Förbättra infrastrukturens motståndskraft med maskininlärning

Hur kan maskininlärningsalgoritmer förbättra infrastrukturens motståndskraft? De kan förändra hur byggnadschefer och arkitekter designar och underhåller infrastruktur. Verktyg som digitala tvillingar, AI-analys och automatiserad strukturövervakning förbättrar synligheten och lokaliserar lösningar på nya infrastrukturutmaningar.

Optimera strukturer med digitala tvillingar

"Digitala tvillingar kan vara mycket effektiva verktyg för att optimera infrastrukturdesign, layout och drift." 

En digital tvilling replikerar en verklig struktur eller ett system i en virtuell miljö, där maskininlärning och AI-modelleringsverktyg kan analysera och ändra det.

De är en bra lågrisklösning för att testa olika infrastrukturdesigner. AI använder verklig data för att simulera prestandapåverkan av designförändringar. Detta gör det möjligt för designers att identifiera de bästa optimeringsstrategierna utan att ändra verkliga verksamheter, begära kostsamma pilotprogram eller beställa dyra designändringar.

En av de bästa fördelarna med digitala tvillingar är ökad synlighet. Infrastruktur är mer än bara den yttre arkitekturen av en byggnad eller bro. Många aspekter påverkar strukturell stabilitet, hållbarhet, navigering, bruksprestanda och miljöpåverkan.

Digitala tvillingar och verktyg för maskininlärning kan ge designers insikter i dessa faktorer innan de bygger en byggnad. En digital tvilling sammanför också annars olikartade silos av information. Detta ökar sannolikheten för att alla möjliga fel och ineffektiviteter identifieras under planeringsprocessen.

Resultatet är en mycket optimerad infrastruktur designad för motståndskraft och effektivitet. Digitala tvillingar uppmuntrar en helhetssyn på infrastrukturdesign, vilket minskar sannolikheten för oförutsedda strukturella risker. AI-modellering och prediktiv analys kan hjälpa designers att bygga infrastruktur förberedd för långvarigt slitage.

Dessutom förblir digitala tvillingar användbara även efter att konstruktionen är klar. Byggnadsförvaltare kan använda IoT-sensorer för att samla in information om infrastruktur över månader och år. De använder denna information för att hålla den digitala tvillingen uppdaterad så att den kan modellera framtida strukturella problem och risker.

En uppdaterad digital tvilling kan hjälpa fastighetsförvaltare att förstå underhållsfrågor, skapa nödplaner, genomföra byggnadsinspektioner och mer. Den digitala tvillingen kan också modellera den potentiella effekten av händelser som svåra väderincidenter.

Byggnad för klimattålighet

Klimatförändringar är en av de största utmaningarna för infrastrukturdesign idag. När planetens temperatur stiger blir vädret mer flyktigt och extremt. Forskning visar att översvämningar är uppåt 300% vanligare idag än för 50 år sedan. Vintrarna och somrarna blir också strängare.

Förändringar i vädermönster - särskilt extremt väder - ökar sannolikheten för skador på infrastrukturen på grund av incidenter som stormar, översvämningar eller skogsbränder. Som ett resultat måste ny infrastruktur utformas för klimattålighet. Maskininlärning och AI kan hjälpa till att åstadkomma detta på några sätt. Till exempel är maskininlärning ovärderlig för att spåra, analysera och förutsäga förändringar i vädermönster.

"AI väderprognoser kan hjälpa arkitekter och designers att förstå vilka risker och faror en struktur kan möta under de kommande decennierna" 

Klimatförändringarna gör att vädermönster förändras snabbare och mer dramatiskt än under tidigare århundraden, så att bygga för dagens väder är inte längre tillräckligt.

Med maskininlärning kan forskare och arkitekter kombinera aktuell miljödata med klimatförändringsdata för att få en detaljerad förutsägelse av framtida risker. De kan använda AI för att analysera dessa data tillsammans med en byggnads strukturella data och lokalisera väderrelaterade faror. Predictive analytics ger byggnadschefer, arkitekter och ingenjörer möjlighet att förbereda infrastrukturen för hårt väder innan det slår till.

Ett särskilt effektivt sätt att åstadkomma detta är genom AI-drivna simuleringar. Digitala tvillingar och modellprogram kan skapa möjliga scenarier som visar hur en del av infrastrukturen kommer att klara sig under olika väderförhållanden. Arkitekter kan modellera flera lösningar för att hitta de mest lovande metoderna för att stärka byggnader mot klimatrelaterade risker.

Övervakning av strukturell hälsa

En byggnads strukturella integritet kan förändras över tiden på grund av många faktorer. Det är viktigt att övervaka dessa förändringar för att säkerställa att infrastrukturen förblir säker och stabil. AI och maskininlärning kan underlätta strukturell hälsoövervakning och förutsäga potentiella faror.

Innan konstruktionen påbörjas testas byggmaterial noggrant för att fastställa deras hållbarhet. Till exempel används modal testning ofta att analysera materialegenskaper som massa, styvhet och dämpning. Modal testning är utmärkt för att generera en stor mängd data om hur ett byggmaterial beter sig under olika förhållanden. Arkitekter och ingenjörer kan använda AI för att analysera modal testdata och extrahera viktiga trender och insikter.

"Till exempel kan en AI-analysalgoritm identifiera den maximala vibration som ett material kan motstå innan det upplever skada." 

Information som denna är avgörande för att säkerställa att en byggnad är gjord av material som tål jordbävningar och svåra väderhändelser. Efter konstruktionen kan AI och maskininlärning också hjälpa byggnadschefer och stadsplanerare att övervaka strukturell integritet. Byggnadsförvaltare kan använda IoT-sensorer för att kontinuerligt samla in strukturell data och mata in den i AI-dataanalysalgoritmer. AI:n kan självständigt analysera informationen för tecken på risker eller strukturell trötthet.

Samma teknik kan också övervaka byggnadernas inre funktion. VVS-system, VVS, ledningar och annan allmän infrastruktur kan förlora effektivitet med tiden utan noggrant underhåll. IoT-sensorer öppnar dörren för förutsägande underhåll, vilket gör det möjligt för byggnadschefer att förhindra elfel som strömavbrott eller vattenledningsavbrott.

AI-modelleringsprogram kan till och med hjälpa till att bygga chefer och förbättra effektiviteten hos infrastruktursystem. Layouten och konfigurationen av verktyg i en byggnad kan direkt påverka effektiv resursförbrukning. AI-analys kan identifiera ineffektivitet och modellera potentiella lösningar, vilket hjälper arkitekter och designers att utveckla en mer hållbar, motståndskraftig infrastruktur.

Använder AI för generativ arkitekturdesign

En banbrytande användning av AI och maskininlärning är generativ arkitektur. Denna unika designnisch använder AI för att modellera strukturer baserat på specificerade egenskaper. Generativ design kräver fortfarande expertis hos en mänsklig arkitekt, men det kan inspirera till innovativa metoder för infrastruktur.

Till exempel kan en arkitekt ange antalet våningar, nödvändiga verktyg, fastighetsbegränsningar och andra grundläggande strukturella detaljer i ett generativt modelleringsprogram. AI skulle använda denna information för att generera en design som uppfyller kraven på det mest algoritmiskt effektiva sättet.

Generativ design har potential att skapa en infrastruktur som är resurseffektiv utan att kompromissa med strukturell integritet. Detta är avgörande för framtiden för motståndskraftig infrastruktur eftersom klimatförändringar kan påverka leveranskedjor och tillgången på viktiga byggmaterial, som betong. Under de kommande åren kommer arkitekter i allt högre grad att behöva förbättra den strukturella hållbarheten med minsta möjliga resurser.

Biomimicry är ett särskilt unikt hörn av AI-driven design. Även om biomimetisk arkitektur inte alltid använder AI, kan artificiell intelligens hjälpa till i processen. Biomimicry involverar hämta inspiration från naturen att designa konstgjorda föremål, såsom byggnader.

Den utnyttjar århundraden av evolution som optimerar designen av den naturliga världen och tillämpar dessa lärdomar på arkitektur. AI-driven generativ design kan hämta data från biologiska strukturer för att påverka nya arkitektoniska skapelser. Forskare kan till och med använda maskininlärning för att analysera och förstå hur naturliga system fungerar så att de på konstgjord väg kan replikera dessa system i arkitekturen.

Faktum är att generativ design är ungefär som en snabb form av evolution. AI bearbetar många potentiella strukturer och förfinar dem algoritmiskt tills den hittar den mest effektiva lösningen. Resultatet är en mer motståndskraftig infrastruktur, vilket ofta är bättre för miljön på grund av minimerad resursförbrukning.

Förbättra infrastrukturens motståndskraft med AI

AI och maskininlärning är ovärderliga verktyg inom design, utveckling, konstruktion och underhåll av infrastruktur. Dessa algoritmer kan hjälpa designteam och byggnadschefer att bättre förstå strukturer och förbereda sig för långsiktiga riskfaktorer.

AI kan utgöra grunden för innovativa nya arkitektoniska konstruktioner och lyfta fram banbrytande lösningar på utmaningar som svåra väderincidenter. Med hjälp av AI och maskininlärning kan morgondagens infrastruktur bli mer hållbar och resurseffektiv.

Läs också Utnyttja artificiell intelligens (AI) för att minska plastavfall

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
• Källa: https://www.aiiottalk.com/resilience-of-infrastructure-with-machine-learning/