Одной из самых сложных отраслей для внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения является строительство. Этому способствовало множество факторов, в том числе фрагментарность данных, ручные и нестандартизированные процессы, а также строгие правила безопасности. Однако строительный бизнес меняется благодаря ИИ, глубокому обучению и машинному обучению. Эти технологии расширяют наши возможности по разработке, созданию, прогнозированию и анализу инновационных решений в различных областях, от профилактического обслуживания до моделирования оценки затрат. Давайте посмотрим, как машинное обучение и глубокое обучение в ИИ меняют строительный сектор.
Машинное обучение и глубокое обучение в строительстве
Компьютеры могут учиться на данных и опыте без программирования благодаря машинному обучению и глубокому обучению. Компьютеры способны распознавать образы и предсказывать их при наличии достаточного количества наблюдений. Автоматизированное обучение практически не требует участия человека. Огромные объемы данных, связанных со строительством, таких как производительность, использование оборудования и условия строительства, анализируются с использованием алгоритмов ML и DL. Планирование, управление проектами и распределение ресурсов могут быть улучшены с помощью машинного обучения. Некоторые приложения DL и ML в строительстве включают следующее:
Прогностическое обслуживание
Алгоритмы ML и DL могут отслеживать производительность оборудования и отмечать любые потенциальные проблемы до того, как они приведут к дорогостоящим простоям.
Автономное принятие решений
Роботы могут быть запрограммированы на автономное принятие решений для повышения безопасности работников и снижения затрат.
Оптимизация
Алгоритмы оптимизации используются для поиска наилучших способов выполнения таких действий, как логистика, планирование и распределение ресурсов.
Обработка естественного языка
Машинное и глубокое обучение NLP можно использовать для анализа неструктурированных данных, таких как электронные письма и тексты, для извлечения информации.
ИИ в строительстве
Компьютерный алгоритм считается искусственным интеллектом, если он обладает следующими характеристиками:
Представление
Он может представлять информацию в понятной форме.
Обоснование
Он может делать выводы и делать прогнозы на основе представления информации.
Адаптируемость
Он может изменять свои действия в зависимости от меняющихся обстоятельств.
Обучение
Он может учиться на прошлом опыте и в результате изменять свое поведение.
Целенаправленность
Он может ставить цели и действовать таким образом, чтобы достичь этих целей.
Системы ИИ для строительства можно разделить на следующие категории:
Прогностический анализ
Процесс анализа исторических данных для прогнозирования будущего известен как прогнозный анализ. Многочисленные аспекты строительства, включая управление проектами, планирование и оценку, могут выиграть от прогнозного анализа. ИИ используется для оценки данных и прогнозирования будущего.
Автономная робототехника
Робототехника широко используется в строительстве для выполнения повторяющихся задач, повышения производительности и сокращения отходов.
Системы принятия решений
В области строительства создаются автономные системы принятия решений на основе ИИ для решения проблем с производительностью, безопасностью и соблюдением нормативных требований.
Гибридные системы
Гибридные системы сочетают традиционное компьютерное программирование с искусственным интеллектом. Поскольку гибридные системы объединяют лучшие черты обоих миров, они подходят для использования в практических приложениях.
Преимущества ИИ и машинного обучения в строительстве
Простота доступа
Исторически сложилось так, что строительные данные были рассредоточены и не стандартизированы, что затрудняло их использование. Развитие централизованной системы, ставшее возможным благодаря технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения, упростило доступ к данным.
Точность
Компьютерные алгоритмы могут быть более точными, чем люди, когда речь идет о сложных расчетах и прогнозах.
Автоматизация
AI и ML все чаще используются для автоматизации ручных задач, не требующих вмешательства человека. Это делается с помощью робототехники и автономных систем принятия решений.
Экономия
Ожидается, что AI и ML спасут строительную отрасль, сократив накладные расходы.
Ограничения использования ИИ и машинного обучения в строительстве
Время простоя
Хотя решения ИИ могут сократить время простоя из-за неисправного оборудования, они не являются отказоустойчивыми. Когда система ИИ выходит из строя, это может привести к длительным простоям.
Потенциально неточные прогнозы
Системы искусственного интеллекта делают прогнозы на основе исторических данных, что может привести к неточным прогнозам в будущем.
Недостаток опыта
Системы искусственного интеллекта настолько хороши, насколько хороши их создатели. Если система не спроектирована или не реализована должным образом, она не будет работать оптимально.
Вопросы конфиденциальности и безопасности
Поскольку все больше данных о строительстве хранится в Интернете и доступно через облачные вычисления, существует риск взлома.
Дизайн алгоритма
Разные алгоритмы имеют разные сильные и слабые стороны. Строительная компания должна выбрать алгоритм, исходя из решаемой задачи.
Риск автоматизации
Системы искусственного интеллекта могут заменить людей-операторов. Хотя ИИ может выполнять задачи более точно, чем люди, для выполнения критических задач необходимы человеческий контроль и вмешательство.
Отсутствие творчества
ИИ может находить только те решения, которые запрограммированы в системе. ИИ не может быть креативным и генерировать новые и инновационные решения.
Ключевой вывод
В настоящее время строительство переживает революцию благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению, которые улучшают управление проектами, оптимизацию ресурсов и безопасность. Приложения ИИ включают робототехнику, которая работает самостоятельно, и прогнозный анализ. Вы можете сократить время простоя, повысить точность и сократить расходы, создав решения на основе ИИ. Но вы должны убедиться, что система правильно спроектирована и реализована.
