Искусственный интеллект (ИИ) больше не является футуристической фантазией. Это происходит сейчас, и многие в строительной отрасли уже пожинают плоды. Передовые GC имеют возможность сейчас опережать тенденции и использовать ИИ с инструментами, которые в настоящее время представлены на рынке, для повышения производительности, максимизации прибыли и повышения безопасности. Итак, что такое машинное обучение в строительстве? Вот что вам нужно знать.

Что такое машинное обучение в строительстве?

ИИ, также называемый машинным обучением, так часто изображался в фильмах и других средствах массовой информации, что о нем сложилась настоящая мифология. От опасений, что он захватит мир, до любопытства по поводу того, может ли ИИ быть разумным, легко попасть в фантастическую страну воображения.

Чтобы понять, как ИИ влияет на строительство, мы должны сначала хорошо понять, что такое ИИ на самом деле — не научная фантастика, а реальность. В целом ИИ — это широкая тема, которая включает в себя информатику, психологию и даже философию и лингвистику. Однако, что касается того, как он влияет на строительство, когда мы говорим об ИИ, мы в первую очередь имеем в виду две конкретные области: машинное обучение и глубокое обучение.

Машинное обучение включает в себя алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных без явного программирования. Например, алгоритм ИИ можно «обучить» распознавать спам, подвергая его воздействию большого количества электронных писем, которые были вручную помечены как спам или не спам. Алгоритм «научится» определять шаблоны, которые помогают ему «разумно» идентифицировать спам.

Глубокое обучение — это специализированная форма машинного обучения, основанная на нейронных сетях. Это более поздняя разработка, которая позволила совершить прорыв в обработке изображений и языка, открыв дверь для передовых приложений.

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в строительстве

Потенциальные области применения ИИ и машинного обучения в строительстве огромны. Составление исчерпывающего списка всех возможных вариантов использования выходит за рамки одной статьи. Чтобы понять, насколько обширна эта область, подумайте, что несколько лет назад вы, вероятно, ежедневно получали много спам-писем в свой почтовый ящик, а сегодня вы, вероятно, получаете очень мало. Это связано с тем, что спам-фильтры теперь используют машинное обучение для выявления шаблонов и защиты от спама, и они очень хороши в этом.

Хотя это приложение не относится к строительству, оно влияет на всех нас, делая нас более продуктивными и способными сосредоточиться на общении, связанном с работой. И это всего лишь одно крошечное, хорошо зарекомендовавшее себя применение.

Типичный строительный проект может иметь тысячи открытых вопросов, сотни запросов на запросы и многочисленные заказы на изменение, которые открыты в любой день. Представьте себе умного помощника, который может проанализировать эту гору проектных данных и предупредить вас о 10 самых важных вещах, которые требуют вашего внимания сегодня? Машинное обучение — это умный помощник, помогающий командам выявлять наиболее важные факторы риска с точки зрения безопасности строительства и с точки зрения качества, которые требуют немедленного внимания.

Суперинтенданты и инженеры проекта часто характеризуют свою работу как тушение пожаров. Это очень реактивно. Машинное обучение быстро становится вспомогательным инструментом, который заблаговременно выявляет риски и помогает им принимать решения до того, как они повлияют на их проект.

Второе приложение, которое может оказать огромное влияние на строительство, — это тегирование и анализ изображений. Мы уже видим мощный искусственный интеллект в работе в социальных сетях, где алгоритмы определяют черты лица, чтобы автоматически маркировать отдельных людей с поразительной точностью.

Та же технология искусственного интеллекта с новым обучением может использоваться для выявления и анализа угроз безопасности, классификации и маркировки фотографий на месте, а также для отправки уведомлений, когда СИЗ не используются должным образом на рабочем месте. Его можно даже использовать для выявления лиц, нарушающих стандарты безопасности, и помечать их и/или их руководителей для решения проблемы.

Другие приложения могут включать в себя сортировку уведомлений, выявление потенциальных проблем, таких как конфликты или отсутствующие материалы, маркировку и организацию документов и даже управление дронами, управление оборудованием и помощь в проектировании. Как видите, возможности обширны.

Текущее использование машинного обучения в строительстве

Машинное обучение уже используется в самых разных целях, от банальной фильтрации спама до расширенного мониторинга безопасности. Технологии уже существуют и используются инновационными компаниями для маркировки визуальных данных и их анализа на предмет нарушений безопасности, потенциальных опасностей и снижения всех видов рисков. Среди прочего, современная технология машинного обучения может использоваться для:

  • Прогнозируйте и снижайте риски до того, как они повлияют на рентабельность проекта
  • Выявляйте проблемы с высоким риском и автоматически классифицируйте их по категориям, требующим принятия мер.
  • Выявление субподрядчиков с высоким риском на основе данных в режиме реального времени, а также прошлых показателей и других факторов.
  • Выявляйте и расставляйте приоритеты потенциальных проблем безопасности на протяжении всего жизненного цикла проекта.
  • Отметьте существующие угрозы безопасности на основе визуальных данных, поступающих с рабочей площадки.

Подробнее: Как один старожил научился использовать строительные данные и машинное обучение

Я старожил, которому нравится работать руками, — говорит Рич Холбрук, директор по строительным операциям Layton Construction Co.. Холбрук дорожит старыми способами ведения строительства, но также с радостью принимает новые. Он считает, что сегодня, чтобы оставаться актуальным, каждый сборщик мусора должен использовать строительные данные и машинное обучение. Читать дальше…

Как извлечь выгоду из машинного обучения в ваших проектах

Как мы видели, в некотором смысле вы уже получаете выгоду от машинного обучения в виде спам-фильтров и других технологий, которые уже работают внутри программ и технологий, которые вы используете каждый день. Но для того, чтобы оставаться на шаг впереди и получать конкурентное преимущество за счет машинного обучения, строительные компании должны активно понимать и внедрять его на своих рабочих местах.

Как и в случае с любой новой технологией, важно применять базовое хорошее управление проектами к любой реализации. Когда дело доходит до машинного обучения, следует помнить о нескольких дополнительных рекомендациях.

  • Оцифруйте рабочие процессы и документацию. Это первый шаг, чтобы такие инструменты, как машинное обучение, приносили пользу, для чего нужны данные. Если вы не фиксируете свои проверки качества и наблюдения за безопасностью в цифровой форме, вы упускаете возможность извлечь уроки из этих наблюдений и внести целенаправленные улучшения.
  • Начните с чистых данных. Когда дело доходит до внедрения машинного обучения на вашем рабочем месте, помните: «плохой ввод = плохой результат». Убедитесь, что ваша проектная документация, задачи и визуальные данные организованы и чисты, чтобы вы не приучили свои интеллектуальные технологии к плохим привычкам.
  • Выберите правильную платформу данных. Существует ряд поставщиков технологий, предлагающих решения для управления данными, но очень часто они несовместимы друг с другом. Машинное обучение и ИИ наиболее эффективны, когда у них есть доступ ко всем данным на всех ваших платформах, а это возможно только в том случае, если платформы интегрируются друг с другом. Ищите базовую платформу, такую ​​как BIM 360, которая позволяет вам управлять всеми вашими строительными данными в одном месте и допускает стороннюю интеграцию для таких вещей, как ERP и управление проектами.
  • Пилотные испытания для раннего анализа. Начните с малого, найдите несколько идеальных проектов и проектных групп, определите, как выглядит успех, и опробуйте инструменты на основе машинного обучения. Это поможет вам и вашим командам ежедневно получать выгоду, а также разрабатывать лучшие практики перед более широким внедрением.

Многие современные ведущие строительные компании уже используют ряд специальных приложений машинного обучения на строительной площадке. Между тем, многие из ведущих компаний-разработчиков программного обеспечения разрабатывают новые и ценные приложения, расширяющие многие существующие возможности. Если вы хотите узнать больше о том, как воспользоваться преимуществами революции машинного обучения на своих рабочих местах, мы приглашаем вас присоединиться к нашему бесплатному вебинару на тему «Восстание ИИ в строительстве».

Готовы максимально эффективно использовать свои приложения для машинного обучения?

Загрузить Руководство для начинающих по подключению строительных данных

Первоначально опубликовано на connect.bim360.autodesk.com.