Πώς η τεχνητή νοημοσύνη είναι έτοιμη να φέρει επανάσταση στον κατασκευαστικό κλάδο;

Jamie Ritblat είναι ο πρόεδρος και ιδρυτής της Delancey Real Estate, μιας πολυβραβευμένης εταιρείας που έχει αποκτήσει, διαχειριστεί, αναπτύξει και πουλήσει περισσότερα από 20 δισεκατομμύρια £ σε ακίνητα και συναφείς επενδύσεις.

Διαθέτει επίσης τμήμα που επικεντρώνεται ειδικά στην καινοτομία. Αυτό το άρθρο θα εξετάσει τον αντίκτυπο της προόδου της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στον κατασκευαστικό κλάδο, από τη μοντελοποίηση πληροφοριών κτιρίων (BIM) έως τα αερομεταφερόμενα drones. 

Η ολοένα αυξανόμενη ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε διαφορετικούς κλάδους προκαλεί διαφορετικές αντιδράσεις από διαφορετικούς ανθρώπους, από απαθείς απολύσεις έως έντονες ανησυχίες σχετικά με την αντιληπτή απειλή των μηχανών που καταλαμβάνουν ανθρώπινες θέσεις εργασίας.

«Σε διάφορους διαφορετικούς κλάδους, η τεχνητή νοημοσύνη δεν αντικαθιστά τους ανθρώπινους εργαζομένους, αλλά συμπληρώνει την εργασία τους, καθιστώντας τις λειτουργίες ασφαλέστερες και αποτελεσματικότερες – και αναμφισβήτητα πουθενά περισσότερο από τον κατασκευαστικό κλάδο». 

Με αξία σε περισσότερα από 10.5 τρισεκατομμύρια δολάρια παγκοσμίως, σύμφωνα με τα στοιχεία του κλάδου που κοινοποίησε το GetSmarter, παρά τις σημαντικές προόδους στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και του αυτοματισμού τα τελευταία χρόνια, ο κατασκευαστικός τομέας εξακολουθεί να παραμένει πολύ υποψηφιοποιημένος. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη στις κατασκευές βρίσκεται σε άνοδο, με μελλοντικούς προγραμματιστές έτοιμους και πρόθυμους να αγκαλιάσουν την τεχνολογία προκειμένου να επιτύχουν σημαντικά ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα έναντι των αντιπάλων της αγοράς. 

Η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται στον κατασκευαστικό κλάδο με διάφορους τρόπους. Για παράδειγμα, AI και επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση δεδομένων που συγκεντρώθηκαν από προηγούμενα έργα, πράγμα που σημαίνει ότι οι κατασκευαστικές εταιρείες δεν χρειάζεται να ξεκινούν από το μηδέν με κάθε βήμα και μπορούν να μεταφέρουν το όφελος της εμπειρίας που αποκτήθηκε μέσω παρόμοιων έργων.

Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να βοηθήσει τις κατασκευαστικές εταιρείες να αυξήσουν το ποσοστό επιτυχίας τους στην αρχική διαδικασία υποβολής προσφορών, αξιολογώντας προηγούμενες προσφορές έργων και αναπαράγοντας τις επιτυχημένες πτυχές αυτών, αποφεύγοντας στοιχεία που δεν λειτούργησαν.

Τέτοιοι αλγόριθμοι εκμάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να ενισχύσουν το ποσοστό κέρδους ενός προγραμματιστή, καθώς και να τον βοηθήσουν να προβλέψει με ακρίβεια την πιθανότητα ενός σεναρίου go/no-go, αυξάνοντας τα περιθώρια κέρδους και αυξάνοντας την αξία του έργου. 

Στον κατασκευαστικό κλάδο σήμερα, τα δεδομένα είναι μεγαλύτερα σε όγκο, πιο περίπλοκα και παράγονται με ταχύτερους ρυθμούς από ποτέ. Τα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν στη λήψη καλύτερων αποφάσεων και όταν τα δεδομένα, τα αναλυτικά στοιχεία και οι ανθρώπινες γνώσεις συνδυάζονται, αυτό μπορεί να καταλήξει σε αυξημένη λειτουργική αποτελεσματικότητα, έξυπνη λήψη αποφάσεων και σημαντικές ευκαιρίες ανάπτυξης. 

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί κατά τη διαδικασία σχεδιασμού, με τα συστήματα δημιουργίας σχεδιασμού όπως το AutoDesk να παρέχουν σαφώς καθορισμένους σχεδιαστικούς στόχους, επιτρέποντας στους σχεδιαστές να εξερευνήσουν πολλαπλές παραλλαγές λύσεων για να βρουν την καταλληλότερη επιλογή για ένα συγκεκριμένο έργο. 

Η τεχνολογία οπτικής αναγνώρισης χαρακτήρων (OCR) μπορεί να χρησιμοποιηθεί για γρήγορη αναζήτηση σχεδίων, μετατροπή εικόνων και εγγράφων σε δεδομένα με δυνατότητα αναζήτησης και επεξεργασίας. Σήμερα, πολλές εταιρείες ανάπτυξης βασίζονται σε εφαρμογές OCR για τη σάρωση σχεδίων, φύλλων αριθμών και ονομάτων και εγγράφων που σχετίζονται με υπερσυνδέσμους, εξοικονομώντας σημαντικό χρόνο και κόστος στις κατασκευαστικές εταιρείες. 

Στη φάση εκτέλεσης της κατασκευής, τα συστήματα βάσεων δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης ενημερώνουν τους μηχανικούς, επισημαίνοντας τη βέλτιστη μεθοδολογία κατασκευής για τον ιστότοπο με βάση σχεδιαγράμματα που δημιουργήθηκαν στο στάδιο του σχεδιασμού, καθώς και δεδομένα που συγκεντρώθηκαν από προηγούμενα έργα. Οπλισμένοι με αυτές τις πληροφορίες, οι μηχανικοί μπορούν να λάβουν καλύτερα ενημερωμένες αποφάσεις. 

Μόλις ξεκινήσει η κατασκευή, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε διοικητικές διαδικασίες, όπως η εισαγωγή των αργιών, των ημερών ασθενείας και των ημερών άδειας σε ένα σύστημα δεδομένων. Αυτό το σύστημα μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για την προσαρμογή του έργου ανάλογα, αναθέτοντας αυτόματα καθήκοντα σε άλλους εργαζόμενους τις σχετικές ημέρες. 

Μέσα σε κτίρια κατοικιών και εμπορικών χώρων, Το AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον έλεγχο περιβαλλοντικών παραγόντων όπως η θερμοκρασία και ο φωτισμός και η βελτιστοποίηση της χρήσης ενέργειας. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την επίτευξη ουσιαστικών βελτιώσεων στη διαχείριση ανάπτυξης κατασκευών. Ένα ολοένα και πιο κοινό παράδειγμα είναι η χρήση drones για τη συλλογή εναέριων εικόνων εργοταξίων, παρέχοντας ακριβείς χάρτες έρευνας που επιτρέπουν στους διαχειριστές τοποθεσιών να παρακολουθούν την πρόοδο εξ αποστάσεως για να επιτύχουν σημαντική εξοικονόμηση χρόνου για ένα κατασκευαστικό έργο από άποψη χρόνου και κόστους. 

Η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά τις σύγχρονες κατασκευές ασφαλέστερες και πιο συμβατές, με τεχνολογία όπως το Smartvid που αναλύει τη συμπεριφορά των εργαζομένων στα εργοτάξια, εντοπίζει την παρουσία ή απουσία εξοπλισμού ασφαλείας και ειδοποιεί τους υπεύθυνους ασφαλείας σε περίπτωση παραβάσεων, κάτι που μπορεί να έχει σημαντικό θετικό αντίκτυπο όσον αφορά μείωση του κινδύνου και καθιστώντας τα εργοτάξια ασφαλέστερα. 

«Η βελτιστοποίηση AI αναλύει τις λειτουργίες, προβλέπει πιθανά αποτελέσματα και βοηθά τις κατασκευαστικές εταιρείες να εντοπίσουν τις καλύτερες λύσεις» 

Η βελτιστοποίηση αυξάνει την παραγωγικότητα και την απόδοση, εξοικονομώντας χρόνο και κόστος βελτιώνοντας τα χρονοδιαγράμματα εργασίας, μειώνοντας το κόστος υλικών και βελτιώνοντας την ενεργειακή απόδοση σε ολόκληρο τον κατασκευαστικό κλάδο. 

Σε μια έκθεση του 2020, η McKinsey εντόπισε αυξημένη εστίαση σε κατασκευαστικές λύσεις που ενσωματώνουν τεχνητή νοημοσύνη. Από την υποβολή προσφορών, τη χρηματοδότηση και το σχεδιασμό, μέχρι τη φάση της κατασκευής, τη λειτουργία και τη διαχείριση περιουσιακών στοιχείων, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τις κατασκευαστικές εταιρείες, καθώς και τον κλάδο συνολικά, να ξεπεράσουν μερικές από τις πιο δύσκολες προκλήσεις της κατασκευής, συμπεριλαμβανομένων των ελλείψεων εργατικού δυναμικού, των ανησυχιών για την ασφάλεια και του κόστους και υπερβάσεις χρονοδιαγράμματος. 

Καθώς τα εμπόδια εισόδου στην αγορά μειώνονται και οι εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση και τα αναλυτικά στοιχεία επιταχύνονται, ειδικοί του κλάδου προβλέπουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα διαδραματίσει ολοένα και πιο σημαντικό ρόλο στον κατασκευαστικό κλάδο τα επόμενα χρόνια.

Επίσης, διαβάστε Ενίσχυση της ανθεκτικότητας της υποδομής με τη μηχανική μάθηση

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.aiiottalk.com/ai-poised-to-revolutionize-construction-industry/