Нейросети в строительной индустрии

В плоть до 2030 года прогнозируемый рост рынка искусственного интеллекта в строительной индустрии составит 33.8% ежегодно (CAGR), учитывая довольно развитые рынки, такие как Северная Америка, где до 27% строительных компаний уже используют в своей деятельности технологии искусственного интеллекта.
К сожалению, в России эти технологии пока используются в весьма скудном объеме, а известные нам проекты преподносятся как пилотные.
Причиной такого отставания является высокая ответственность строителей за результат, и, как следствие, их нежелание проводить какие либо эксперименты даже имея возможность экономить до 20% бюджета при комплексном применении технологий нейронных сетей в строительстве.
Недоверчивым строителям мы советуем ознакомится с нашим списком возможных сфер применения ИИ в строительстве. Там есть и безопасные для результата которые, мы уверены, могут быть интересны Вам для первого шага.

Большинство мегапроектов выходят за рамки бюджета, несмотря на то, что в них задействованы лучшие проектные команды. Нейронные сети используются в проектах для прогнозирования перерасхода средств на основе таких факторов, как размер проекта, тип контракта и уровень компетентности руководителей проектов. Исторические данные, такие как запланированные даты начала и окончания, используются прогнозирующими моделями для определения реалистичных сроков для будущих проектов. Полученные сведения помогают обнаружить и обработать узкие места в проектировании, что, последовательно, снижает сроки и финальные бюджеты строительства.

Информационное моделирование зданий - это процесс, основанный на 3D-моделях, который дает специалистам по архитектуре, проектированию и строительству информацию для эффективного планирования, проектирования, строительства и управления зданиями и инфраструктурой. Чтобы спланировать и спроектировать строительство проекта, 3D-модели должны учитывать архитектурные, инженерные, механические, электрические и сантехнические планы и последовательность действий соответствующих команд. Задача состоит в том, чтобы гарантировать, что различные модели из подгрупп не конфликтуют друг с другом.

Отрасль использует машинное обучение в форме генеративного проектирования на базе искусственного интеллекта для выявления и смягчения конфликтов между различными моделями, созданными разными командами, чтобы предотвратить переделки. Существует программное обеспечение, которое использует алгоритмы машинного обучения для изучения всех вариантов решения и создания альтернативных вариантов дизайна. Как только пользователь задает требования в модели, программное обеспечение generative design создает 3D-модели, оптимизированные с учетом ограничений, извлекает уроки из каждой итерации, пока не придет к наилучшей модели.

Каждый строительный проект сопряжен с определенным риском, который проявляется во многих формах, таких как качество, безопасность, временные и финансовые риски. Чем крупнее проект, тем больше риск, поскольку на рабочих местах параллельно работают несколько субподрядчиков по разным профессиям.

Сегодня существуют решения для искусственного интеллекта и машинного обучения, которые генеральные подрядчики используют для мониторинга и определения приоритетов рисков на рабочем месте, чтобы проектная группа могла сосредоточить свое ограниченное время и ресурсы на самых серьезных факторах риска. Искусственный интеллект используется для автоматического присвоения приоритета вопросам. Субподрядчики оцениваются на основе оценки риска, поэтому менеджеры по строительству могут тесно сотрудничать с группами высокого риска для снижения этих рисков.

Этот пункт тесно связан с пунктами 1 и 3 нашего списка, и означает поэтапный план действий, созданный на основе анализа параметров проектов. Что, когда и каким образом должно произойти на объекте строительства теперь может решить нейронная сеть. Интересной особенностью является ее способность "на лету" перестраивать планы после реализации того или иного риска (что на практике происходит достаточно часто) и минимизировать последствия этих самых перестроек, такие как простой техники и рабочей силы, сдвиг связанных субподрядных работ, штрафы и неустойки.

Существующие алгоритмы машинного зрения и машинного обучения вполне способны распознать типовые виды деятельности человека и механизмов. Практика установки систем наблюдения показала, что выявление отклонений в производительности труда практически сразу положительно влияет на трудовую дисциплину и увеличивает производительность до 15-17%. Очевидным ресурсом в развитии является анализ работы строительной техники и выявление ее неэффективного использования. Правильная реакция руководства на выявленные отклонения, такие как разбор результатов и дополнительное обучение, приводят не только к улучшению производительности, но и улучшают конечное качество работ, снижают износ строительной техники.

Строители погибают на рабочем месте в пять раз чаще, чем другие рабочие. По данным OSHA, основными причинами смертей в частном секторе (за исключением дорожно-транспортных происшествий) в строительной отрасли были падения, за которыми следовали удары предметом, поражение электрическим током и столкновения между ними. Базирующаяся в Бостоне строительная технологическая компания создала алгоритм, который анализирует фотографии со своих рабочих мест, сканирует их на предмет угроз безопасности, таких как рабочие, не носящие защитного снаряжения, и сопоставляет изображения с записями о несчастных случаях. Компания заявляет, что потенциально может вычислять рейтинги рисков для проектов, чтобы при обнаружении повышенной угрозы можно было проводить инструктажи по технике безопасности.

Нехватка рабочей силы и желание повысить низкую производительность отрасли вынуждают строительные фирмы инвестировать в искусственный интеллект и науку о данных. В отчете McKinsey за 2017 год говорится, что строительные фирмы могут повысить производительность на целых 50 процентов за счет анализа данных в режиме реального времени. Строительные компании начинают использовать искусственный интеллект и машинное обучение для лучшего планирования распределения рабочей силы и оборудования по рабочим местам.

Робот, постоянно оценивающий ход выполнения работ и местоположение рабочих и оборудования, позволяет руководителям проектов мгновенно определять, на каких рабочих местах достаточно рабочих и оборудования для завершения проекта по графику, а на каких может быть отставание, где может быть задействована дополнительная рабочая сила.

Интернет вещей (IoT) трансформирует и машинное зрение начали преобразовывать методы управления парками оборудования и транспортных средств. Решения Интернета вещей включают в себя информацию о местоположении, возможности прогнозирования технического обслуживания, расход топлива и батареи и многое другое с помощью телеметрии на базе искусственного интеллекта.

Устройства и метки Интернета вещей доставляют жизненно важную информацию с места. Они могут быть прикреплены к оборудованию и внутри транспортных ящиков, полуприцепов, инструментов и практически всего остального, что необходимо отслеживать деятельность строительных бригад. Способность предсказать, когда часть оборудования вот-вот выйдет из строя, является бесценным преимуществом, позволяющим экономить время и деньги в области строительства.

Камеры слежения уже давно являются практически обязательным атрибутом на строительных объектах. Объединение этого полезного оборудования с нейронными сетями и системами планирования позволяет точно рассчитывать отклонения строительства от намеченного графика и вовремя перераспределять ресурсы для нивелирования отклонений. Искусственный интеллект делает эту работу лучше чем человек, т.к. ему не требуется отдых и он может анализировать одновременно большее количество параметров, например, соответствие темпов строительства технологическим нормам.

Ошибки строительства, такие как отклонения от проекта, не соблюдение строительных норм, применение некачественных материалов или недочеты сборки могут контролироваться с помощью датчиков, подключенных к общей системе анализа на основе нейронной сети.
Например, установленные снаружи лазерные датчики положения могут указать ранние стадии отклонения геометрии при строительстве и предотвратить серьезные неприятности в процессе сдачи. Недостатки качества бетона, арматуры, готовых элементов зданий могут быть также дистанционно распознаны перед непосредственной подачей материала к применению.

Есть компании, которые начинают предлагать самодвижущуюся строительную технику для выполнения повторяющихся задач более эффективно, чем их коллеги-люди, таких как заливка бетона, кладка кирпича, сварка и снос. Земляные и подготовительные работы выполняются автономными или полуавтономными бульдозерами, которые могут подготовить рабочую площадку с помощью программиста-человека в соответствии с точными спецификациями. Это освобождает людей для самих строительных работ и сокращает общее время, необходимое для завершения проекта.

Робототехника, искусственный интеллект и Интернет вещей могут снизить затраты на строительство до 20 процентов. Инженеры могут надевать очки виртуальной реальности и отправлять мини-роботов в строящиеся здания. Эти роботы используют камеры для отслеживания хода работы. Искусственный интеллект используется для планирования прокладки электрических и водопроводных систем в современных зданиях. Компании используют искусственный интеллект для разработки систем безопасности на рабочих местах. Искусственный интеллект используется для отслеживания взаимодействия рабочих, оборудования и объектов на объекте в режиме реального времени и оповещения руководителей о потенциальных проблемах безопасности, строительных ошибках и проблемах с производительностью.

Не смотря на то, что применение IoT может существенно улучшить эксплуатационные характеристики уже построенных зданий, изначально спроектированные как "умные" дома показывают гораздо лучшие результаты. Это связано с тем, что в зданиях традиционных конструкций не везде присутствуют достаточные для установки датчиков и регуляторов условия или требуется значительная переработка системы коммуникаций.

В первую очередь это относится к системам вентиляции, отопления и освещения. Для многих зданий они проектируются единым контуром, в то время как концепция умного здания требует управления каждым конечным устройством по отдельности. Эти конечные устройства - лампочка, задвижка двери, батарея отопления и вентилятор, задвижка вентиляционной системы действительно под контролем нейронной сети могут работать в зависимости от текущей ситуации и задачи, что позволяет значительно улучшить экономические показатели и экономить огромное количество ресурсов. Учитывая стоимость ресурсов, окупаемость от года до двух.

Строительные компании все больше полагаются на выездные заводы, укомплектованные автономными роботами, которые собирают компоненты здания, которые затем собираются людьми на месте. Конструкции, такие как стены, могут быть выполнены в стиле сборочной линии с помощью автономного оборудования более эффективно, чем их аналоги-люди, оставляя рабочих-людей для завершения работ по деталям, таких как сантехника, системы кондиционирования и электроснабжения, когда конструкция собрана вместе.

Управляющие зданиями могут использовать искусственный интеллект еще долго после завершения строительства. Собирая информацию о сооружении с помощью датчиков, беспилотных летательных аппаратов и других беспроводных технологий, продвинутая аналитика и алгоритмы на базе искусственного интеллекта получают ценную информацию о работе и производительности здания, моста, дорог и практически всего, что находится в застроенной среде. Это означает, что ИИ можно использовать для мониторинга возникающих проблем, определения того, когда необходимо проводить профилактическое техническое обслуживание, или даже для управления поведением человека для обеспечения оптимальной безопасности и сохранности.