Trí tuệ nhân tạo là sản phẩm của nhu cầu đổi mới dữ liệu liên tục. Nó thường được sử dụng thay thế cho các khái niệm robot hóa và tự động hóa và bị nhầm lẫn với học máy hoặc thuật toán.
Các từ điển định nghĩa trí tuệ nhân tạo (AI) là giả thuyết và cải tiến hệ thống máy tính được trang bị để thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi kiến thức của con người, chẳng hạn như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói và diễn giải giữa các ngôn ngữ.
Từ “thông minh” được mô tả là khả năng hiểu, học và sử dụng thông tin và khả năng trong các tình huống mới. Mục đích của AI là phân tích và nhận thức thông tin thu được và sau đó thực hiện các nhiệm vụ rõ ràng.
Công nghệ trí tuệ nhân tạo
Việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong ngành xây dựng hiện nay rất khả thi vì sự tiến bộ của ba công nghệ: học sâu, học máy (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Với sự trợ giúp của học máy, việc thực thi các quy tắc được gán trước đã được cải thiện. Do đó, học máy đã nâng cao các thuật toán đã được sử dụng cho đến nay trong khuôn khổ trí tuệ nhân tạo.
Máy học cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu thông qua việc tiếp xúc với các loại trải nghiệm khác nhau, các mô hình nghiên cứu và đưa ra quyết định. Nó có nhiều cấu trúc và có thể được giải quyết như nhận dạng thiết kế, khai thác thông tin, tiết lộ thông tin, phân tích chủ động, hệ thống thích ứng, mô hình thống kê, khuôn khổ tự điều phối, v.v.
Học sâu là một tập hợp con của học máy. Nó phụ thuộc vào các thuật toán không cần quản trị thủ công. Học sâu sử dụng tập hợp thông tin có thể truy cập được ( Dữ liệu lớn ) và sức mạnh tính toán của máy tính (sức mạnh bộ xử lý, máy chủ, điện toán đám mây).
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có nguồn gốc từ học máy và học sâu. Mục đích của xử lý ngôn ngữ tự nhiên là nhận dạng giọng nói. Sau khi tiến hành nghiên cứu trong lĩnh vực nhận dạng giọng nói, nó đã cho phép chúng tôi làm việc với các bộ dữ liệu khổng lồ, từ vựng và cú pháp.
Ba tiến bộ công nghệ này: học máy, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cải tiến các thiết bị trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, văn bản, giọng nói, rô bốt tự động và ra quyết định. Do đó, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo đã mở rộng trong y học, luật, giáo dục và xây dựng. Năm ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong xây dựng sẽ được thảo luận trong phần sau.
1. AI để thiết kế tòa nhà
Mô hình thông tin tòa nhà (BIM) là một phần mềm dựa trên mô hình 3D tạo ra mô hình kỹ thuật số của một tòa nhà. Tất cả các bên liên quan của dự án, chẳng hạn như kiến trúc sư, khách hàng, nhà xây dựng, nhà cung cấp có thể làm việc trên mô hình kỹ thuật số này để thiết kế, lập kế hoạch và quản lý các tòa nhà một cách hiệu quả.
Để xây dựng một tòa nhà cho một dự án cụ thể, mô hình BIM 3D xem xét tất cả các thông tin cần thiết từ các kế hoạch dân dụng, cơ khí, kiến trúc, điện và hệ thống ống nước. Hiệu quả của mỗi kế hoạch được tính đến và sau đó mỗi hoạt động được lập kế hoạch.
Thách thức là đảm bảo rằng các mô hình khác nhau từ các nhóm phụ không xung đột với nhau. Ngành xây dựng đang cố gắng sử dụng trí tuệ nhân tạo như một kế hoạch chung để nhận ra và giảm xung đột giữa các mô hình khác nhau do các nhóm khác nhau sản xuất trong giai đoạn vẽ sơ bộ và làm việc để ngăn chặn việc phải làm lại.
Các nhà nghiên cứu đang phát triển phần mềm lập trình mới sử dụng trí thông minh nhân tạo để điều tra các giống trong từng giải pháp và đưa ra các giải pháp thay thế thiết kế. Phần mềm này sử dụng trí thông minh nhân tạo để tạo ra các mô hình 3D của hệ thống cơ, điện và hệ thống ống nước (MEP) một cách rõ ràng, đồng thời đảm bảo rằng toàn bộ các khóa học cho hệ thống MEP không đụng độ với thiết kế cấu trúc. Một ví dụ về phần mềm đó là Tekla Structures.
2. AI để lập kế hoạch dự án
Vào năm 2018, một công ty khởi nghiệp về AI tuyên bố rằng trí tuệ nhân tạo và robot của họ nắm giữ chìa khóa để giải quyết tình trạng bội chi và chậm trễ trong các dự án xây dựng .
Công ty sử dụng rô-bốt để tự động nắm bắt các kết quả đầu ra 3D của tòa nhà đang xây dựng và cung cấp thông tin đó vào một mạng nơ-ron nhân tạo để xác định mức độ hoàn thành của các dự án con khác nhau. Nếu mọi thứ có vẻ đi chệch hướng, nhóm giám sát có thể can thiệp để khắc phục các vấn đề nhỏ trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng.
Học tăng cường là một kỹ thuật AI mới được phát triển bằng cách sử dụng các thuật toán của tương lai. Kỹ thuật này cho phép các thuật toán học hỏi từ các thí nghiệm hiện trường. Nó có thể khảo sát các sự kết hợp và lựa chọn vô tận dựa trên việc sử dụng dữ liệu từ các dự án tương tự đã thực hiện trong quá khứ. Nó giúp lập kế hoạch dự án vì nó cung cấp giải pháp tốt nhất có thể và tự điều chỉnh theo thời gian.
3. AI cho An toàn Xây dựng
Trong ngành xây dựng, tỷ lệ tử vong của công nhân xây dựng cao gấp 5 lần so với các ngành khác. Theo Cơ quan Quản lý An toàn và Sức khỏe Nghề nghiệp (OSHA), các nguyên nhân chính gây ra tai nạn trong xây dựng là do vật thể rơi và điện giật.
Một tổng thầu từ Boston với doanh thu hàng năm 3 tỷ đô la đang phát triển một thuật toán kiểm tra các bức ảnh từ nơi làm việc của họ, kiểm tra các rủi ro an ninh, chẳng hạn như những người lao động không mặc đồ phòng thủ và liên kết các bức ảnh với hồ sơ tai nạn của họ. Công ty cho biết họ có thể hình dung ra nguy cơ tiềm ẩn đối với các dự án tổ chức các cuộc họp giao ban an toàn khi nhận ra mối đe dọa.
4. AI để ngăn ngừa chi phí vượt mức
Ngay cả khi sử dụng đội ngũ quản lý dự án giỏi nhất , hầu hết các dự án quy mô lớn đều chi tiêu nhiều hơn ngân sách được phân bổ. Để theo dõi chi tiêu, mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để dự đoán chi phí vượt mức. Mạng nơ-ron dự đoán chi phí vượt quá dựa trên các yếu tố như loại hợp đồng, quy mô của dự án và năng lực của người lãnh đạo dự án.
Thông tin có thể kiểm chứng, ví dụ, thời gian bắt đầu và kết thúc sớm nhất, thời gian bắt đầu và kết thúc gần nhất của các dự án tương tự, được sử dụng bởi các mô hình dự đoán để tính toán các mốc thời gian hợp lý cho các dự án trong tương lai.
Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ người lao động đào tạo từ xa về xử lý vật liệu, giúp người lao động nâng cao kiến thức và kỹ năng nhanh chóng. Điều này làm giảm thời gian cần thiết để cài đặt các tài sản mới vào các dự án và tạo điều kiện cho việc giao dự án sớm.
5. AI để cải thiện năng suất
Một số công ty bán thiết bị xây dựng tự điều khiển và có thể thực hiện các hoạt động đơn điệu hiệu quả hơn so với các đối tác của họ. Ví dụ về các thiết bị xây dựng như vậy là máy đổ bê tông, máy hàn tự động, máy đóng gạch bằng robot và máy phá dỡ tòa nhà tự động.
Công việc đào hoặc chuẩn bị mặt bằng sơ bộ có thể được thực hiện bằng máy ủi tự động hoặc bán tự động, có thể thiết lập địa điểm xây dựng với sự hỗ trợ của nhân viên lập trình để cung cấp các thông số kỹ thuật chính xác theo yêu cầu của bản vẽ thi công. Do đó, yêu cầu về yếu tố con người trong công việc xây dựng có thể được loại bỏ và do đó có thể giảm thời gian tổng thể cần thiết để hoàn thành dự án.
Người giám sát công việc cũng có thể theo dõi tiến độ của công việc tại công trường. Người giám sát có thể sử dụng hệ thống sinh trắc học, hệ thống nhận dạng khuôn mặt và các kỹ thuật cải tiến tương tự để kiểm tra năng suất của công nhân.
