Методы искусственного интеллекта (ИИ) в гражданском строительстве

Искусственный интеллект (ИИ) – это технология, связанная с имитацией человеческого интеллекта в машинах для обеспечения возможности обучения и решения проблем. ИИ делает процесс принятия решений простым, быстрым и эффективным. Он включает в себя целый набор операций в гражданском строительстве для улучшения строительных процессов и меняет подход к работе инженеров и строителей.

По сравнению с традиционными методами, ИИ в гражданском строительстве приносит значительные преимущества в инженерном проектировании, анализе и управлении строительством. В этой статье рассматриваются некоторые способы использования ИИ в гражданском строительстве.

Методы искусственного интеллекта в гражданском строительстве

  • Преимущества ИИ в гражданском строительстве
    • 1. Предотвращение перерасхода средств
    • 2. Снижение риска аварий
    • 3. Эффективное планирование проекта
    • 5. Повышение производительности на стройплощадках
  • Недостатки ИИ в гражданском строительстве
    • 1. ИИ является дорогостоящим
    • 2. Рост безработицы
  • Часто задаваемые вопросы
  • Важность искусственного интеллекта в гражданском строительстве

    Основная идея внедрения ИИ и автоматизации в гражданское строительство заключается в том, чтобы выполнить задачу с помощью алгоритмов и машин более эффективно, чем это ожидается от человека. Алгоритмы ИИ способны помочь строительному сектору преодолеть трудности и повысить общую производительность и эффективность.

    Традиционные методы, используемые для моделирования и оптимизации сложных структурных систем, требуют значительного времени и вычислительных ресурсов. Однако алгоритмы на основе ИИ предоставляют лучшие альтернативы для решения проблем в гражданском строительстве.

    Данные, необходимые для разработки алгоритмов ИИ, получают с помощью запрограммированных машин, таких как дроны, умные камеры, умные датчики и т. д. Данные анализируются для определения всех возможных отклонений и аномалий в строительстве. Алгоритмы ИИ также используют метод проб и ошибок для определения оптимального процесса, которому необходимо следовать в зависимости от условий на стройплощадке. Следовательно, такое внедрение для выполнения проекта повышает качество и производительность всего проекта.

    Методы искусственного интеллекта в гражданском строительстве

    Вот некоторые методы искусственного интеллекта, используемые в гражданском строительстве:

    1. Эволюционные вычисления (ЭВ)

    Эволюционные вычисления (ЭВ) – это подкатегория ИИ, которая используется в гражданском строительстве уже несколько десятилетий. Он использует итерационный процесс и является эффективным методом решения сложных проблем оптимизации. Стандартными эволюционными алгоритмами, используемыми в гражданском строительстве, являются генетические алгоритмы (ГА), искусственные иммунные системы (ИИС) и генетическое программирование (ГП).

    2. Искусственные нейронные сети (ИНС)

    Нейронные сети собирают, запоминают, анализируют и обрабатывают огромные объемы данных, полученных в результате экспериментов или численного анализа, чтобы обеспечить базовые решения сложных инженерных проблем. Он находит широкое применение при изучении строительных материалов, инженерных конструкций, геотехнической инженерии, управлении строительством и выявлении дефектов конструкций.

    3. Нечеткие системы

    Нечеткая система – это инструмент для адаптации человеческого способа мышления и решения проблем при работе с неопределенными вопросами, возникающими в строительных проектах. Она учитывает несколько аспектов, таких как качество материалов, оборудования, логистики и физический риск, непосредственно связанный с административными и финансовыми возможностями.

    4. Экспертная система

    Экспертная система широко используется в строительной инженерии, подземной инженерии, геотехнической инженерии, геологической разведке, предотвращении катастроф, материальном строительстве и нефтехимической промышленности. Этот метод опирается на существующие знания людей-экспертов для создания системы знаний.

    Система фокусируется на определенной области и использует все соответствующие знания и опыт, хранящиеся в системе программирования, для решения сложных проблем.

    Преимущества ИИ в гражданском строительстве

    1. Предотвращение перерасхода средств

    ИИ помогает предсказать перерасход средств на основе размера проекта и типа контракта. Он показывает уровень компетентности руководителей и сотрудников проекта и обеспечивает им обучение в реальных условиях для быстрого повышения их навыков и знаний. ANN является одним из таких методов ИИ, используемых в управлении строительными проектами.

    2. Снижение риска несчастных случаев

    ИИ позволяет подрядчикам и руководителям проектов отслеживать и определять приоритетность рисков на строительной площадке и заставляет команду сосредоточиться на них. Например, на строительной площадке группа мониторинга проекта оценивает субподрядчиков на основе балла риска. Руководители строительства тесно сотрудничают с соответствующими субподрядчиками, которые имеют высокий балл риска.

    3. Эффективное планирование проекта

    3D-сканы строительных площадок снимаются автономно с помощью роботов, и эти данные поступают в нейронные сети, которые могут классифицировать статус завершения различных проектов. Если проект идет не по плану, команда может сосредоточиться на проблемах и избежать серьезных проблем.

    5. Повышение производительности на стройплощадках

    Использование самоуправляемых машин для выполнения повторяющихся строительных работ, таких как заливка бетона, сварка, снос и кладка кирпича, более эффективно по сравнению с человеческим трудом. Существуют автономные бульдозеры для выполнения земляных и подготовительных работ на строительной площадке. Они управляются человеком-программистом и выполняют работу в соответствии с требуемыми спецификациями.

    Использование гаджетов для распознавания лиц, камер на стройплощадке и других технологий помогает руководителям проектов отслеживать ход работ на стройплощадке в режиме реального времени. В конечном итоге эти технологии позволяют оценить производительность труда рабочих и соответствие требуемым стандартам.

    Недостатки искусственного интеллекта в гражданском строительстве

    1. ИИ является дорогостоящим

    ИИ используется только теми организациями, которые могут позволить себе расходы на его внедрение и обслуживание. Внедрение роботов и других сложных машин стоит дорого.

    2. Рост безработицы

    ИИ способствует развитию компьютерных технологий и промышленных роботов, которые требуют меньшего количества человеческих работников. Следовательно, он оказывает негативное влияние на рынок труда.

    Часто задаваемые вопросы

    Какие различные методы искусственного интеллекта (ИИ) используются в гражданском строительстве?

    Искусственный интеллект, применяемый в гражданском строительстве, основан на нескольких методах, таких как эволюционные вычисления (EC), нечеткие системы, искусственные нейронные сети (ANNs) и экспертные системы.

    Как искусственная нейронная сеть (ИНС) применяется в гражданском строительстве?

    Нейронные сети собирают, запоминают, анализируют и обрабатывают огромные объемы данных, полученных в результате экспериментов или численного анализа, чтобы обеспечить базовые решения сложных инженерных проблем. Она находит широкое применение при изучении строительных материалов, инженерных конструкций, геотехнической инженерии, управлении строительством и выявлении дефектов конструкций.

    Каковы области применения нечетких систем в гражданском строительстве?

    Нечеткая система – это инструмент для адаптации человеческого способа мышления и решения проблем при работе с неопределенными вопросами, возникающими в строительных проектах. Она учитывает несколько аспектов, таких как качество материалов, оборудования, логистика и физический риск, непосредственно связанный с административными и финансовыми возможностями.

    Как ИИ изменил строительную отрасль во время Covid-19

    Самособирающиеся стаи роботов для формирования мостов и зданий: Будущее строительства

    Программное обеспечение на основе машинного обучения для обследования фасадов | Видео внутри

    Читайте далее:
    Понравилась статья? Поделиться с друзьями: