Как ИИ может преобразить строительную отрасль: 6 возможных вариантов

На основе статьи «6 Ways to Imagine AI Transforming the Construction Indusrty» от Дага Докери, технического директора ConstructConnect, в которой он не только рассказал, где сейчас применяется искусственный интеллект, но и описал, как ИИ может ускорить развитие строительной индустрии.

Если вы когда-нибудь выбирали рекомендованные фильмы в сервисе для просмотра кино, использовали чат-бот в приложении банка или в принципе пользовались смартфоном, то тогда вы сталкивались с искусственным интеллектом. Если вы делаете покупки в интернет-магазинах или проводите время в соцсетях, то результаты ваших поисковых запросов, лента новостей и рекомендации основаны на алгоритмах искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект зародился в ещё 1950-х годах. В то время Артур Сэмюэл, пионер области, дал ему такое определение: «Область исследований, которая позволяет компьютерам обучаться без их явного программирования». Другими словами, компьютеры решают задачи, обучаясь на уже существующих данных. Ещё одно лаконичное определение искусственного интеллекта звучит как «попытка заставить машины делать то, что в настоящее время людям удаётся делать лучше».

Искусственный интеллект и строительная индустрия

Передовые технологии вроде ИИ буквально находятся у нас под носом. Однако всем известно, что в строительной индустрии их внедряют весьма медленно. К тому же отрасль является наименее «оцифрованной» из всех (бумажная документация и ручные расчёты всё ещё довольно распространены). Сопротивление перейти на цифровые технологии и множество ручных повторяющихся задач сдерживают её развитие, приводя к срывам сроков, неэффективным тратам бюджета, снижению производительности труда и нарушениям правил безопасности.

Внедрение цифровых технологий в строительную индустрию имеет большой потенциал и может значительно повысить производительность труда. Автор оригинальной статьи не делает никаких чётких прогнозов о том, какие именно технологии будут внедряться в ConstructConnect, но предложил рассмотреть с общей точки зрения несколько вариантов того, как искусственный интеллект может изменить строительную область к лучшему.

Он отметил, что сейчас люди в основном сталкиваются с искусственным интеллектом в виде машинного обучения. Например, когда они делают поисковый запрос в Google и видят результаты, основанные на их предыдущем поведении в сети. Машинное обучение направлено на имитацию человеческого мышления, однако иногда оно может превзойти наши способности делать выводы и принимать решения из-за возможности обработки обширных объёмов данных.

Не стоит также забывать, что термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» не являются синонимами, и машинное обучение — это одна из форм искусственного интеллекта.

Огромные объёмы данных в строительной индустрии

Данные в индустрии строительства очень объёмны, сложны, изменчивы и создаются с высокой скоростью. Они могут способствовать принятию лучших решений и в то же время бесполезны, если их нельзя качественно обработать. Впрочем, если использовать данные, аналитику и человеческое суждение вместе, можно будет повысить операционную эффективность, создать возможности для роста и принимать более взвешенные решения. Передовые технологии являются связующим звеном между данными и возможными положительными результатами, возникающими в результате обработки и анализа этих данных.

Преимущества и недостатки ИИ в строительной индустрии

Рассмотрим шесть вариантов, в которых ИИ мог бы принести пользу строительной области и какие задачи он помог бы решить. Все эти варианты уже были успешно внедрены в других сферах, например, в области телекоммуникаций и обрабатывающей промышленности, повысив общую эффективность, прибыль и безопасность для работников.

Машинное обучение

Что это такое

Компьютеры, спроектированные с целью имитации образа мышления человека для последующего принятия взвешенных решений с использованием обширных изменчивых наборов данных.

Решаемые задачи

Применение этой технологии может сократить расходы бюджета и уменьшить количество строительного мусора благодаря составлению различных предположений по улучшению процессов. Например, по оптимизации подрезок в стальных балках в строящемся здании.

Компания Amazon использовала технологию машинного обучения, чтобы определить наиболее оптимальный размер упаковки, позволяющей безопасно доставить товары. Им удалось сэкономить сумму, равную стоимости 2 миллиардов коробок.

Имитационное моделирование зданий и инженерный анализ могли бы повысить эффективность проектирования и процесса строительства благодаря использованию цифрового двойника реального здания.

Недостатки

Данные в строительной индустрии имеют высокую размерность. То есть в них присутствует множество переменных, таких как форма и конструкция здания или условия труда на строительной площадке. Чем больше переменных (т.е. чем больше размерность), тем сложнее сделать точные прогнозы.

Робототехника

Что это такое

Роботы — это автоматизированные устройства, выполняющие работу, напоминающую физическую деятельность человека.

Решаемые задачи

Роботы уже используются для выполнения сварочных работ на заводах по производству автомобилей, смене коленных суставов под руководством врачей, а также в доставке товаров в отдалённые районы. В строительной области роботы применяются для укладки кирпичей и обвязки арматуры. Роботы могли бы найти более широкое применение в выполнении специализированных повторяющихся задач или в работе в опасных условиях, например, на крыше высотных зданий. С роботом-работником на строительной площадке рабочие, инженеры и генеральные подрядчики могли сосредоточить своё внимание на задачах, требующих более высокой квалификации.

Недостатки

Так как роботы лучше всего работают с чёткой последовательностью ясно сформулированных задач, использовать их на строительной площадке может быть затруднительно по причине частых изменений в рельефе, условиях труда, конструкции объектов строительства. Не стоит также забывать об их высокой стоимости закупки и содержания.

Системы, основанные на знаниях

Что это такое

Системы, основанные на знаниях, — это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры принимают решения на основе существующих знаний.

Решаемые задачи

Системы, основанные на знаниях, могут собирать и обрабатывать большие объёмы данных из различных источников и использовать эти данные для принятия сложных решений. Две основные составляющие систем, основанных на знаниях — это база данных и механизм логического вывода, обрабатывающий эти данные. Эти инструменты позволяют хранить обширные объёмы информации и генерировать идеи, которые помогут людям принять более взвешенные решения. Подобные системы также могут наглядно продемонстрировать, как они пришли к сделанным выводам. Системы, основанные на знаниях, уже используются врачами с целью постановки более точных диагнозов.

Благодаря этой области искусственного интеллекта директор по строительству сможет лучше понимать сложные задачи и повысить точность принимаемых решений. Аналогичное использование ИИ могло бы помочь в решении проблем с безопасностью и охраной труда. Данные о происшествиях на строительной площадке могли бы сохраняться, чтобы в дальнейшем быть использованными в предсказании потенциальных опасных ситуаций и создания упреждающих рекомендаций по правилам техники безопасности.

Недостатки

Да, системы на основе знаний могут обрабатывать огромные объёмы информации. Однако проблема заключается в том, что эти данные не всегда релевантны, точны и значимы. Поэтому их обязательно стоить подвергать проверке. Поскольку строительная индустрия включает в себя множество компаний, материалов, людей, отраслей и т.д., данные по проекту будут поступать из различных источников и иметь разный уровень качества. Кроме того, в контексте обмена данными могут возникнуть и юридические проблемы.

Компьютерное зрение

Что это такое

Оснащение и обучение компьютеров для просмотра изображений, видео и прямых трансляций с целью определить, что на них происходит.

Решаемые задачи

«Дополнительная пара глаз» в лице компьютерного зрения нашло применение в обеспечении безопасности труда и контроля производства работ. Сбор, анализ и распознание изображений при помощи компьютерного зрения также могут быть использованы для более качественного распределения строительных материалов и оптимизации производства работ.

Недостатки

Для успешного внедрения технологии компьютерного зрения компьютер должен «понимать» всю среду, в которой он работает, определять используемые материалы, наблюдать за работниками и производимыми ими действиями. Для этого в развитие систем компьютерного зрения нужно сделать значительные финансовые вложения, чтобы можно было отслеживать и визуализировать сложные, изменчивые условия труда.

Обработка естественного языка (NLP)

Что это такое

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) позволяет компьютерным системам имитировать устную и письменную человеческую речь. Технологии NLP направлены на обработку речи и текста и распознание информации, вложенной автором.

Решаемые задачи

Множество людей уже давно использует виртуальных помощников и набирают текст голосом. NLP также развивается в областях, направленных на оптимизацию бизнес-процессов и повышение производительности. Обработка неструктурированного текста в строительной документации и получение информации для лучшего планирования проекта, обеспечения безопасности и распределения материалов могут принести пользу рабочим, подрядчикам, инженерам и архитекторам.

Недостатки

Из-за особенностей произношения, лексики и множества различных исключений из правил в естественных языках, разработка и поддержка приложений для распознавания речи является весьма трудоёмкой задачей.

Технология оптимизации

Что это такое

Оптимизация при помощи искусственного интеллекта — это технология, с помощью которой можно найти наилучшее из всех решений задачи благодаря анализу и предсказанию возможных исходов.

Решаемые задачи

Оптимизация направлена на повышение производительности и эффективности, а также на экономию времени и бюджета. Решения, принимаемые компьютерами, основаны на ограниченном объёме данных.

Данная технология уже задействована в сфере оказания медицинских услуг, помогая выявлять пациентов из группы риска и давать им персонализированные рекомендации для достижения лучших результатов лечения.

В строительной сфере оптимизация могла бы помочь в составлении улучшенных графиков производства работ, сократить затраты на строительные материалы или повысить энергоэффективность здания.

Недостатки

Для составления качественных прогнозов и принятия решений в рамках применения технологии оптимизации также требуется довольно много данных. Среди эти данных могут быть: проектная документация, условия работы на стройплощадке, свойства строительных материалов, методы выполнения строительно-монтажных работ и т.д.

Проблема может заключаться в том, что для обработки этого обширного объёма данных в режиме реального времени могут потребоваться высокопроизводительные суперкомпьютеры.

Интеграция и масштабирование ИИ‑технологий

Не думайте, что эти технологии могут работать только изолированно и обособленно. Наоборот, у них есть потенциал для интеграции и развития при участии человека. Например, можно организовать более качественные цепочки поставок за счёт сочетания квалифицированных работников в виде ИИ, программного обеспечения, робототехники и предиктивных технологий на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. ИИ уже задействован в некоторой степени в технологии Building Information Modeling (BIM). Пока что результаты неопределённые, а значит, предстоит провести множество исследований в этой области.

Возможно, в будущем передовая технология BIM будет использована совместно с искусственным интеллектом для проведения более точных и надёжных оценок сроков и бюджета. Или на их основе будет создана система, которая могла бы предоставить владельцам объектов, архитекторам, инженерам, рабочим и обслуживающему персоналу многофункциональные автоматизированные системы для проектирования, проверки соответствия нормам и диагностики проблем до их возникновения.

Роботизированные системы могут проецировать информационные модели и руководства по строительству прямо на рабочую зону (например, на пол или стену) или использоваться при обслуживании инженерных систем здания для обнаружения скрытых за стенами коммуникаций.