Az építőipar régóta a globális gazdaság alapvető eleme, amely jelentősen hozzájárul a GDP-hez és a foglalkoztatáshoz. Az ágazat azonban kihívásokkal is szembesült a termelékenység, a költséggazdálkodás és a biztonság terén. A gépi tanulási (ML) technológia gyors fejlődésével egyedülálló lehetőség nyílik az építőipari ágazat forradalmasítására. Ez a cikk az ML különböző módjait vizsgálja, amelyekkel az ágazatot segítheti, átfogó elemzést nyújtva a legújabb innovációkról, alkalmazásokról és a jövőre vonatkozó kilátásokról.

kapcsolódó cikkek

• Milyen versenyelőnyt tud adni a mesterséges intelligencia az építőiparnak ?
• A mesterséges intelligencia jövőbeni felhasználási módjai az építészetben
• Milyen feladatokat tud ellátni a mesterséges intelligencia az építőipar területén ?

Mi az a gépi tanulás (ML) technológia ?

A gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia (AI) egy fajtája, amely a számítógépes rendszerek betanítását jelenti, hogy az adatokból való tanulással, explicit programozás nélkül, automatikusan javítsák teljesítményüket egy feladatban. Más szóval, ahelyett, hogy kifejezetten megmondanánk a számítógépnek, hogy mit tegyen, példákat adunk neki arra, hogy hogyan tegye azt, és hagyjuk, hogy a számítógép magától rájöjjön a mögöttes mintákra és összefüggésekre.

A gépi tanulás során nagy mennyiségű adat megadásával létrehozunk egy modellt, majd ezt a modellt arra használjuk, hogy új, még nem látott adatokra vonatkozóan előrejelzéseket készítsünk, vagy lépéseket tegyünk. A gépi tanulási algoritmusoknak több típusa létezik, köztük a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a megerősítéses tanulás, amelyek mindegyike különböző típusú problémák megoldására szolgál.

A gépi tanulási technológiát számos alkalmazásban használják, például képfelismerésben, természetes nyelvi feldolgozásban, csalásfelismerésben, ajánlórendszerekben és még sok másban. Számos folyamat és iparág automatizálására és javítására, valamint hatékonyabbá és eredményesebbé tételére képes.

A projekttervezés és -tervezés javítása gépi tanulással

Az építési ütemtervek optimalizálása

Az építőipar egyik jelentős kihívása a projekt ütemtervek optimalizálása az idő- és erőforrás-pazarlás csökkentése érdekében. A gépi tanulási algoritmusok, például a genetikai algoritmusok és a mesterséges neurális hálózatok képesek korábbi projektekből származó múltbeli adatok elemzésére és optimális építési ütemtervek létrehozására.

Ezek az algoritmusok képesek megjósolni a feladatok időtartamát, figyelembe véve olyan tényezőket, mint a munkaerő, az anyagok rendelkezésre állása és az időjárási körülmények, ami végső soron hatékonyabb projektmenedzsmenthez vezet.

Mik azok a genetikai algoritmusok ?

A genetikai algoritmusok az optimalizációs algoritmusok egy típusa, amelyet a biológiai evolúció természetes szelekciójának folyamata ihletett. Ezek az algoritmusok a megoldásjelöltek populációját használják, és szelekciós, reprodukciós és mutációs operátorokat alkalmaznak, hogy több generáción keresztül új megoldáspopulációkat hozzanak létre annak érdekében, hogy egy adott probléma optimális megoldása felé konvergáljanak.

A genetikai algoritmusok alapgondolata, hogy a megoldásjelölteket értéksorozatokként, úgynevezett kromoszómákként reprezentálják, amelyeket genetikai műveletekkel lehet manipulálni. Az egyes kromoszómák alkalmasságát egy alkalmassági függvény alapján értékelik, amely azt méri, hogy mennyire felelnek meg az optimalizálási probléma célkitűzéseinek.

A genetikus algoritmusok kiválasztási operátora az egyes kromoszómák fitneszét használja fel annak meghatározására, hogy mely kromoszómákból hozzák létre a megoldások következő generációját. A reprodukciós operátor a kiválasztott kromoszómákat új utódok létrehozására használja, míg a mutációs operátor véletlenszerű változásokat vezet be a kromoszómákba a populáció változatosságának elősegítése érdekében.

E lépések több generáción keresztül történő ismétlésével a genetikai algoritmusok képesek nagy keresési teret feltárni, és a kívánt kritériumokat kielégítő optimális megoldás felé konvergálni. A genetikai algoritmusokat számos alkalmazásban használják, többek között a mérnöki tervezésben, a gépi tanulásban, a robotikában és a pénzügyekben.

A tervezési folyamat egyszerűsítése

Az építkezés korai szakaszában az építészek és mérnökök olyan terveket dolgoznak ki, amelyek megfelelnek az ügyfél követelményeinek, az előírásoknak és a környezeti korlátozásoknak. A gépi tanulási algoritmusok hatalmas mennyiségű adatot képesek elemezni a minták azonosítása és az ezeknek a kritériumoknak megfelelő tervezési lehetőségek generálása érdekében.

A parametrikus tervezés és a generatív tervezési technikák lehetővé teszik az építészek számára, hogy egyszerre több változót is figyelembe vegyenek, és ezáltal egyszerűsítsék a tervezési folyamatot és javítsák az általános hatékonyságot.

Mi az a parametrikus és a generatív tervezés ?

A parametrikus tervezés és a generatív tervezés két rokon, de különböző technika a számítógéppel segített tervezés (CAD) területén.

A parametrikus tervezés olyan tervezési folyamatra utal, amelyben a terv paramétereit vagy változóit matematikai egyenletek és algoritmusok segítségével határozzák meg és ellenőrzik. A terv a paraméterek egy olyan halmazának meghatározásával jön létre, amely a különböző tervezési lehetőségek feltárása érdekében módosítható.

A paraméterek a mérettől és az alaktól kezdve az anyagtulajdonságokig bármi lehet, és ezek megváltoztatása automatikusan frissíti a tervet az új értékek figyelembevételével. Ez lehetővé teszi a tervezők számára, hogy gyorsan és egyszerűen vizsgálják meg a különböző tervezési lehetőségeket és variációkat anélkül, hogy mindegyiket a nulláról kellene létrehozniuk.

A generatív tervezés viszont a parametrikus tervezés egy alcsoportja, amely algoritmusok és számítási módszerek felhasználásával nagyszámú tervezési lehetőséget generál és értékel.

A generatív tervezés (leírás a generatív tervezésről PDF) során a tervező megadja a tervezési korlátokat és paramétereket, a szoftver pedig e korlátok alapján rengeteg lehetséges tervet generál és értékel. A szoftver ezután bemutatja a tervezőnek a legoptimálisabb tervezési lehetőségeket, és lehetővé teszi számára, hogy kiválassza a legjobbat.

A parametrikus és a generatív tervezési technikák egyaránt alkalmazhatók a tervezés különböző területein, többek között az építészet, a mérnöki tervezés, a terméktervezés és a divat területén. Különösen hasznosak összetett tervezési problémák esetén, ahol több változót és korlátozást kell figyelembe venni.

Ezek a technikák lehetővé teszik a tervezők számára, hogy gyorsan és hatékonyan vizsgálják meg a tervezési lehetőségek széles skáláját, ami innovatívabb és optimalizáltabb terveket eredményez.

Az építkezés biztonságának és hatékonyságának javítása

Az építkezés biztonságának nyomon követése számítógépes látással

Az építőiparban a munkahelyi biztonság komoly aggodalomra ad okot, mivel nagy a balesetek és a halálos áldozatok kockázata. A gépi tanulással működő számítógépes látórendszerek képesek elemezni az építkezésekről készült valós idejű képeket és videókat, hogy azonosítsák a potenciális veszélyeket és a kockázatos viselkedést. Ezek a rendszerek azonnali visszajelzést adnak az építkezés vezetőinek, így megkönnyítik az azonnali beavatkozást, csökkentik a balesetek valószínűségét és javítják az építkezés általános biztonságát.

A berendezések ellenőrzésének és karbantartásának automatizálása

Az építőipari berendezések rendszeres ellenőrzése és karbantartása kritikus fontosságú a váratlan meghibásodások, a költséges késések és a balesetek megelőzése érdekében. A gépi tanulási algoritmusok képesek elemezni a gépekbe épített érzékelők adatait, hogy előre jelezzék a berendezések meghibásodását és proaktívan ütemezzék a karbantartást.

Ez a prediktív karbantartási megközelítés minimalizálja az állásidőt és növeli a működési hatékonyságot.

A gépi tanulás kihasználása a fenntartható építőiparban

Az erőforrás-fogyasztás optimalizálása

Az építőipar jelentősen hozzájárul a globális energiafogyasztáshoz és hulladéktermeléshez. A gépi tanulási algoritmusok az anyag- és energiafelhasználás optimalizálásával segíthetnek csökkenteni az ágazat környezeti hatását. Az anyagtulajdonságokra, építési technikákra és az épületek teljesítményére vonatkozó adatok elemzésével az ML olyan stratégiákat javasolhat, amelyek minimalizálják az erőforrás-fogyasztást és a hulladéktermelődést, és ezzel elősegítik a fenntartható építési gyakorlatokat.

Az épületek teljesítményének és energiahatékonyságának javítása

A gépi tanulás az energiahatékonyabb épületek tervezéséhez is használható, csökkentve ezzel az üzemeltetés szén-dioxid-kibocsátását. Az épületek teljesítményére, az időjárási körülményekre és a lakók viselkedésére vonatkozó nagy adathalmazok elemzésével az ML-algoritmusok képesek mintákat azonosítani és ajánlásokat tenni az optimális épülettervezésre, szigetelésre és HVAC-rendszerekre.

Ezek a meglátások a tervezési folyamatot is segíthetik, és olyan épületeket eredményezhetnek, amelyek kevesebb energiát fogyasztanak, és hozzájárulnak a fenntarthatóbb épített környezethez.

Következtetés

A gépi tanulás megoldhatja a termelékenységgel, biztonsággal és fenntarthatósággal kapcsolatos, régóta fennálló kihívásokat. A projekttervezés és -tervezés optimalizálásától a helyszíni biztonság és hatékonyság javításáig az ML-alkalmazások egyre inkább beépülnek az építési folyamatokba.

Az ML-technológia folyamatos fejlődésével az építőipar valószínűleg jelentős átalakuláson fog keresztülmenni, amely nemcsak az ágazat, hanem a globális gazdaság és a környezet számára is előnyös, persze a hátrányokat leszámítva, mert azok is vannak.