ИИ не может построить кайф

Квадратный фут

Разработчики используют инструменты искусственного интеллекта, такие как дроны, камеры, приложения и роботы, которые могут сократить сроки и сократить количество отходов, которые делают строительство все более дорогостоящим.

Члены Союза плотников Nor Cal во время обучения робототехнике в Плезантоне, Калифорния. Кредит...Видео Джима Уилсона

Поддерживается

Патрик Сиссон

Задуманный как хитрый удар по раздутой шумихе вокруг искусственного интеллекта, рекламный щит на строительной площадке в Антверпене, Бельгия, в июне гласил: «Эй, ChatGPT, дострой это здание».

Искусственный интеллект, технология, лежащая в основе чат-ботов, таких как ChatGPT, в ближайшее время не будет заниматься сборкой квартир или возведением стадионов, но в строительстве — отрасли, стереотипно известной своими буферами обмена и электронными таблицами Excel — быстрое внедрение этой технологии может изменить скорость реализации проектов. законченный.

Дроны, камеры, мобильные приложения и даже некоторые роботы все чаще отображают прогресс в режиме реального времени на обширных строительных площадках, давая строителям и подрядчикам возможность отслеживать и улучшать эффективность проекта.

«Забудьте о роботах, строящих небоскребы», — сказал Джеймс Суонстон, исполнительный директор компании Voyage Control, которая производит программное обеспечение для управления проектами на строительных площадках. «Это более фундаментальная вещь: получить необходимые вам данные и затем лучше их использовать».

Строительная отрасль долгое время считалась отстающей в сфере цифровых технологий, но архитекторы регулярно используют цифровые инструменты для разработки проектов и создания чертежей. Часто можно увидеть планшеты и дроны на тех же рабочих площадках, что и каски и жилеты безопасности.

Теперь камеры, установленные на шлемах, записывают кадры объекта, чтобы определить, когда должны прибыть новые бригады или материалы, а точные датчики могут определить, находится ли новое окно в нескольких миллиметрах от проектного чертежа и нуждается ли в корректировке. А искусственный интеллект начинает использоваться при покупке и продаже недвижимости: глобальный брокер JLL недавно представил собственного чат-бота, чтобы предоставлять информацию своим клиентам.

Этот расширенный анализ данных закладывает основу для того, что, как многие надеются, станет существенным улучшением точности, скорости и эффективности за счет сокращения раздутых сроков и отходов, которые делают строительство все более дорогостоящим.

«Строительная отрасль является крупнейшей в мире с точки зрения затраченных долларов, но мы наименее продуктивны с точки зрения внедрения технологий и повышения производительности», — сказал Дэвид Джейсон Гербер, профессор Университета Южной Калифорнии, чьи исследования сосредоточены на передовых технологиях. в разработке.

Но внедрение в отрасли технологии искусственного интеллекта сталкивается с проблемами, в том числе с проблемами точности и галлюцинациями, когда система дает неверный или бессмысленный ответ.

А дальнейший сбор данных оказался сложной проблемой, во многом из-за характера огромных строительных проектов: не бывает двух одинаковых объектов, с сильно различающейся топографией и местными правилами, а для каждого проекта собираются новые команды подрядчиков и субподрядчиков. Это похоже на открытие многомиллионного бизнеса для каждого крупного проекта.

Координация сложного комплекса поставок, рабочей силы и графиков остается сложной задачей. Но стартапы и инвесторы видят в этом новые возможности, особенно в том, что для повышения эффективности проектов используются модели машинного обучения, которые поглощают огромные объемы данных для выявления закономерностей и прогнозирования развития подобных ситуаций.

Пандемия уже подтолкнула строительные фирмы к внедрению большего количества цифровых инструментов, позволяющих им работать на месте во время карантина, что ускоряет развитие новых технологий, говорит Сара Лю, партнер Fifth Wall, венчурной фирмы, специализирующейся на инвестициях в недвижимость.

«Лучшие компании не позиционируют себя как компании, занимающиеся искусственным интеллектом», — сказала она. «Они позиционируют себя как компании, решающие проблемы».

Строительная консалтинговая фирма nPlan, возглавляемая Девом Амратией, который помог разработать британскую национальную стратегию искусственного интеллекта, использует сложные алгоритмы для планирования хода реализации крупных инфраструктурных проектов и предотвращения ошибок или дефицита поставок. Его система машинного обучения была обучена на базе данных, содержащей более 740 000 проектов.