2023 год станет годом повсеместного внедрения, если подрядчики смогут управлять своими данными и научатся делиться ими.
Эксперты говорят, что искусственный интеллект может быть благом для подрядчиков, если они научатся пользоваться им. Пол Брэдбери через Getty Images
Благодаря своей способности учиться, решать проблемы и распознавать закономерности со скоростью и масштабом, с которыми никогда не сможет сравниться ни один человек, искусственный интеллект готов изменить то, как проектируются, строятся и эксплуатируются здания — и 2023 год станет год, когда он вступает в силу.
«Искусственный интеллект изменит нашу отрасль в ближайшие 10 лет больше, чем любая другая технология за последние 100 лет, – сказал Джеймс Барретт, директор по инновациям Turner Construction, крупнейшей в стране подрядчик. «Он будет огромным, потому что он имеет такое широкое применение во многих случаях. Это не вопрос «если». Это вопрос времени».
Искусственный интеллект и машинное обучение — разновидность ИИ, использующая алгоритмы для обучения на основе данных без вмешательства человека. , булькают под поверхностью строительных работ уже несколько лет. Но в этом году, предсказывает Барретт, «кривая роста будет двигаться вверх очень быстро».
Сочетая мощь интеллектуальных машин с человеческой изобретательностью, искусственный интеллект — это цифровой мозг, который создает революционные технологии, такие как возможны робототехника, блокчейн и 3D-печать. Благодаря своим сверхспособностям в моделировании и обнаружении закономерностей, а также в прогнозировании и оптимизации, ИИ может уменьшить дорогостоящие ошибки и травмы на рабочем месте; обучать и в конечном итоге заменять все более дефицитных работников; повысить устойчивость и замкнутость; проектировать, обслуживать и эксплуатировать здания; очищать и обеспечивать прозрачность цепочки поставок.
И точно так же, как захватывающий заголовок OpenAI ChatGPT теперь может за считанные секунды донести обширные знания ИИ до любого, кто может задать вопрос, ИИ может быстро и эффективно решать проблемы, которые веками мешали строительству, и не было необходимости в отделе, укомплектованном профессионалами, получившими образование в Массачусетском технологическом институте и Стэнфорде, чтобы взломать его код. ИИ становится проще в использовании, открывая доступ для всех, от дизайнеров до рабочих, сказал Барретт.
«Мы уже видим, что инструменты ИИ становятся более демократичными, если хотите, — сказал он. «Есть решения, для которых не требуются сверхпродвинутые возможности технического языка программирования».
Управление данными является ключевым
В 2022 году 92 % строительных компаний заявили, что используют или намереваются использовать ИИ, согласно Индексу зрелости интеллектуальных решений Peak, но большинство из них еще далеки от готовности. Только 65% проектов ИИ строительных компаний были успешными — это самый низкий процент среди всех опрошенных отраслей.
В отрасли, которая никогда не славилась переменами, технологическое сопротивление, безусловно, является фактором, препятствующим внедрению ИИ. . Но самым большим препятствием, с которым сталкиваются строительные компании, как по отдельности, так и коллективно, является получение доступа к своим данным.
«У всех нас есть огромное количество данных, — сказал Тим Гейлорд, корпоративный директор по инновациям в Редвуд-Сити. Калифорнийская компания DPR Construction, которая в течение последних нескольких лет интегрирует возможности ИИ в свой технологический стек и разрабатывает собственные решения ИИ для решения таких проблем, как нехватка персонала, проблемы безопасности, а также превышение затрат и графиков. «Мы собираем информацию из стольких разных источников, и мы находимся на переломном этапе, когда, я думаю, мы увидим, как компании сосредоточатся на ней, чтобы действительно лучше использовать ее».
Сбор данных и управление ими в такой динамичной и сложной отрасли, как строительство, намного сложнее, чем в контролируемых средах. таких как производство и автомобилестроение, — сказал Авиад Альмагор, вице-президент по технологическим инновациям поставщика строительных технологий Trimble.
«Строительство немного отстает, — добавил Альмагор, — но я очень оптимистичен в том, что мы движемся в правильном направлении».
В настоящее время большая часть отраслевых данных хранится в разрозненных хранилищах, принадлежащих множеству различных организаций, которые не решаются делиться ими из соображений конкуренции, а отрасль не собирает много необходимых исторических данных. Чтобы сделать моделирование и прогнозирование более точным, – говорит Бурчин Капланоглу, соучредитель и вице-президент по инновациям Oracle Industry Lab, чикагского инкубатора, который исследует, тестирует и проверяет технологии для строительства и проектирования, а также других отраслей.
«Мы не собираемся туда попасть по волшебству», – сказал Капланоглу. «Нам нужно получать данные с рабочих площадок таким образом, чтобы мы могли их реально использовать. Но я работаю со многими лидерами отрасли, и все это признают. Поэтому я думаю, что в ближайшие два года мы увидим значительные улучшения».
Ключом к успеху является обмен информацией, — сказал Альмагор.
«Данные, которые собирает любая строительная компания как единое целое, недостаточны для получения ценного результата. Но если мы, как отрасль, сможем сотрудничать и собирать данные, обрабатывать их, а затем делиться анонимными результатами с отраслью, у нас будут данные, необходимые для здоровых и ценных процессов машинного обучения, которые могут обеспечить сравнительный анализ и прогнозирующие, предписывающие результаты. .”