Исследование 2016 года от Мирового института McKinsey, опубликованное в Harvard Business Review, отнесло строительную индустрию ко второй с конца в цифровом развитии, опередив только “сельское хозяйство/охоту” из 22 изученных отраслей. Однако, как описано в последующей статье McKinsey, увеличение спроса на инфраструктуру, нехватка квалифицированного труда и требование заинтересованных сторон к модернизации создают давление на $12 трлн. отрасль архитектуры, проектирования и строительства присоединиться к цифровой трансформации. В то время как захватывающие достижения, такие как автономные строительные роботы и дроны, обычно получают больше внимания, возможности, такие как использование искусственного интеллекта для управления знаниями и анализа данных, менее заметны, но имеют высокую значимость для отрасли.
На недавнем семинаре Общества американских военных инженеров по применению искусственного интеллекта в отрасли архитектуры, проектирования и строительства (AEC), Тристан Рэндалл, стратегический исполнительный директор ведущего разработчика программного обеспечения для отрасли Autodesk, объяснил: “ИИ не только способствует повышению эффективности, но и позволяет людям взаимодействовать с ИИ для более амбициозного и креативного решения задач с целью достижения лучших результатов.”
Пуджа Джайн, старший вице-президент по стратегическим инновациям в мировом дизайнерском консалтинге WSP, согласилась. Инструмент оптимизации зданий WSP, названный «daisy», учитывает три основных аспекта устойчивости: дневной свет, эксплуатационный углерод и внедренный углерод для максимизации устойчивости в комплексе. ««Daisy» позволяет нам выдвигать устойчивость на передний план уже на начальном этапе проектирования, а не внедрять ее позже», – сказала Джайн.
Оптимизация в фазировании строительства и проектировании также становится возможной благодаря технологиям ALICE Technologies. Основанный в 2015 году, ALICE «использует искусственный интеллект для минимизации рисков, сокращения сроков, ускорения планирования и компенсации задержек в расписании путем симуляции и оптимизации строительного процесса более чем в миллионах возможных сценариев», – сказал основатель Рене Моркос, доктор наук.
Искусственный интеллект для извлечения данных и управления знаниями обещает улучшить то, что оценивается как до 30% времени дизайнера, затрачиваемого на поиск информации. Глобальная фирма по дизайну AECOM находит решение этой проблемы через внутреннюю собственную систему, которая ищет информацию в предыдущих документах таких как предложения, чертежи, белые книги и сметы, сохраняя их в рамках корпоративной среды. «С помощью курирования наших внутренних знаний и предоставления ссылок на исходный материал и имена сотрудников, мы помогаем нашим сотрудникам быть более эффективными и избежать ‘страха перед пустым листом бумаги’», – пояснил исполнительный вице-президент по деятельности с национальными правительствами Карл Йенсен.
Управление знаниями и искусственный интеллект также могут быть полезны для строительства через управление запасами и соответствие во время строительства. Revaka – это инструмент для поиска информации в строительстве, работающий на основе искусственного интеллекта. «Поиск информации занимает много времени из-за большого количества приложений, через которые нужно искать», – сказал соучредитель Фаузан Реза Маулана. ACE от Revaka, что означает помощник по строительству и проектированию, использует машинное обучение для сбора данных из спецификаций, чертежей, объемов работ и заявок на строительство. «Мы можем сэкономить время дизайнера, исследуя все эти источники, чтобы ответить на вопросы такие, как ‘каков диапазон затрат на бетон, использованный на предыдущих проектах на сумму более $2 млн. в штате Иллинойс?’, с полными ссылками», – сказал Маулана. WSP использует компьютерное зрение для автоматизации скучной работы по вводу данных, такой как прием счетов от поставщиков и сертификатов на бетонные смеси, что приводит к значительному повышению эффективности и контролю качества.
Каушал Диван является управляющим портфельных инвестиций WND Ventures и исполнительным куратором групп по инновациям и исследованиям DPR. DPR Construction занимает шестое место среди крупнейших подрядчиков по данным Engineering News Record с годовым доходом в размере $9 млрд. Подход DPR к стратегии данных, основанный на искусственном интеллекте, опирается на встраивание аналитики в принятие решений. «Мы используем исторические данные для аналитики во время ввода данных, чтобы перейти от отставания к ведущей и прогностической аналитике и принимать лучшие, более обоснованные решения на основе данных», – сказал Диван. Одним из захватывающих результатов пилотных проектов стало использование DPR генеративного дизайна для гипсокартона. В партнерстве с стартапом Hypar пилотные проекты DPR показали значительное уменьшение отходов материалов и повышение безопасности путем оптимизации размещения гипсокартона, его нарезки за пределами строительной площадки и доставки на объект строительства с планами укладки для установки.
В отличие от других технологий, “барьер на вход в них низок; вы не обязаны быть крупной фирмой, чтобы воспользоваться преимуществами ИИ” – сказал глава исполнительного совета Matrix Design Group Сал Ноджомиан. «Малые бизнесы могут легко использовать технологии ИИ. Частный сектор движется быстрее, чем государство, поэтому отрасль должна продолжать продвигаться вперед и поддерживать наших государственных партнеров в этом», – сказал руководитель семинара и лейтенант-командор Инженерного корпуса ВМС США Тим Дамс, также являющийся членом Инженерного корпуса ВМС США. “Мы должны ускорить темп обучения для отрасли A/E/C и тех, кто выполняет работы для федерального правительства, чтобы принимать новые приложения ИИ для снижения затрат и улучшения производительности по графику на миллиарды долларов контрактов на проектирование и строительство, заключаемых ежегодно”, – сказал он.
Autodesk находится на передовой цифровой трансформации отрасли, инвестируя почти $1,4 млрд в исследования и разработку в 2023 году, что составляет около 25% ее выручки. Эти исследования привели к разработке возможностей, таких как прогностическая аналитика для помощи в принятии решений в Autodesk Construction Cloud – инструмент валидации Autodesk, который проверяет модели на соответствие требованиям – и AutoCAD Macro Advisor. “Советник – это один из способов, которым мы предлагаем дизайнерам улучшить использование программного обеспечения напрямую внутри инструмента”, – сказал Рэндалл.
Джайн описала ключевые принципы инициирования использования искусственного интеллекта в WSP как встраивание ответственности, включая управление и политики по использованию ИИ; приоритизация людей, включая управление изменениями, повышение квалификации и обучение; и стратегия данных и управление данными, которые включают организацию данных, защиту для эффективности ИИ и предотвращение рисков. “В отсутствие правильных рамок, лидеры иногда могут установить ворота”, – сказала Джайн. “Компании могут отказываться от всего, но это не развивает индустрию”.
“Мы часто боимся того, чего не понимаем”, – заключил Ноджомиан. “Эффективной методом уменьшения страха и увеличения внедрения ИИ является образование и взвешенные обсуждения, которые обеспечивает SAME.”
Оговорка: Я модерировал одну из панелей на этом семинаре. Следите за мной на LinkedIn или ознакомьтесь с моими другими колонками здесь.
