Революционные технологии в строительстве: Группа компаний ЭГИС

ИИ: архитектор трансформации строительства Асмаа Абулейш, BIM-менеджер, EGIS Saudi Arabia

Погружаясь в мир ИИ в строительстве, давайте начнем с демистификации этой преобразующей технологии. ИИ, сокращенно называемый искусственным интеллектом, представляет собой имитацию человеческого интеллекта машинами. В основном ИИ бывает трех типов: Supervised Learning, когда модели ИИ обучаются на основе маркированных данных; Unsupervised Learning, когда модели ИИ находят закономерности в немаркированных данных; и Reinforcement Learning, когда модели ИИ обучаются методом проб и ошибок. Эти типы позволяют системам ИИ приобретать знания и принимать решения.

Supervised learning

Supervised learning в строительстве может быть использовано для прогнозирования структуры энергопотребления, что позволяет строительным компаниям оптимизировать энергопотребление и внедрять энергосберегающие стратегии. Исторические данные также могут быть использованы для точного прогнозирования цен на проекты, что позволяет строительным компаниям оценивать затраты и принимать обоснованные решения по бюджетированию. Эти варианты использования позволяют оптимизировать распределение ресурсов и поддерживать эффективное принятие решений в строительной отрасли.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение в строительстве обеспечивает такие ценные приложения, как выявление дефектов в строительных материалах. Анализируя немаркированные данные, модели искусственного интеллекта могут обнаруживать тонкие закономерности или аномалии в материалах, что позволяет выявлять дефекты на ранней стадии и обеспечивать более высокое качество строительства. Анализируя исторические данные, модели искусственного интеллекта позволяют выявить скрытые проблемы или закономерности, способствующие превышению стоимости проекта, что позволяет более точно оценивать затраты и планировать бюджет. Эти приложения помогают специалистам в области строительства снижать риски, принимать обоснованные решения и повышать общую эффективность и рентабельность проекта.

Неконтролируемое обучение оказывает неоценимую помощь в экономически эффективном анализе данных. Используя передовые алгоритмы, оно позволяет точно определять релевантные точки данных, подсказывая строительным компаниям, что именно нужно измерять. Такой подход обеспечивает эффективное распределение ресурсов, максимизирует ценность данных и улучшает процесс принятия решений. Неподконтрольное обучение позволяет строительным компаниям извлекать из данных значимые сведения и при этом минимизировать расходы, что делает его важнейшим инструментом оптимизации сбора данных.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением в строительстве имеет практическое применение. Во-первых, оно может быть использовано для оптимизации работы строительной техники. Обучая ИИ-модели методом проб и ошибок, автономная строительная техника, например роботы или беспилотники, может ориентироваться на строительных площадках, точно выполнять задачи и повышать общую эффективность.

Во-вторых, обучение с подкреплением может помочь в оптимизации расписания. Модели ИИ учатся на основе обратной связи в виде поощрений или наказаний, что позволяет им принимать обоснованные решения о распределении ресурсов и последовательности выполнения задач.

Давайте углубимся и узнаем, как работает обучение с подкреплением (RL) для оптимизации расписаний. Оно назначает вознаграждение на основе заранее заданных нами критериев. Например, вознаграждение может быть основано на выполнении задач в отведенные сроки, минимизации конфликтов ресурсов или достижении контрольных точек проекта. ИИ-модель обучается методом проб и ошибок, исследуя различные стратегии составления расписания и получая вознаграждение за желаемые результаты.

В процессе обучения модель корректирует свои решения, чтобы максимизировать получаемое вознаграждение. В ходе итераций алгоритм обучения с подкреплением находит оптимальные решения по планированию, которые минимизируют задержки, оптимизируют использование ресурсов и соблюдают ограничения проекта. Благодаря точной настройке структуры вознаграждения и учету специфических знаний, алгоритмы обучения с подкреплением могут эффективно оптимизировать графики строительства, повысить уровень автоматизации, улучшить сроки выполнения проекта, оптимизировать управление ресурсами и повысить общую эффективность проекта.

Генеративный ИИ

В дополнение к предыдущим типам ИИ существует такой генеративный ИИ, как Midjourney. Используя текстовые подсказки, Midjourney может генерировать изображения, которые находят практическое применение в архитектуре и строительстве. Он позволяет исследовать концептуальные проекты, помогает в визуализации проекта и выборе материалов. На рис. 1 показано, как Midjourney может быть использован для создания концептуальных проектов.

Проблемы

Внедрение ИИ в строительстве сопряжено с рядом трудностей. Ограниченная доступность и качество данных, а также их изолированность препятствуют обучению моделей ИИ. Традиционная практика отрасли и сопротивление изменениям также препятствуют внедрению. Нехватка квалифицированных кадров, владеющих искусственным интеллектом, и необходимость значительных инвестиций в инфраструктуру и технологии еще больше усугубляют проблему. Преодоление этих препятствий требует решения проблем с данными, формирования культуры инноваций, повышения квалификации персонала и разработки четкой стратегии внедрения ИИ, соответствующей уникальным требованиям строительного сектора.

Для внедрения ИИ, как правило, существует четыре ключевых процесса реализации: Интеллект, Бизнес-процесс, Технология ИИ и Разработка. На этапе интеллекта определяется конкретное поведение, которое может выполнять ИИ. Далее, на этапе бизнес-процессов, определяется бизнес-процесс, включающий это поведение. Затем, на этапе технологии ИИ, определяется решение ИИ и стратегия работы с данными. И наконец, на этапе разработки разрабатывается план разработки программного обеспечения, в котором рассматриваются известные проблемы ИИ (раки ИИ). Эти процессы, разработанные MIT xPro, обеспечивают структурированный подход к успешному внедрению ИИ в сжатые сроки.

В заключение следует отметить, что интеграция ИИ в строительство обладает огромным потенциалом для повышения эффективности, качества и принятия решений. Контролируемое и неконтролируемое обучение, а также обучение с подкреплением позволяют улучшить контроль качества, прогнозирование технического обслуживания, распределение ресурсов, снижение рисков и оптимизацию графика. Преодоление таких проблем, как ограниченность данных и сопротивление изменениям, имеет решающее значение для успешного внедрения ИИ в строительстве, что в конечном итоге приведет к созданию более безопасных, эффективных и устойчивых проектов.