Строительная отрасль всегда была известна своей сложностью, изменчивостью и непредсказуемостью. Строительство безопасных, экономичных и экологически чистых конструкций — сложная задача, требующая большого опыта и знаний. Однако с развитием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) индустрия начинает использовать новые технологии, такие как нейронные сети, для решения этих проблем.
Преимущества нейронных сетей
Искусственный интеллект способен быстро и точно обрабатывать огромные объемы информации. Например, нейронная сеть может анализировать исторические данные о строительных проектах, чтобы прогнозировать оптимальное количество материалов и предотвращать чрезмерные заказы, сокращая отходы и экономя деньги. Сеть также может отслеживать и анализировать данные в режиме реального времени со строительных площадок, чтобы обнаруживать потенциальные угрозы безопасности и заранее предупреждать рабочих, предотвращая несчастные случаи и травмы.
Более того, достижения в методах машинного обучения, таких как обучение с подкреплением и трансфертное обучение, позволят нейронным сетям учиться на меньшем количестве точек данных и адаптироваться к новым условиям. Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который использует вознаграждения и наказания для управления процессом обучения, позволяя нейронной сети принимать решения на основе прошлого опыта. С другой стороны, трансферное обучение позволяет нейронным сетям использовать уже существующие знания из одной области и применять их в другой области. Это означает, что нейронные сети могут учиться на аналогичных строительных проектах и применять эти знания в новых проектах, уменьшая потребность в обширном сборе и анализе данных.
Еще одним преимуществом нейронных сетей является их способность оптимизировать проектирование зданий. Например, нейронная сеть может анализировать характеристики здания, факторы окружающей среды и другие переменные, чтобы рекомендовать наиболее эффективную конструкцию, отвечающую всем стандартам безопасности и охраны окружающей среды. Это может сэкономить время и деньги в процессе строительства, а также снизить потребление энергии и выбросы углерода после ввода здания в эксплуатацию.
Несмотря на многообещающие перспективы нейронных сетей в строительной отрасли, все еще есть некоторые проблемы, которые необходимо решить. Одной из основных проблем является отсутствие стандартизации данных по различным строительным проектам. Строительные проекты сильно различаются с точки зрения методов сбора данных, качества данных и доступности данных. Это мешает нейронным сетям учиться на исторических данных и делать точные прогнозы.
Еще одной проблемой является отсутствие понимания и опыта в области искусственного интеллекта и машинного обучения среди специалистов в области строительства. Многие специалисты в области строительства до сих пор не знакомы с этими технологиями и не решаются их внедрять. Это подчеркивает необходимость дополнительного образования и обучения в области ИИ и МО для специалистов в области строительства.
Применение нейронных сетей в строительной отрасли
Бюджетное планирование
Мегапроекты часто превышают свой бюджет, даже с высококвалифицированными проектными группами. Чтобы решить эту проблему, нейронные сети используются в управлении проектами для прогнозирования потенциального перерасхода средств. Эти сети учитывают такие факторы, как размер проекта, тип контракта и уровень квалификации менеджеров проекта, чтобы прогнозировать ожидаемые расходы. Прогнозные модели также используют исторические данные, такие как запланированные даты начала и окончания, для более точной оценки сроков будущих проектов.
Использование генеративного дизайна
Генеративный дизайн может повысить качество проектирования зданий. Информационное моделирование зданий — это процесс, в котором используются 3D-модели, позволяющие профессионалам в области архитектуры, проектирования и строительства эффективно планировать, проектировать, строить и управлять инфраструктурой и зданиями. Для успешного планирования и разработки проекта 3D-модели должны включать в себя архитектурные, инженерные, механические, электрические и сантехнические планы, а также учитывать последовательность действий соответствующих команд. Трудность заключается в предотвращении конфликтов между различными моделями подгрупп.
Прогностическое обслуживание
Нейронные сети могут анализировать данные с датчиков и предсказывать, когда оборудование может выйти из строя. Это позволяет проводить упреждающее техническое обслуживание и снижает риск простоя.
Контроль качества
Нейронные сети могут выявлять дефекты материалов, таких как бетон, сталь и дерево. Это гарантирует, что в процессе строительства используются только высококачественные материалы, что снижает риск разрушения конструкции.
Мониторинг безопасности
Нейронные сети могут отслеживать рабочие места на предмет потенциальных опасностей, таких как падения, столкновения и пожары. Это позволяет быстро реагировать и снижать риск несчастных случаев.
Оптимизация расписания
Нейронные сети могут анализировать данные прошлых проектов и оптимизировать графики строительства, чтобы свести к минимуму задержки и расходы.
Прогнозирование потребности в материалах
Нейронные сети можно использовать для анализа исторических данных о строительных проектах, чтобы прогнозировать количество материалов, необходимых для будущих проектов. Это может помочь сократить количество отходов и оптимизировать использование ресурсов.
Использование строительных роботов
Некоторые компании в настоящее время предоставляют самоходную строительную технику для выполнения повторяющихся задач более эффективно, чем люди. Эти задачи включают заливку бетона, укладку кирпича, сварку и снос. Автономные или полуавтономные бульдозеры выполняют раскопки и подготовительные работы с помощью человека-программиста, чтобы обеспечить соблюдение точных спецификаций. Это позволяет людям сосредоточиться на реальных строительных работах и сокращает время, необходимое для завершения проекта.
Строительство “умных” домов
Хотя использование Интернета вещей может повысить производительность существующих зданий, те из них, которые изначально были спроектированы как «умные дома», демонстрируют превосходные результаты. В первую очередь это связано с тем, что традиционные конструкции зданий не всегда обеспечивают подходящие условия для установки датчиков и регуляторов, или может потребоваться обширная обработка системы связи.
Это особенно актуально для систем вентиляции, отопления и освещения. Во многих зданиях эти системы спроектированы как единая схема, тогда как умное здание требует индивидуального управления каждым оконечным устройством. Этими конечными устройствами, такими как лампочки, дверные жалюзи, радиаторы, вентиляторы и клапаны системы вентиляции, можно эффективно управлять с помощью нейронной сети на основе текущей ситуации и задачи, что приводит к значительному повышению экономической эффективности и значительной экономии ресурсов. Учитывая затраты ресурсов, окупаемость инвестиций обычно составляет от одного до двух лет.
Энергоэффективность
Нейронные сети можно использовать для анализа данных об энергопотреблении зданий, чтобы определить возможности повышения энергоэффективности и снижения затрат.
Проблемы с нейронными сетями в строительной отрасли
Хотя нейронные сети обладают значительным потенциалом для преобразования строительной отрасли, они также создают определенные проблемы, которые необходимо решить для их эффективного внедрения.
Недостаток данных
Нейронные сети требуют больших объемов данных для обучения. Однако строительная отрасль часто фрагментирована, и разные компании используют разные системы и процессы. Это может затруднить эффективный сбор и анализ данных.
Предвзятость в данных
Нейронные сети могут быть предвзятыми, если данные, на которых они обучаются, предвзяты. Например, если данные, используемые для обучения нейронной сети контролю качества, смещены в сторону определенного типа материала, она может быть не в состоянии точно идентифицировать дефекты в других материалах.
Сложность моделей
Нейронные сети могут быть сложными и трудными для понимания. Это может затруднить доверие специалистов в области строительства и выполнение их рекомендаций.
Перспективы
Перспективы использования нейронных сетей в строительной отрасли многообещающие. Благодаря способности быстро и точно обрабатывать огромные объемы данных, оптимизировать проектирование зданий и адаптироваться к новым условиям, нейронные сети могут революционизировать способы планирования, проектирования и реализации строительных проектов. Однако, чтобы в полной мере реализовать эти преимущества, отрасль должна преодолеть такие проблемы, как стандартизация данных, а также образование и обучение в области ИИ и МО.
