建筑领域的人工智能——我们离我们还有多远？

创意与数学

我们今天的嘉宾Michael Kraus是建筑领域人工智能领域的专家。 他还积极在苏黎世工业大学从事研究工作，同时也是一名结构工程师。 他很小的时候就和父母一起在建筑工地上工作，家族所有的木工企业是他学习土木工程的向导。

土木工程师的工作最让他着迷的是实施各种项目所需的创造力。 CO₂减排等详细的解决方案需要创造性的思维。 在学习期间，他已经对数学和数值课程产生了浓厚的兴趣。 因此，决定专攻人工智能是一件容易的事。

人工智能的用途

我们问迈克尔，关于人工智能，我们应该了解什么。 他向我们解释说，人工智能的概念可以追溯到1940 年代初。 自动化和通过技术理解人类决策过程在当时已经是一个问题。 整个事情大约在 15 年前才流行起来，因为在那之前我们甚至没有足够的计算能力来完成这样的事情。

如今，人工智能在许多领域都有应用。 其中包括语音助手、停车辅助或垃圾邮件过滤器。 这一切都是基于人工智能。

人工智能的一个子形式是“机器学习”——很多人可能以前都听说过。 人工智能在现有的数据集中搜索模式并为其开发解决方案，从而从经验中生成知识。

01 深度学习需要大量数据

作为机器学习的一种特殊形式，“深度学习”可能很多人也很熟悉。 多层的人工神经网络在技术上类似于我们的大脑，它能够处理大量数据。

人工智能在建筑领域的发展水平

由于我们近年来计算能力的增强，人工智能已经可以用于建筑领域。 这方面的一个例子是视频和图像处理。 例如，已经在人工智能的帮助下进行了损坏评估和损坏报告。 此外，人工智能还支持基于无人机记录的测量技术，或者通过自动分析实现数字建筑检查。 但是，所有迹象都表明这里有研究，因为有时缺少必要的软件。

人工智能也可以在结构设计方面为我们提供支持。 借助创成式设计，软件能够独立开发一个模型，其中包含目标（例如桥梁施工）的详细替代方案和所需参数（例如性能、材料、荷载）。 然而，这里的研究也没有出现可以上市的产品。

我们已经可以看到： 理论上很多都是可行的，但我们研究的项目要在实践中应用，可能还需要几年的时间。 目前社会对人工智能的期望太高了，尤其是书籍、电影和电子游戏。 尤其是在建筑行业，我们远没有我们想象的那么先进。 但这是为什么呢？

02 现在很多关于人工智能的想法都被夸大了

人工智能在建筑领域的应用障碍与局限

我们来看看视频和图像分析。 长期以来，谷歌的算法已经能够准确地区分狗和猫的图像。 为什么在建筑行业中很难对“损坏”和“无损坏”进行分类？

建筑行业最大的问题，以及通常对创新非常保守的看法，是我们没有足够的数据来处理人工智能。 因此缺乏支持机器深度学习过程的材料。

我们几乎没有任何图片旁边会显示“损坏”或“无损坏”。 那么人工智能应该如何学习区分两者呢？ 为这两个决策案例创建这样一个安全的数据集需要花费大量的时间和金钱。

衍生式设计的研究也缺乏选择。 许多软件产品制造商不提供可编程接口。 Dlubal 结构分析软件是少数例外之一。

• “只要软件程序之间无法进行这种通信，那么人工智能就不会在任何地方占主导地位。 "

毕竟，对于结构工程师来说，熟悉不同的结构分析程序，然后面对不同的设计，最后不得不重新手动进行比较是很不合理的。

03 人工智能在建筑领域提出了重大挑战

当然，我们也会介绍BIM作为建筑领域的数字化支撑。 在这里，Michael 指出，最大的障碍是建筑行业真正实施数字化的普遍意愿。 如果没有接口和一定程度的透明度，那么通过数字方式就不可能实现具有大量信息流的计划和生产链。

• “在我看来，BIM 技术是人工智能的关键。 "

通常只是缺乏参与新流程的意愿 - 与讲师、工程办公室或软件制造商相比，学生的参与程度更低。 Michael 告诉我们，深入研究数字化总是需要时间和金钱。 但这是必要的。 在BIM 的实施过程中，往往不是软件，而是硬件解决方案。 并非每个学生都可以不受限制地使用自己私人计算机上的所有软件程序。

人工智能在建筑领域的应用

我们当然同意一件事： 今天的学生需要对数字化和人工智能等主题进行敏感和培训。 因为无论德国的建筑业如何保护自己不受创新的影响 - 总会有来自国外的公司压倒我们。

未来，人工智能在建筑行业将变得越来越重要，尤其是在早期决策和设计问题上。 如果您想作为一名结构工程师建造房屋，那么您不再需要看十个不同的房屋，每次都等待半小时。 人工智能可以在很短的时间内非常详细和准确地计算出备选方案。 这使得结构工程师的工作变得更加容易。

• "' ' 然后我可以直接向客户展示： 如果这里有一个内置的窗口，它会改变这里的静力学。 ' ' "

这个人工智能最终颠覆人类的经典形象一直在人们的脑海中挥之不去。' 但是你就一定要害怕人工智能吗？ 实际： 编号 土木工程领域人工智能研究的目的不是取代结构工程师，而是支持他们。

04 可持续性是一个重要问题

通过这种方式，可以在计划的早期阶段做出决定，这些决定将在以后的时间点产生更多的成本和时间消耗。 当然，可持续性也是我们必须牢记的问题。 多亏了人工智能的支持，我们在未来的建设将变得更加高效和可预测。

人工智能应该可以让我们摆脱没有时间去做或高度重复性的工作。 这样我们就可以专注于其他工作了。 由于我们几乎肯定会面临建筑行业熟练工人的短缺，因此我们将不得不依赖人工智能。 当前最重要的是要创建和加深对整个主题的认识。 Michael 认为，作为可持续发展和数字化的先驱，政治界有责任迈出第一步。

迈克尔，你最喜欢的建筑是什么？

当我们问到最后一个关于他最喜欢的建筑的问题时，他'没有多想。 对于他来说，最令人印象深刻的建筑之一无疑是旧金山的金门大桥。 作为最高工程技术的代表，他对这座桥的跨度和弹性深深着迷。

05 旧金山金门大桥

我们完全可以理解这个决定。 感谢您访问我们！ 您想亲自收听这一集吗？ 然后你可以在这里找到我们的 请开始试听！ . 祝您聆听愉快！