Umjetna inteligencija proizvod je stalne potrebe za inovacijama. Često se koristi naizmjenično s konceptima robotizacije i automatizacije i brka se s mašinskim učenjem ili algoritmima.
Umjetna inteligencija (AI) definisana je kao hipoteza i unaprjeđenje računarskih sistema opremljenih za izvršavanje zadataka koji zahtijevaju ljudsko znanje, kao što su vizuelna percepcija, prepoznavanje govora i tumačenje jezika.
Riječ „inteligencija“ definiše se kao sposobnost razumijevanja, učenja i korištenja informacija i sposobnosti u novim zadacima. Svrha AI je analizirati i uočiti stečene informacije, a zatim izvršiti zadatke.
Tehnologija umjetne inteligencije
Primjena tehnologije umjetne inteligencije u građevinskoj industriji sada je vrlo izvediva zbog napretka tri tehnologije: dubokog učenja (deep learning), mašinskog učenja (machine learning) i obrade prirodnog jezika (natural language processing).
Uz pomoć mašinskog učenja poboljšalo se izvršavanje unaprijed dodijeljenih pravila. Zbog toga je mašinsko učenje poboljšalo algoritme koji su se do sada koristili u okviru umjetne inteligencije.
Mašinsko učenje omogućava računarima da uče iz podataka kroz izlaganje različitim vrstama iskustava, proučavaju obrasce i donose odluke. Dolazi u brojnim strukturama i može se adresirati kao prepoznavanje dizajna, data mining, otkrivanje informacija, proaktivna analitika, adaptivni sistemi, statističko modeliranje itd.
Duboko učenje je podskup mašinskog učenja. Ovisi o algoritmima kojima nije potrebna manuelna administracija. Duboko učenje koristi skupove dostupnih informacija (Big Data) i računarsku snagu (snaga procesora, cload computing).
Obrada prirodnog jezika izvedena je iz mašinskog učenja i dubokog učenja. Cilj obrade prirodnog jezika je prepoznavanje govora. Nakon provođenja istraživanja na polju prepoznavanja govora, osnaženi smo za rad s ogromnim skupovima podataka, leksičkim i sintaksičkim.
Ova tri tehnološka napretka poboljšali su uređaje sa umjetnom inteligencijom na polju prepoznavanja slika, teksta, glasa, automatskih robota i donošenja odluka. Zbog toga se primjena umjetne inteligencije proširila u medicini, obrazovanju i građevinarstvu. U nastavku ovog članka pročitajte više o primjeni umjetne inteligencije u građevinarstvu.
- AI za projektovanje zgrada
BIM je softver zasnovan na 3D modelu koji kreira digitalni model zgrade. Sve zainteresirane strane u projektu, poput arhitekata, klijenata, graditelja, dobavljača, mogu raditi na ovom digitalnom modelu kako bi dizajnirali, planirali i upravljali zgradama.
Za izgradnju zgrade za određeni projekt, BIM 3D model uzima u obzir sve potrebne informacije iz građevinskih, mehaničkih, arhitektonskih, električnih i vodovodnih planova. Svaki plan uzima se u obzir i naknadno se planira svaka aktivnost.
Izazov je osigurati da se različiti modeli ne sukobljavaju jedni s drugima. Građevinska industrija pokušava koristiti umjetnu inteligenciju kao generativni plan za prepoznavanje i smanjenje sukoba između različitih modela koje su proizvele različite grupe u preliminarnim i radnim fazama crtanja.
Istraživači razvijaju novi softver za programiranje koji koristi umjetnu inteligenciju za istraživanje sorti u svakom rješenju i stvara alternativni dizajn. Ovaj softver koristi umjetnu inteligenciju za eksplicitnu izradu 3D modela mehaničkih, električnih i vodovodnih (MEP) sistema. Primjer takvog softvera je Tekla Structures.
- AI za planiranje projekata
- godine je AI startup tvrdio da njihova umjetna inteligencija i roboti imaju ključ za rješavanje prekomjerne potrošnje i kašnjenja u građevinskim projektima.
Kompanija koristi robote za automatsko bilježenje 3D podataka izgradnje zgrade i unošenje tih informacija u umjetnu neuronsku mrežu koja određuje koliko su različiti podprojekti završeni. Ako se čini da stvari nisu u skladu s pravilima, nadzorna grupa može uskočiti u rješavanje malih problema prije nego što postanu značajni problemi.
Pojačano učenje (reinforcement learning) nova je AI tehnika razvijena koristeći algoritme budućnosti. Ova tehnika omogućava algoritmima da uče iz terenskih eksperimenata. Može istraživati beskrajne kombinacije i opcije na osnovu upotrebe podataka iz sličnih projekata preduzetih u prošlosti. Pomaže u planiranju projekata, jer pruža najbolje moguće rješenje.
- AI za sigurnost na gradilištu
U građevinskoj industriji smrt građevinskih radnika pet je puta veća od ostalih industrija. Prema podacima, primarni izvori nesreća u građevinarstvu posljedica su pada predmeta i električnog udara.
Firma iz Bostona razvija algoritam koji ispituje fotografije sa svojih radnih mjesta, provjerava ih zbog sigurnosnih rizika, na primjer, radnici koji ne nose zaštitnu opremu i povezuje slike sa svojim evidencijama o nesrećama. Kompanija kaže da može uočiti potencijalnu opasnost i održati sastanke o sigurnosti kada se prepozna opasnost.
- AI za sprječavanje prekoračenja troškova
Čak i zapošljavanjem najboljeg tima za upravljanje projektima, većina velikih projekata troši više od dodijeljenog budžeta. Za praćenje potrošnje koriste se neuronske mreže za predviđanje prekoračenja troškova. Neuronska mreža predviđa prekoračenje troškova na osnovu faktora kao što su vrsta ugovora, veličina projekta i kompetencija vođe projekta.
Informacije koje se mogu provjeriti, na primjer, najranija vremena početka i završetka, posljednja vremena početka i završetka sličnih projekata, koriste se prediktivnim modelima za izračunavanje razumnih vremenskih rokova za buduće projekte.
Umjetna inteligencija pomaže radnicima u daljinskoj obuci o rukovanju materijalom, što pomaže radnicima da brzo poboljšaju svoja znanja i vještine. Ovo smanjuje vrijeme potrebno za dodjelu novih sredstava za projekte i olakšava ranu isporuku projekata.
- AI za poboljšanje produktivnosti
Neke kompanije imaju građevinsku opremu sa vlastitim pogonom i mogu obavljati aktivnosti produktivnije od ljudi. Primjeri takve građevinske opreme su mašine za izlijevanje betona, automatske mašine za zavarivanje, robotski zidari i automatske mašine za rušenje zgrada.
Preliminarnu pripremu gradilišta ili radove iskopavanja mogu izvesti automatski ili poluautomatski buldožeri, koji mogu pripremiti gradilište uz pomoć ljudskog programera kako bi pružili tačne specifikacije tražene u građevinskim crtežima. Zbog toga se ljudski faktor u građevinskim radovima može ukloniti, a time se i ukupno vrijeme potrebno za završetak projekta može smanjiti.
Nadzornici mogu na sličan način pratiti napredak rada na gradilištu. Oni mogu koristiti biometrijske sisteme, sisteme za prepoznavanje lica i slične inovativne tehnike za provjeru produktivnosti radnika.
