Креатив и математика
Наш сегодняшний гость, Майкл Краус , является экспертом в области искусственного интеллекта в строительстве. Он также активно занимается исследованиями в Техническом университете Цюриха и работает инженером-строителем. С раннего возраста он сопровождал своих родителей на строительных площадках, а семейное столярное дело было его ориентиром в строительстве.
В работе инженера-строителя его больше всего привлекает креативность , необходимая для реализации широкого спектра проектов. Подробные решения, такие как сокращение выбросов CO2, требуют творческого мышления. Он уже во время учебы пристрастился к математике и числам. Поэтому решение специализироваться на ИИ было простым.
Использование ИИ
Мы спрашиваем Майкла, что нам нужно знать об ИИ в целом. Он объясняет нам, что идея искусственного интеллекта восходит к началу 1940 -х годов. Автоматизация и понимание процессов принятия решений с помощью технологий уже тогда были проблемой. Все это прижилось лет 15 назад, потому что до этого у нас не было даже вычислительной мощности, необходимой для чего-то подобного.
В настоящее время ИИ используется во многих областях. К ним относятся голосовые помощники, помощники при парковке или спам-фильтры. Все это основано на искусственном интеллекте.
Подвидом ИИ является « машинное обучение » - многие, наверное, слышали об этом раньше. Искусственный интеллект ищет закономерности в уже существующих наборах данных и разрабатывает для них решения, так сказать, генерируя знания на основе опыта.
Многие люди, вероятно, также знакомы с « глубоким обучением » как с особой формой машинного обучения. Многоуровневые искусственные нейронные сети считаются технической аналогией нашего мозга, который способен обрабатывать большие объемы данных.
Уровень развития ИИ в строительстве
Благодаря расширению наших вычислительных мощностей в последние годы, ИИ можно использовать в строительстве. Примером этого является обработка видео и изображений. Например, оценка ущерба и составление отчетов об ущербе уже выполняются с помощью искусственного интеллекта. Кроме того, ИИ поддерживает технологию геодезии , основанную, например, на записях с дронов, или позволяет осуществлять цифровую инспекцию строительства с автоматическим анализом. Однако все признаки указывают на необходимость проведения исследований, поскольку необходимое программное обеспечение иногда отсутствует.
Искусственный интеллект также может помочь нам в проектировании конструкций. При генеративном проектировании программное обеспечение может независимо разработать модель с подробными альтернативами от цели (например, конструкция моста) и требуемых параметров (например, производительности, материала, нагрузки). Однако в результате исследований и здесь не появилось никакого продукта, готового к выходу на рынок.
Мы уже видим: Теоретически возможно многое, но для того, чтобы проекты нашего исследования нашли применение на практике, возможно, потребуется еще несколько лет. Ожидания общества от ИИ в настоящее время слишком высоки, не в последнюю очередь благодаря книгам, фильмам и видеоиграм. В частности, в строительной отрасли мы далеко не так развиты, как нам хотелось бы. Но почему?
Барьеры и ограничения ИИ в строительстве
Давайте посмотрим на анализ видео и изображений. Алгоритм Google уже давно умеет без ошибок отличать изображения собак от кошек. Почему в строительной отрасли так сложно классифицировать «повреждение» и «отсутствие повреждений»?
Самая большая проблема в строительстве, в сочетании с обычно очень консервативным взглядом на инновации, заключается в том, что у нас просто слишком мало данных для работы искусственного интеллекта. Поэтому не хватает материала для поддержки процесса глубокого обучения машин.
У нас почти нет фотографий, рядом с которыми написано «повреждение» или «отсутствие повреждений». Так как же ИИ должен научиться различать эти два понятия? Создание такого безопасного набора данных для двух случаев принятия решений стоит много времени и денег.
Также отсутствуют возможности для проведения исследований по генеративному дизайну. Многие производители программных продуктов не предлагают программируемых интерфейсов. Программы для расчета конструкций Dlubal - одно из немногих исключений.
- « Пока эта связь между программами невозможна, ИИ нигде не будет преобладать. "
В конце концов, для инженеров-строителей вряд ли имеет смысл знакомиться с различными программами расчета конструкций, поскольку они сталкиваются только с различными расчетами и в конце снова вынуждены сравнивать их вручную.
Разумеется, мы поговорим и о BIM как о цифровой поддержке в строительстве. Здесь Майкл указывает, что наибольшим препятствием является общая готовность строительной отрасли к внедрению цифровых технологий. Без интерфейсов и определенной степени прозрачности создание цепочки планирования и производства с обширным потоком информации просто невозможно с помощью цифровых средств.
- « С моей точки зрения, технология BIM - это ключ к искусственному интеллекту. "
Часто бывает просто нежелание участвовать в новых процессах - причем не столько среди студентов, сколько среди преподавателей, инженерных бюро или производителей программного обеспечения. Майкл дает нам понять, что глубокое погружение в оцифровку всегда будет стоить времени и денег. Но это необходимо. Часто при реализации BIM недостаток не в программном обеспечении, а в аппаратных решениях. Не каждый студент может использовать все программы на своем личном компьютере без ограничений.
Будущее ИИ в строительстве
Мы, безусловно, согласны в одном: Сегодняшних студентов необходимо повысить чувствительность и обучить таким темам, как оцифровка и искусственный интеллект. Потому что как бы строительная отрасль в Германии ни защищалась от инноваций - в какой-то момент компании придут из-за границы и нас одолеют.
В будущем ИИ будет приобретать все большее значение в строительной отрасли, особенно при принятии решений на ранних этапах и в вопросах проектирования. Если вы хотите построить дом как инженер, вам больше не нужно смотреть на десять разных домов и каждый раз ждать по полчаса. ИИ рассчитывает альтернативы с высокой степенью детализации и точности за очень короткое время. Это значительно облегчает работу инженеров-строителей.
- "' ' Затем я могу показать клиенту напрямую: Если у вас есть встроенное окно, оно меняет статику. ' ' "
Этот классический образ ИИ, который в конечном итоге повлиял на человечество, глубоко укоренился в умах людей. Но стоит ли бояться искусственного интеллекта? Реально: № Цель исследований искусственного интеллекта в гражданском строительстве - не замена инженеров-строителей , а их поддержка.
Таким образом, уже на ранних этапах планирования могут быть приняты решения, которые повлекут за собой дополнительные затраты и затраты времени в более поздний момент времени. Конечно, мы не должны забывать об устойчивости. Благодаря поддержке искусственного интеллекта мы сможем строить гораздо более эффективно и предсказуемо в будущем.
Искусственный интеллект должен избавить нас от работы , на которую у нас ' действительно нет времени или которая очень часто повторяется. Так что мы можем сосредоточиться на других задачах. Поскольку мы почти наверняка столкнемся с нехваткой квалифицированных рабочих в строительной отрасли, нам придется полагаться на ИИ. Самым важным на данный момент является создание и углубление понимания всей этой темы. Майкл считает своим долгом, прежде всего, сделать первый шаг в вопросах устойчивости и оцифровки.
Майкл, какое у тебя любимое здание?
Когда мы задали последний вопрос о его любимом здании, ему не пришлось ' думать дважды. Для него, несомненно, одним из самых впечатляющих сооружений является мост Золотые Ворота в Сан-Франциско. Как пример высочайшего инженерного мастерства, он был глубоко очарован мостом с его пролетом и прочностью.
Мы можем абсолютно понять это решение. Спасибо, что посетили нас! Хотите сами послушать серию? Тогда вы можете найти наши здесь Начните слушать! . Удачного прослушивания!
.png?mw=512&hash=ea9bf0ab53a4fb0da5c4ed81d32d53360ab2820c)
.jpg?mw=350&hash=8f312d6c75a747d88bf9d0f5b1038595900b96c1)
