Большие данные в строительстве поступают из двух основных источников. Первый – это документация (планы, сертификации, контракты, правила). Второй – физические данные, собранные беспилотниками, стационарными или портативными записывающими устройствами, а также датчиками IoT. Сегодня big data являются основной технической базой для большинства приложение на базе ИИ. Благодаря искусственному интеллекту появилось программное обеспечение, которое будет обследовать объекты строительства и размещать нужную информацию в нужных точках. Теперь ИИ использует большие данные и организует их наилучшим способом, заявил Таннер Кларк (Tanner Clark), директор BIM/VDC Construction Services (канадского подразделения строительной компании Stuart Olson).

AI постоянно применяется для повышения доступности информации из систем управления проектами и документацией. Например, система сканирует набор строительных планов в формате PDF, нейросеть определяет номера разделов и упорядочивает данные так, чтобы инженер мог быстро найти определённую часть плана на планшете или другом гаджете.

Благодаря машинному обучению, требуемая информация извлекается из больших данных для более точных определений и прогнозов. Анализ показателей и прогнозирование чрезвычайно важны в строительстве. Когда у инженеров и архитекторов есть система, умеющая анализировать планы и самостоятельно проводить измерения, то процесс строительства ускоряется. Современные ИИ-системы, используемые в строительных компаниях, рассчитывают объемы и количество материалов, площадь в квадратных метрах и т.д. Кроме прочего, они оценивают трудозатраты, оптимизируя имеющиеся ресурсы.

По мнению экспертов, ИИ в строительстве действительно может заменить людей на сложных производствах, но оставшийся персонал обязан будет стать более техничным, повысить свой уровень технологической грамотности. В апреле прошлого года канадская компания Giatec Scientific Inc. объявила об уникальном сценарии использования искусственного интеллекта. Фирма разрабатывает и производит специализированные датчики IoT, которые устанавливаются в бетон, и в режиме реального времени сообщает информацию о таких переменных, как состояние материала и его прочность. Вся информация подаётся в облачную среду. Пока что собрать такое количество данных не удалось ни одной компании в мире. Для сбора информации использовались датчики SmartRock.

Giatec сотрудничала с Монреальским институтом алгоритмов обучения (MILA) и разработала приложение для машинного обучения Roxi. Уникальным качеством Roxi стала разработка полезных прогнозов, например, насколько прочным будет бетон в несколько следующих дней после заливки, удар какой силы приведёт к расколу, возможны ли аномалии при затвердевании и когда после заливки можно продолжить строительные работы. Roxi интегрируется с приложением Procore для управления строительством через открытый API.

Автор: Марина Шост


Читайте также:

В Лондоне создали Sandbox – проект тестирования и защиты личных данных стартапов

Как банки используют AI и Big Data для создания новых сервисов

Комментарии