Мы всегда стремились к созданию технологий, которые могли бы имитировать человеческий интеллект. Именно поэтому сегодня ИИ находится на переднем крае, готовый помочь отраслям превратить их стремления в реальность.
В строительстве ИИ в широком смысле охватывает две области – глубокое обучение и машинное обучение. Глубокое обучение – это область машинного обучения, основанная в основном на нейронных сетях. Хотя эта технология находится на начальной стадии развития, она найдет свое применение в мониторинге состояния конструкций, оценке строительных материалов, безопасности строительных площадок, моделировании занятости зданий и прогнозировании спроса на энергию.
В настоящее время применение глубокого обучения в этой области ограничено по сравнению с другими цифровыми технологиями, такими как машинное обучение (ML) и BIM.
Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, включающее уникальные статистические алгоритмы, которые автоматически обучаются и совершенствуются на основе данных без помощи человека и явного программирования. Реализация искусственного интеллекта включает в себя машинное обучение, поскольку интеллектуальное поведение требует обширной информации или знаний.
С помощью ML машины могут самостоятельно обучаться и предсказывать результаты. Вместо того чтобы человек программировал их, они используют алгоритмы с программным обеспечением, которые позволяют прогнозировать на основе анализа данных. Например, машина может сообщить вам о необходимости профилактического обслуживания без необходимости ручных проверок.
В строительстве машинное обучение может помочь инженерам проекта, руководителям и всем остальным участникам проекта. ML может помочь контролировать ход работ, оценивать риски, уведомлять руководителей и супервайзеров о критических проблемах, улучшать деятельность по проектированию и планированию, а также делать обоснованные прогнозы для более рационального рабочего процесса.
Применение машинного обучения в строительстве
1. Улучшенные конструкции
Машинное обучение может улучшить конструкции, чтобы сделать их более подходящими для конечного пользователя. Например, если компания хочет изменить дизайн офисного помещения в соответствии со своими специфическими потребностями, ML может помочь предсказать частоту использования каждого помещения и представить дизайн, соответствующий потребностям людей.
2. Более безопасные рабочие места
Применение ОД на строительных площадках может поднять уровень безопасности на новую высоту. Он может быть использован для выявления, оценки и мгновенного сообщения о любой обнаруженной аномалии.
Smartvid.io, платформа ML, использует визуальные и аудиоданные, поступающие со строительной площадки, для выявления угроз безопасности, что позволяет проводить инструктажи по технике безопасности для устранения повышенной опасности и повышения общей безопасности на строительных площадках.
3. Оценка и снижение рисков
Применение ML сделало оценку рисков более быстрой и точной. Строительные проекты обычно сложны и генерируют большое количество данных; программы ОД могут просматривать их и составлять точные и подробные оценки рисков.
Продукт компании Autodesk под названием Construction IQ помогает проектам ежедневно управлять рисками и снижать их, а также повышать эффективность работы в режиме реального времени. Программному обеспечению доступны миллионы строительных проблем и наблюдений, данные инспекций, информационные модели зданий, ордера на изменения и результаты проекта, что помогает понять риски и получить действенные выводы.
4. Повышение производительности
Когда программное обеспечение ML используется в строительном проекте, оно повышает уровень производительности. Программные решения могут контролировать и управлять ежедневными операциями на объектах, такими как кирпичная кладка, заливка бетона, сантехнические работы, электрификация, настил полов, кровля и т.д.
Компания Triax Technologies Inc. помогает проектным группам управлять рабочей силой в режиме реального времени с помощью своей системы Spot-R с поддержкой IoT. Система позволяет пользователям просматривать текущее местоположение рабочих прямо в 3D-моделях и 2D-чертежах. Эти данные затем предоставляются алгоритмам машинного обучения для отслеживания производительности и предложения целевых улучшений.
5. Предиктивное обслуживание оборудования
Сегодня существуют комплексные системы, использующие машинное обучение и датчики для обнаружения и оповещения компаний о колебаниях вибрации или температуры оборудования, при этом не требуется никакого опыта машинного обучения или облачных технологий. Строительные компании могут использовать эти системы для удаленного обслуживания и обновления парка датчиков без необходимости физического прикосновения к ним.
6. Обнаружение аномалий с помощью компьютерного зрения
Для повышения качества на строительных площадках компании сегодня обращаются к компьютерному зрению, чтобы обеспечить большую скорость и точность при последовательном выявлении дефектов.
ML предлагает высокоточные и недорогие решения для обнаружения аномалий, которые могут обрабатывать тысячи изображений в час для выявления дефектов и аберраций, а затем сообщать об изображениях, отличающихся от стандарта, для принятия соответствующих мер.
7. Прогнозирование для оптимизации цепочки поставок
ML может помочь строительным организациям предвидеть будущее, анализируя данные временных рядов и предоставляя точные прогнозы, тем самым снижая операционные расходы и неэффективность, обеспечивая более высокую доступность ресурсов и продукции, ускоряя доставку продукции и снижая затраты.
Часто задаваемые вопросы
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое включает в себя уникальные статистические алгоритмы, которые автоматически обучаются и совершенствуются на основе данных без помощи человека и явного программирования.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение – это область машинного обучения, основанная в основном на нейронных сетях.
Где ОД используется в строительстве?
ML используется для мониторинга хода работ, оценки рисков, уведомления менеджеров и руководителей о критических проблемах, улучшения проектирования и планирования, а также для составления обоснованных прогнозов для более рационального рабочего процесса.
Программное обеспечение машинного обучения для инспекции фасадов | Видео внутри
Как искусственный интеллект (ИИ) может помочь в управлении проектами?
5 тенденций в области строительных технологий, на которые следует обратить внимание в 2021 году
Читайте далее:- Глубокое обучение в строительстве.
- Технологии искусственного интеллекта: 5 лучших применений в строительстве.
- 10 способов, с помощью которых искусственный интеллект преобразует строительный сектор.
- Искусственный интеллект в строительной отрасли: Инновационный способ помочь рабочим.
- Умное строительство: Искусственный интеллект для эффективного строительства.
- Методы искусственного интеллекта (ИИ) в гражданском строительстве.
- Обследование подводных бетонных конструкций – методы, виды и назначение.