Création et mathématiques
Notre invité d'aujourd'hui, Michael Kraus , est un expert de l'IA dans la construction. Il est également actif dans la recherche à l'Université technique de Zurich et travaille également comme ingénieur en structure. Dès son plus jeune âge, il accompagne ses parents sur les chantiers et l'entreprise familiale de menuiserie l'oriente vers le génie civil.
Ce qui le passionne le plus dans le métier d'ingénieur civil, c'est la créativité requise pour mettre en œuvre une grande variété de projets. Les solutions détaillées telles que les économies de CO2 nécessitent une réflexion créative. Il avait déjà un penchant pour les mathématiques et les mathématiques au cours de ses études. La décision de se spécialiser dans l'IA a donc été facile.
Utilisations de l'IA
Nous demandons à Michael ce que nous devons savoir sur l'IA en général. Il nous explique que l' idée de l' intelligence artificielle remonte au début des années 40. L'automatisation et la compréhension des processus décisionnels humains grâce à la technologie étaient déjà un problème à l'époque. Tout cela n'a commencé qu'il y a environ 15 ans, car avant cela, nous n'avions même pas la puissance de calcul nécessaire pour quelque chose comme ça.
De nos jours, l'IA est utilisée dans de nombreux domaines. Il s'agit notamment des assistants vocaux, des aides au stationnement ou des filtres anti-spam. Tout cela est basé sur l'intelligence artificielle.
L'« apprentissage automatique » est une sous-forme de l'IA - beaucoup ont probablement déjà entendu cela. Une intelligence artificielle recherche un modèle dans des ensembles de données déjà existants et développe des solutions, générant ainsi des connaissances à partir de l'expérience, pour ainsi dire.
De nombreuses personnes connaissent également le « deep learning » en tant que forme particulière d’apprentissage automatique. Les réseaux de neurones artificiels dans de nombreuses couches sont considérés comme une analogie technique avec notre cerveau, qui est capable de traiter de grandes quantités de données.
Niveau de développement de l'IA dans la construction
Grâce à l'expansion de notre puissance de calcul ces dernières années, l'IA peut déjà être utilisée dans la construction. Le traitement de vidéo et d'image en est un exemple. L'intelligence artificielle permet par exemple d'effectuer des évaluations et des rapports de dommages. De plus, l'IA prend en charge la technologie de topographie basée par exemple sur les enregistrements de drones ou permet des inspections de construction numériques avec des analyses automatiques. Cependant, tout indique qu'il s'agit ici d'une recherche, car les logiciels nécessaires font parfois défaut.
L'intelligence artificielle peut également nous aider dans le domaine de la conception de structures. Avec la vérification générative , le logiciel est capable de développer indépendamment un modèle avec des alternatives détaillées à partir d'une cible (par exemple la construction d'un pont) et des paramètres souhaités (par exemple, performance, matériau, charge). Cependant, aucun produit prêt à être commercialisé n'a émergé de la recherche ici non plus.
On peut déjà voir : Beaucoup de choses sont théoriquement possibles, mais il faudra probablement encore quelques années pour que les projets de notre recherche soient utilisés dans la pratique. Les attentes de la société vis-à-vis de l'IA sont actuellement beaucoup trop élevées, notamment grâce aux livres, aux films et aux jeux vidéo. Dans le secteur de la construction en particulier, nous sommes loin d'être aussi avancés que nous le souhaiterions. Mais pourquoi ?
Barrières et limites de l'IA dans la construction
Examinons l'analyse de vidéo et d'image. L'algorithme de Google a longtemps été capable de distinguer les images de chiens et de chats sans erreur. Pourquoi est-il si difficile de classer « dommage » et « aucun dommage » dans le secteur de la construction ?
Le plus gros problème dans la construction, combiné à une vision généralement très conservatrice des innovations, est que nous avons tout simplement trop peu de données pour qu'une intelligence artificielle puisse travailler avec. Il y a donc un manque de matériel pour soutenir le processus d'apprentissage en profondeur des machines.
Nous n'avons pratiquement pas de photos avec « dommages » ou « pas de dommages » à côté d'elles. Comment une IA est-elle censée apprendre à faire la différence entre les deux ? La création d'un tel ensemble de données sécurisé pour les deux cas de décision coûte beaucoup de temps et d'argent.
Il existe également un manque d'options pour la mise en œuvre de la recherche sur la conception générative. De nombreux fabricants de logiciels ne proposent pas d' interfaces programmables. Les programmes de calcul de structure Dlubal sont l'une des rares exceptions.
- « Tant que cette communication entre les logiciels ne sera pas possible, l'IA ne prévaudra nulle part. "
Après tout, il n'est guère raisonnable pour les ingénieurs structure de se familiariser avec différents programmes de calcul de structure, de se retrouver face à différentes vérifications et de devoir les comparer à nouveau manuellement à la fin.
Bien entendu, nous parlerons également du BIM en tant que support numérique dans la construction. Michael fait remarquer ici que la volonté générale dans le secteur de la construction de mettre réellement en œuvre la numérisation est le plus grand obstacle. Sans interfaces et sans une certaine transparence, une chaîne de planification et de production avec un flux d'informations important n'est tout simplement pas possible par des moyens numériques.
- « De mon point de vue, la technologie BIM est la clé de l'IA. "
Souvent, il y a simplement un manque de volonté de s'impliquer dans de nouveaux processus - plutôt parmi les étudiants que parmi les enseignants, les bureaux d'études ou les fabricants de logiciels. Michael nous fait savoir qu'approfondir la numérisation coûtera toujours du temps et de l'argent. Mais c'est nécessaire. La mise en œuvre du BIM ne manque souvent pas de logiciels, mais plutôt de solutions matérielles. Tous les étudiants ne peuvent pas utiliser tous les logiciels sur leur ordinateur personnel sans restrictions.
L'IA du futur dans la construction
Nous sommes certainement d'accord sur un point : Les étudiants d'aujourd'hui doivent être sensibilisés et formés à des sujets tels que la numérisation et l'IA. Car peu importe à quel point l'industrie de la construction en Allemagne se défend contre les innovations - à un moment donné, des entreprises viendront de l'étranger et nous submergeront.
À l'avenir, l' IA deviendra de plus en plus importante dans le secteur de la construction, en particulier pour les problèmes de prise de décision et de conception. Si vous souhaitez construire une maison en tant qu'ingénieur en structure, vous n'avez plus besoin de regarder dix maisons différentes et d'attendre une demi-heure à chaque fois. L'IA calcule les alternatives avec un haut niveau de détail et de précision dans un laps de temps très court. Cela facilite considérablement le travail des ingénieurs en structure.
- « ' ' Je peux alors montrer directement à un client : Si vous avez une fenêtre intégrée ici, cela change la statique ici. ' ' "
Cette image classique d'une IA qui plonge l'humanité en fin de compte est profondément ancrée dans l'esprit des gens. Mais faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ? De manière réaliste : n° La recherche sur l'IA en génie civil n'a pas pour objectif de remplacer les ingénieurs en structure , mais de les soutenir.
Il est ainsi possible de prendre des décisions dès les premières phases de la planification et d'augmenter les coûts et le temps nécessaires à un moment ultérieur. Bien entendu, la durabilité est également une question que nous devons garder à l'esprit. Grâce à l' IA , nous pourrons construire de manière beaucoup plus efficace et prévisible à l'avenir.
L'intelligence artificielle devrait nous soulager d'un travail pour lequel nous n'avons pas vraiment le temps ou qui sont très répétitifs. Nous pouvons donc nous concentrer sur d'autres tâches. Étant donné que nous serons presque certainement confrontés à une pénurie de main- d'œuvre qualifiée dans l'industrie de la construction, nous devrons nous fier à l'IA. La chose la plus importante en ce moment est de créer et d'approfondir la sensibilisation à ce sujet. Michael considère qu'il est avant tout du devoir de la politique de faire le premier pas en tant que pionnier de la durabilité et de la numérisation.
Michael, quel est ton bâtiment préféré ?
Lorsque nous avons posé notre dernière question sur son bâtiment préféré, il n'a pas eu à y réfléchir à deux fois. Pour lui, l'une des structures les plus impressionnantes est sans aucun doute le Golden Gate Bridge de San Francisco. En tant qu'exemple de la plus haute compétence d'ingénierie, il est profondément fasciné par le pont, sa travée et sa résilience.
Nous pouvons parfaitement comprendre cette décision. Merci de votre visite ! Souhaitez-vous écouter le podcast ? Alors vous pouvez trouver le nôtre ici À l'écoute ! . Bonne écoute !