Спасибо искусственному интеллекту за эту революционную технологию, позволяющую сделать дома с 3D-печатью доступными. Умная робототехника помогает строить дома за считанные часы, а не за недели или годы. Стимулирующую возможность для снижения риска и сохранения времени в безопасности предлагает строительная робототехника с искусственным интеллектом. Фирма Built Robotics уже поставляет экскаваторы и бульдозеры, которые могут выполнять задачи и работать независимо. Это многообещающая технология, которая экономит деньги и помогает ускорить реализацию проектов. Удаленные экскаваторы помогают работать 24/7 в районах, к которым им очень трудно подойти. С другой стороны, беспилотные летательные аппараты уже выполняют свою работу на строительных площадках, чтобы по-новому взглянуть на ход проекта. Компания Skycatch производит роботов с пониманием того, что они видят. Интеллектуальная технология беспилотных летательных аппаратов выявляет опасные действия, контролирует уровень производительности и делает объекты более безопасными, эффективными и производительными, чем когда-либо.

Управление отоплением, вентиляцией и кондиционированием воздуха

Технологии интеллектуального дома с данными управляют определенными элементами в умных домах, такими как освещение, давление и температура. Более того, это не требует большой вычислительной мощности для небольшого дома, но становится сложной задачей для крупных проектов, таких как офисные здания. Например, современные центры обработки данных используют сложные системы ОВКВ с меньшими затратами и высокой энергоэффективностью, что делает компанию более привлекательной по сравнению с конкурентами. Некоторые отели уже установили эти настраиваемые приложения в свою систему для управления HAVAC. Они доступны персоналу и гостям, но самое главное, что эти приложения помогают руководящим группам и владельцам предотвращать риски, своевременно отслеживая износ оборудования.

4. Преимущества строительного ИИ

ML и интеллектуальные решения в строительной отрасли улучшают каждый процесс, особенно в области прогнозирования, классификации и оптимизации процессов. Здесь приведены четыре примера использования искусственного интеллекта для улучшения строительной отрасли.

Разработка и управление знаниями: На строительную отрасль большое влияние оказывают соответствующие знания. Получение и внедрение этой технологии преобразует состояние отрасли в обучении алгоритмов искусственного интеллекта для превосходного управления рабочим процессом. Это может углубить методы ML для получения более точных прогнозов, основанных на прошлых знаниях ФРС.

Классификация BIM: Эта классификация помогает в оценке стоимости проекта. Вместо вычисления вручную, машинное обучение в строительстве анализирует геометрию, топологию и многое другое для идентификации и классификации элементов. Более того, он задает вопросы об элементах, неизвестных людям, и сохраняет их для будущих целей, устраняя необходимость повторной проверки классификации.

Обучение на основе обширной информации: Способность ИИ извлекать уроки из огромного объема поступающих данных повышает эффективность работы агентов по недвижимости. Это помогает брокерам и инвесторам более стратегически мыслить в процессах покупки и продажи. Использование искусственного интеллекта делает работу более управляемой и прозрачной для покупателей и продавцов.

Фактор риска: Руководители проектов предпочитают использовать машинное обучение для проверки огромных объемов данных. Они выявляют вероятные факторы риска в каждом проекте, а затем точно прогнозируют их влияние.

Autodesk является разработчиком AutoCAD, компьютерной программы для проектирования различных чертежей САПР. Компания разработала программное обеспечение, которое использует генеративное проектирование для планирования формы зданий. Autodesk создала первое в мире офисное помещение, спроектированное с помощью искусственного интеллекта. Это начинается с того, что вы задаете простые вопросы сотрудникам, для которых требуется офис? Какой тип освещения потребуется? В каких областях вы хотите оставаться рядом? Перед кем вы будете сидеть? Что для вас означает определение продуктивного офиса?

Следовательно, ответы собираются в качестве входных данных, а затем передаются искусственному интеллекту. Машина создает исключительно 10 000 с лишним дизайнов для различных видов офисов. ИИ также создает чертежи, которые затем выбирают архитекторы для создания первого офисного помещения с помощью ИИ.

5. Потенциальные препятствия для использования технологий искусственного интеллекта в строительстве

Однако существует несколько препятствий на пути использования ИИ в строительстве, которые описываются как:

Алгоритмы требуют больших объемов данных для точного обучения. Например, обучение системы обнаружению рабочего без шлема потребовало машинного обучения путем подачи миллионов изображений рабочего (разной высоты и снятых с разных расстояний) в шлеме. Или в другом случае, если данных недостаточно, такой тип обучения может оказаться невозможным. Чтобы по-настоящему получить преимущества от использования искусственного интеллекта в зданиях, необходимо интегрировать все возможные источники информации. Владельцу компании необходимо создать единую платформу для хранения, доступа и обработки данных.
К счастью или к сожалению, искусственный интеллект не может полностью заменить людей. В некоторых случаях для надлежащего функционирования все еще требуется помощь человека, особенно в строительстве, где каждое событие или решение зависит от нескольких других внешних факторов, приводящих к различным последствиям.
Технологии или финансовые услуги там, где значительная часть отрасли использует искусственный интеллект, сам их масштаб говорит о том, что для них открыты большие объемы данных. Но многие строительные организации не так велики, как Amazon, поэтому у них недостаточно данных для обучения своих алгоритмов.
Прежде всего, специалисты по обработке данных встречаются редко и требуют высокой зарплаты. Только крупный бизнес может удовлетворить их требования и нанять их.

6. Перспективы ИИ в строительстве и строительстве

Искусственный интеллект, робототехника и интернет вещей потенциально могут снизить затраты на строительство на 20%. Эти технологии могут позволить инженерам носить очки виртуальной реальности и отправлять микророботов на строительство зданий. Камеры, прикрепленные к этим роботам, предсказывают будущий статус и прогресс проекта на основе прошлой информации и тенденций. В современных зданиях искусственный интеллект планирует водопроводные и электрические системы. Кроме того, система искусственного интеллекта отслеживает взаимодействие рабочих, оборудования и объектов на стройплощадке в режиме реального времени, чтобы предотвратить ошибки при строительстве, проблемы с производительностью и безопасностью.

Короче говоря, все этапы стратегий планирования строительства могут извлечь выгоду из расширенного машинного обучения будущих интеллектуальных ответов. Несмотря на препятствия на пути беспрепятственного использования ИИ в строительстве, машинное обучение имеет безграничные преимущества в этой области. Искусственный интеллект больше не является будущим, он присутствует в каждом доме и даже во всех карманах. Искусственный интеллект сегодня благоприятствует людям, но исследователи обеспокоены тем, что, если в будущем он станет умнее человеческого интеллекта. На самом деле ИИ никогда не сможет конкурировать с людьми, каким бы умным он ни был, поскольку компьютеры не могут решать запросы без помощи человека.

Кроме того, алгоритмы искусственного интеллекта улучшают свои возможности прогнозирования, что позволяет идеально экономить затраты и время. Это приведет к точным ставкам, что является одним из основных способов получения прибыли в отрасли. Искусственный интеллект изменит бизнес-модели и заменит человеческую рабочую силу в строительной отрасли, сократив травматизм на рабочих местах и повысив эффективность операций.

Источник: thinkml.ai

Комментарии: