Что такое машинное обучение в строительстве?
Искусственный интеллект так часто изображался в фильмах и других средствах массовой информации, что собрал вокруг себя достаточно мифов. От опасений, что ИИ захватит мир, до любопытства по поводу того, способен ли он чувствовать –очень легко угодить в мир фантазий. Чтобы разобраться в том, как искусственный интеллект влияет на строительство, мы должны сначала четко понять, что это, по сути, такое – не в научной фантастике, а в реальности. Вообще, ИИ – обширная тема, включающая компьютерные науки, психологию и даже философию с лингвистикой. Однако, когда мы говорим об искусственном интеллекте в контексте его влияния на строительство, в первую очередь мы имеем ввиду две конкретные области: машинное обучение и глубокое обучение. Машинное обучение содержит алгоритмы, позволяющие компьютерам обучаться с помощью данных, не будучи напрямую запрограмированными. Например, алгоритм ИИ можно «натренировать» распознавать спам, продемонстрировав ему большое количество электронных писем, которые были вручную отмечены как спам или не спам. Алгоритм «учится» определять паттерны, которые помогут ему «интеллектуально» идентифицировать спам.
Глубокое обучение – специализированная форма машинного обучения на базе нейронных сетей. Это более современное достижение, позволившеесделать прорыв в обработке изображений и языка, и таким образомсоздавшее предпосылкидля продвинутых приложений.
Сферы применения ИИ и машинного обучения в строительстве
Потенциальные области применения ИИ и машинного обучения в строительстве обширны. Составление исчерпывающего списка всех возможных вариантов использования находится за рамками одной статьи. Чтобы понять, насколько обширна эта область, представьте: несколько лет назад вы, возможно, каждый день принималимного спама в своей входящей почте. Но сегодня вы, вероятно, получаете лишь несколько таких писем. Это связано с тем, что спам-фильтры теперь используют машинное обучение для определения шаблонов и предотвращения спама. И в этом они очень хороши. Поскольку такое применение характерноне только для строительства, оно влияет на всех, делая нас более продуктивными и способными сосредоточиться на коммуникациях, связанных с работой. И это всего лишь один крошечный, хорошо известный вариант использования. В обычном строительном проекте могут быть тысячи неразрешенных вопросов, сотни запросов на изменения (RFI) и бесчисленные заявки на внесение изменений, которые открываютсяв любой момент. Представьте умного ассистента,который может анализировать этугору проектных данных и оповещать вас о топ-10 критических ситуациях, требующихвашего внимания сегодня. Машинное обучение –такой умный ассистент. Оно помогает командам определять самые критические факторы риска с точки зрения безопасности и качества на стройке, требующие немедленного внимания.