ذكاء اصطناعيأعمالتقنية

أمثلة في الوقت الفعلي لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة البناء

- إعلان-

تشير التقديرات إلى أن حوالي 10 تريليون دولار يتم إنفاقها في جميع أنحاء العالم في البناء والأنشطة المتعلقة بالهندسة المدنية سنويًا. وقد بلغ هذا النمو المتوقع حوالي 4.2٪ حتى عام 2023. وجزء كبير من هذا الإنفاق على أحدث الأشياء التكنولوجية ، والتي تمس مجال البناء في ضوء الحفاظ على نظام بيئي سليم. في تقرير عام 2020 لشركة McKinsey ، أكدوا على زيادة التركيز من حيث الذكاء الاصطناعي (AI) من حيث تشكيل نظام بناء مناسب.

يركز الذكاء الاصطناعي في هندسة البناء بشكل أكبر على مساعدة اللاعبين في هذه الصناعة على إدراك القيمة الفعلية للمهام ، بما في ذلك التصميم والتمويل وتقديم العطاءات ، المشترياتو البناء. كما أنه يساعد في عمليات تحويل الأعمال وإدارة الأصول وما إلى ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي في مجال البناء أن يساعد الصناعات المختلفة ، ويمكنه أيضًا التغلب على بعض التحديات الرئيسية ، بما في ذلك نقص العمالة ، ومخاوف السلامة ، والنفقات العامة في التكلفة والوقت.

نظرًا لأن هذه الحواجز تنخفض الآن بشكل مطرد ، فإن التقدم في الذكاء الاصطناعي والتقنيات المكملة مثل آلة التعلم، والتحليلات ، والبيانات الضخمة ، وما إلى ذلك ، تلعب الآن دورًا مهمًا في البناء والهندسة المدنية لسنوات عديدة قادمة. ستستعرض هذه المقالة أيضًا بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البناء.

الذكاء الاصطناعي مع التعلم الآلي في مجال البناء

على الرغم من أننا نشير إليها عادةً باسم الذكاء الاصطناعي ، إلا أنها في الأساس مصطلح تجميعي يصف الوظائف الإدراكية البشرية المختلفة مثل التعرف على الأنماط وحل المشكلات والتعلم المستمر وما إلى ذلك. يمكن أن يعمل التعلم الآلي كمجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، والذي يتم استخدامه كأسلوب إحصائي لمنح أنظمة الحوسبة قدرة إضافية على التعلم من البيانات دون الحاجة إلى برمجة صريحة. يمكن أن تصبح الآلة أداة أفضل لفهم الأشياء من تلقاء نفسها وتقديم رؤى حيث يتم إدخال المزيد من البيانات فيها.

في كل حالة استخدام ، يتكون التعلم الآلي من خوارزميات مختلفة. عند استخدامها في مجال البناء ، قد تصبح هذه الخوارزميات والأسئلة أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال ، يمكن لبرنامج التعلم الآلي القياسي تتبع وتقييم التقدم في خطط الدرجات لتحديد مخاطر الجدول الزمني. قد تطرح الخوارزمية أسئلة حول قطع قياسات الحجم ، ووقت تشغيل الآلات ووقت تعطلها ، وظروف الطقس ، والمشاريع السابقة ، وكذلك المدخلات المختلفة لتوليد درجات المخاطر.

بناء ذكي مع AI و ML

إن التطبيقات الممكنة لـ AI و ML في مجال البناء ضخمة حقًا ، ولا يتم استخدام سوى جزء بسيط منها الآن. العديد من التطبيقات قيد الاستخدام بالفعل مع الذكاء الاصطناعي. يمكنه طلب المعلومات ، وحضور المشكلات المفتوحة ، ويمكنه أيضًا تغيير الطلبات لتحديث معايير الصناعة. سيساعد التعلم الآلي أيضًا في فحص جزء كبير من البيانات ، ويمكنه أيضًا تنبيه مديري المشاريع حول الأشياء المهمة التي تحتاج إلى مزيد من الاهتمام. كما أنه يستفيد من النطاق من رسائل البريد الإلكتروني العشوائية إلى تصفية رسائل البريد الإلكتروني لمراقبة السلامة. من المهم أيضًا أن يكون لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قاعدة بيانات صلبة وشاملة ، والتي يمكن إعدادها وإدارتها بواسطة RemoteDBA.com.

منع التكاليف العامة

تميل العديد من مشاريع البناء الكبيرة إلى تجاوز الميزانية على الرغم من استخدام أفضل مناهج إدارة المشروع. هنا ، ستساعد الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بتجاوزات تكلفة المشروع من خلال أخذ البيانات المختلفة في الحسبان مثل حجم المشروع ونوع العقد وفريق مهندسي ومديري المشروع والبيانات التاريخية وما إلى ذلك. ستساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا الموظفين عن بُعد في الوصول إلى التدريب المواد التي ستساعدهم على الارتجال مهاراتهم بسرعة. يمكن أن يقلل الوقت المستغرق ويقطع الأموال اللازمة للمشاريع والموارد الجديدة. نتيجة لذلك ، يمكن أيضًا تسريع تطوير وتسليم مشروعك.

الذكاء الاصطناعي للتصميم التوليدي للمباني

هناك نهج النمذجة ثلاثية الأبعاد لنمذجة البناء، والذي يقدم رؤية أفضل لمحترفي البناء والمهندسين رؤية أفضل للتخطيط بشكل أكثر كفاءة وإنشاء البنية التحتية للمباني. يمكن أن يساعد في تخطيط وتصميم بناء المشروع والقيام بالنمذجة ثلاثية الأبعاد باستخدام الخطط الهندسية والميكانيكية والسباكة جنبًا إلى جنب مع سلسلة من الأنشطة مع الفرق المعنية. إنها تمتلك التحدي المتمثل في ضمان عدم تصادم النماذج المختلفة من الفرق الفرعية مع بعضها البعض.

تستخدم صناعة البناء أيضًا تقنية التعلم الآلي لنماذج التصميم التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحديد الاشتباكات بين النماذج المختلفة والتخفيف منها بشكل فعال. هناك أيضًا برنامج يمكن استخدامه مع ملفات خوارزميات التعلم الآلي لاستكشاف مجموعة متنوعة من الحلول وبدائل التصميم الفعالة المتدهورة. بمجرد أن يقوم المستخدمون بإعداد المتطلبات في النموذج المحدد ، يمكن لبرنامج التصميم التوليدي إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد لتحسين القيود والتعلم من التكرار المختلف حتى يتوصلوا إلى نماذج مثالية.

التخفيف من مخاطر المشروع

تأتي جميع مشاريع البناء مع بعض المخاطر من حيث السلامة والجودة والتكلفة والوقت ، وما إلى ذلك. وكلما زاد حجم مشروعك ، زادت المخاطر. نظرًا لأن العديد من المقاولين من الباطن يعملون في مهام متزامنة مختلفة في مواقع العمل ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمراقبة المهام وتنسيقها بشكل فعال بناءً على الأولويات. باستخدام هذا النهج ، يمكن لفرق المشروع التركيز بشكل فعال على وقتهم المحدود وأيضًا المساعدة في تخطيط الموارد بناءً على أكبر عوامل الخطر. يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتعيين الأولويات تلقائيًا للقضايا. يمكن أيضًا تصنيف المقاولين من الباطن بناءً على درجات المخاطر التي يمكن للمديرين من خلالها التركيز بشكل أكبر على المهام عالية المخاطر لتقليل المخاطر.

تخطيط المشروع

تستخدم شركات البناء الآن الروبوتات لالتقاط عمليات مسح ثلاثية الأبعاد تلقائيًا لحقول البناء وتحليل البيانات باستخدام شبكة عصبية عميقة يمكنها تصنيف المدى الذي وصلت إليه المشاريع الفرعية المختلفة. إذا بدا أن هناك أي شيء غير محاذٍ أو خارج المسار ، يمكن لمديري المشاريع التدخل والتعامل مع المشكلات قبل أن تتصاعد إلى تحديات كبيرة. ستستخدم الخوارزميات المستقبلية الأساليب القائمة على الذكاء الاصطناعي والمعروفة باسم التعلم المعزز للقيام بذلك بشكل جيد. سيسمح مثل هذا النهج للخوارزميات بالتعلم بشكل مستقل بناءً على نهج التجربة والخطأ. يمكنه أيضًا تقييم مجموعات لا حصر لها بناءً على مشاريع مختلفة. سيساعد هذا أيضًا في التخطيط المناسب للمشروع وتحسين أنسب المسارات لتصحيحها بنفسها بمرور الوقت.

مع كل هذه الاحتمالات ، يجب على قادة الفكر في صناعة البناء الآن إعطاء الأولوية لهم استثمار في التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، والتي يمكن أن تلبي الاحتياجات الفريدة لقطاع البناء المتغير. سيحدد المحركون الأوائل في هذا الاتجاه الصحيح وسيستفيدون أكثر في أقصر فترة زمنية.

(هذه مقالة برعاية مساهمنا المستقل)

تابعونا على Instagram (uniquenewsonline) والفيسبوك (uniquenewswebsite) للحصول على تحديثات إخبارية منتظمة مجانًا

مقالات ذات صلة