В строительство приходят искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный ум (ИИ) больше не является футуристической фантазией.Многие в строительной отрасли уже пользуются его преимуществами. Прогрессивные генподрядчики могут использовать ИИ с инструментами, которые уже есть на рынке, для роста производительности, максимизации прибыли и увеличения безопасности.Так что все-таки такое машинное обучение в строительстве? Вот что для вас необходимо знать.
Что такое машинное обучение в строительстве?
Искусственный ум так нередко изображался в фильмах и других средствах массовой инфы, что собрал вокруг себя довольно легенд. От опасений, что ИИ захватит мир, до любопытства по поводу того, способен ли он ощущать –совсем не сложно угодить в мир фантазий.
Чтоб разобраться в том, как искусственный ум оказывает влияние на строительство, мы должны поначалу верно осознать, что это, на самом деле, такое – не в научной фантастике, а в действительности. Вообщем, ИИ – широкая тема, включающая компьютерные науки, психологию и даже философию с лингвистикой. Но, когда мы говорим об искусственном уме в контексте его воздействия на строительство, сначала мы имеем ввиду две определенные области: машинное обучение и глубочайшее обучение.
Машинное обучение содержит методы, дозволяющие компьютерам учиться при помощи данных, не будучи впрямую запрограмированными. К примеру, метод ИИ можно «натренировать» распознавать мусор, продемонстрировав ему огромное количество электрических писем, которые были вручную отмечены как мусор либо не мусор. Метод «обучается» определять паттерны, которые посодействуют ему «умственно» идентифицировать мусор.
Глубочайшее обучение – спец форма машинного обучения на базе нейронных сетей. Это более современное достижение, позволившеесделать прорыв в обработке изображений и языка, и таким образомсоздавшее предпосылкидля продвинутых приложений.
Сферы внедрения ИИ и машинного обучения в строительстве
Потенциальные области внедрения ИИ и машинного обучения в строительстве пространны. Составление исчерпающего перечня всех вероятных вариантов использования находится за рамками одной статьи. Чтоб осознать, как пространна эта область, представьте: пару лет вспять вы, может быть, каждый денек принималимного мусора в собственной входящей почте. Но сейчас вы, возможно, получаете только несколько таких писем. Это связано с тем, что спам-фильтры сейчас употребляют машинное обучение для определения шаблонов и предотвращения мусора. И в этом они очень неплохи.
Так как такое применение характерноне только для строительства, оно оказывает влияние на всех, делая нас более продуктивными и способными сосредоточиться на коммуникациях, связанных с работой. И это всего только один крохотный, отлично узнаваемый вариант использования.
В обыкновенном строительном проекте могут быть тыщи неразрешенных вопросов, сотки запросов на конфигурации (RFI) и бессчетные заявки на внесение конфигураций, которые открываютсяв хоть какой момент. Представьте умного помощника,который может рассматривать этугору проектных данных и оповещать вас о топ-10 критичных ситуациях, требующихвашего внимания сейчас. Машинное обучение –таковой умный помощник. Оно помогает командам определять самые критичные причины риска исходя из убеждений безопасности и свойства на стройке, требующие незамедлительного внимания.
Такие приложения на базе машинного обучения как Smartvid.io могут «захватить» изображение строителя, оступившегося на лестнице, и добавить надлежащие пометки.
Инспекторы строительного надзора и инженеры строительства нередко описываютсвою работу как тушение пожара. Машинное обучение стремительно становится вспомогательным инвентарем, который заранее определяет опасности и помогает принимать решения до того, как это воздействует напроект.
2-ая сфера внедрения, которая может оказать обширное воздействие на строительную ветвь, – это применение меток и анализ изображений. Мы уже лицезреем работу массивного ИИ в соц сетях, где методы распознают чертылиц для того, чтоб с поразительной точностью автоматом отмечать отдельных людей.
Ту же технологию ИИ, обученную поновой, можно использовать для того, чтоб определять и рассматривать опасности, систематизировать и прикреплять ярлычки к фотографиям со стройки, также отправлять извещения, если средства персональной защиты не употребляются на площадке как надо. Технологию можно использовать даже для того, чтоб определять, кто нарушает эталоны безопасности, и отмечать их и/либо их управляющих для решения задачи.
Другие сферы внедрения могут включать выявление возможных заморочек, к примеру, конфликтов либо утерянных материалов, маркировкуи систематизацию документов и даже пилотирование дронов, управление оборудованием и помощь в проектировании.
Имеющиеся варианты внедрения машинного обучения в строительстве
Машинное обучение уже употребляется обилием методов – отобычного спам-фильтра до продвинутого мониторинга безопасности. Технологии есть и используются инноваторскими компаниями для того, чтоб отмечать зрительные данные и рассматривать их на предмет возможных угроз, также для сокращения всех вероятных рисков. Посреди других сфер внедрения существующейтехнологии машинного обучения:
- Предотвращение и сокращение рисков до того, как они воздействую на прибыль проекта
- Определениепроблемы с высочайшим уровнем риска и автоматическое рассредотачивание по животрепещущим категориям
- Определение субподрядчиков с высочайшей степенью риска на базе данных в режиме реального времени, прошлой деятельности и других причин
- Определение и приоритезация возможных угроз безопасности в протяжении актуального цикла проекта
- Маркировка имеющихся угроз безопасности на базе зрительных данных, появляющихся на стройке
Как получить выгоду от машинного обучения в ваших проектах
Как мы лицезреем, в неких случаях вы уже извлекаете выгоду из машинного обучения в виде спам-фильтров и других технологий, находящихся снутри программ и решений, которые вы используете каждый денек. Но для того, чтоб работать на опережение и получить конкурентноспособное преимущество при помощи машинного обучения, строй компании должны быть проактивными в его исследовании и внедрении на собственных площадках.
Методы в приложениях машинного обучения могут различать и оценивать объекты на изображении
Как и с каждой новейшей технологией, при любом внедрении принципиально производить стандартное высококачественное управление проектом.В отношении машинного обучения есть несколько дополнительных советов, которые стоит уяснить.
• Цифровизовать рабочие места и документацию. Это шаг номер один, так как таким инструментам, как машинное обучение, необходимы данные для того, чтоб приносить пользу. Если вы не фиксируете ваши проверки свойства и замечанияпо безопасности в цифровой форме, то вы упускаете шанс получить информацию из этих исследовательских работ и сделать запланированныеулучшения.
• Начать с достоверныхданных. Когда речь входит о применении машинного обучения на вашей стройке, помните: «нехорошее вложение = отрицательный результат». Удостоверьтесь, что ваши строй документы, трудности и зрительные данные структурированы и достоверны – чтоб не учить вашу умную технологию нехорошим привычкам.
• Избрать правильную платформу данных. Есть ряд технологических вендоров, обеспечивающих решения для управления данными, но очень нередко они несовместимы меж собой. Машинное обучение и ИИ более эффективны, когда у их есть доступ ко всем данным со всех ваших платформ, а это может быть, только если они интегрированы меж собой. Подыщите основную платформу, которая дозволит для вас управлять всеми строй данными в единой среде, также обеспечит посторонние интеграции таких вещей как ERP и управление проектом.
• Управление подготовительной аналитикой. Начните с малого – найдите несколько безупречных проектов и проектных команд, обусловьте, как будет смотреться хороший результат и протестируйте инструменты на базе машинного обучения. Это поможет для вас и командам получать выгоду изо денька в денек, также разрабатывать передовые подходы до того как внедрять их более обширно.
Оригинал статьи – Ману Венугопал (ManuVenugopal), Autodesk
Фиксатор BK6 SM AS-3, цвет античное серебро
Фиксатор Fuaro BK6 SM AS-3 — это роскошная, привлекающая внимание фурнитура для ванных комнат и санузлов. В купе с механическим замком применяется для запирания и отпирания дверей. Цвет изделия — древнее серебро. Подойдет к ручке из той же коллекции.
Особенности сантехнического фиксатора
Поворотная ручка предусмотрена только с одной стороны — внутренней. Отпирание с оборотной стороны двери может быть при повороте заглушки со шлицем плоским предметом — монетой, лезвием ножика, жалом отвертки. Такая конструкция будет полезной при наличии в доме малеханьких малышей и предусмотрена для открывания двери при случайном перекрытии.