建筑活动中的人工智能和机器学习

那么  AI 和 ML 和什么？

人工智能 AI：

人工智能（AI）是由机器展示的智能智能。 通常，“人工智能”一词通常用于描述能够模仿人类通常与大脑相关联的“认知”功能的机器（或计算机），例如“学习”和“解决问题”。

人工智能可以比人类更快地处理大量数据并做出更准确的预测。 此外，每天产生的海量数据会给研究人员带来困难。 AI 使用机器学习能够获取这些数据并快速将其转化为可操作的、可操作的信息。

机器学习 ML:

机器学习 ML 是 AI 的一个领域，其中使用统计技术使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程来解决特定问题。 机器学习算法用于分析大数据，以帮助预测市场趋势或事件，例如预测政治选举结果。 图像识别算法现在可以分析来自卫星成像系统的数据，以提供有关零售店停车场的客户数量、运输和农产品数量的信息等。

建筑中的人工智能和机器学习

想象一个您可以使用计算机系统对机器人、机器进行编程或自动计算和设计建筑物的世界。 这项技术已经可用并在今天使用，它正在帮助我们改进施工技术，并且该行业可以从提高成本效益和施工速度中受益。

人工智能和机器学习如何使建筑业受益的一些例子：

1. 设计更好的建筑

MEP 工程师是一项压力很大的工作。 工作量大，加上工作性质复杂，容易产生压力。 值得庆幸的是，人工智能和机器学习可以协助工程师的工作。

ML 可用于探索不同的解决方案并创建设计替代方案，考虑机械、电气和管道系统，并确保无碰撞 MEP 系统的路线。 人工智能还有助于为每个项目提供最优化的系统。

2. 现场监管和降低风险

通常，在建筑工地，总是有很多工作同时进行，有许多不同的工作部件。项目越大，承包商的施工错误和延误成本就越高。根据咨询公司麦肯锡的估计，建筑工地管理不善每年给建筑业造成 1.6 万亿美元的损失。

为了解决这个问题，欧洲的建筑工地现在正在应用图像识别系统，该系统使用人工智能来自动检测施工中的延误或错误。该系统可以识别图像，监控建设项目的每个细节，并自动警告延迟或错误的迹象。图像识别软件将现场现场数以千计的物体和建筑项目的状态与项目的工程图纸进行比较。

3. 更好的财务规划和项目管理

通过收集和使用历史数据（Historical Data），人工智能可以预测任何实际的成本超支或进度。 这就像AI学习过去建设项目中发生的事件，将其转化为经验，并给出可能的案例来构建最早的问题解决方法。

4. AI控制自动化系统

在执行浇筑混凝土、砌砖或焊接等重复性任务时，使用人工智能驱动的自动化来承担高度重复性的工作可以显着提高机器生产力……从而为建筑工程腾出劳动力。 人工智能还可用于根据优化计算为机器提供动力，以限制燃料消耗，有助于减少碳排放到环境中。

5. 增强安全性

建筑工人在工作中受伤的可能性是其他工人的五倍。 通过使用人工智能，将监控建筑工地以避免危险。

使用工作现场的实时图像和识别技术，人工智能能够告诉我们工人是否正确佩戴了 PPE。 或者通过使用地理定位，人工智能将识别施工现场的危险区域，并向可能发生风险的现场经理、主管和工人发出警报。

6.解决劳动力短缺

劳动力短缺和行业提高生产力的愿望正迫使建筑公司投资于人工智能和数据科学。麦肯锡 2017 年的一份报告称，建筑公司可以通过实时数据分析将生产力提高多达 50%。

建筑公司开始使用人工智能和机器学习来更好地规划建筑工地的劳动力和机械分配。一个持续评估工作进度、工人和设备位置的机器人，让项目经理可以立即知道哪些工地有足够的工人和设备来完成项目。按时完成，任何可能延误的工地都需要额外的劳动力。

21世纪就像一本电子书，每一年过去，人们都会翻开新的一页，向前迈出一大步。 世界瞬息万变，建筑业发展突飞猛进。 因此，建筑工程师必须积极学习、实践，紧跟潮流，在工作中始终保持创新，才能在未来取得成功。