Внедрение нейросетей в сферу строительства

Использование искусственного интеллекта в сфере строительства стремительно расширяется, и к 2030 году объем рынка ИИ в этой сфере достигнет 2,5 миллиардов долларов. Такие цифры привели исследователи из Market Research Future. При этом основным драйвером роста этого рынка, ожидаемо, станут нейронные сети, поскольку именно они позволяют цифровому «разуму» обучаться и каждый раз принимать все более эффективные решения.

В этой статье поговорим о том, как именно технология нейронных сетей применяется в современном строительстве.

Искусственные нейронные сети (ANN) — это один из методов искусственного интеллекта, который на программном уровне имитирует работу человеческого мозга. Он использует цифровые аналоги биологических нейронов в слоистой структуре и создает адаптивную систему, благодаря которой компьютеры получают возможность учиться на своих ошибках и постоянно самосовершенствоваться.

Важность нейронных сетей заключается в том, что они способны быстро обрабатывать огромные массивы данных и принимать разумные решения с минимальным участием человека.

Различают несколько основных видов нейросетей:

• Нейронные сети прямого распространения. Выполняют обработку данных в одном направлении, от входного узла к выходному, и используют процесс обратной связи для улучшения принимаемых решений.

• ANN с алгоритмом обратного распространения. Это более сложный вид нейросетей, в которых обработка данных протекает не линейно, а по множеству различных путей. При этом верным окажется только один путь, который сможет сопоставить входной узел с правильным выходным. Для улучшения точности результатов такие ANN используют корректирующие циклы обратной связи, учитывая «вес» узлов.
• Сверточные нейросети. В таких ANN скрытые слои способны выполнять различные математические функции — например суммирование или фильтрацию, что позволяет им извлекать нужные данные из общего потока, классифицировать их по соответствующим признакам и принимать обоснованные решения.

Выбор оптимального типа нейронной сети напрямую зависит от задач, которые ANN будет решать в конкретном бизнесе.

Если раньше нейронные сети использовались преимущественно на этапах подготовки к строительству — во время планирования и проектирования архитектурных сооружений, то сегодня их применение заметно расширилось. Вот несколько наиболее распространенных вариантов.

Генеративный дизайн

Генеративный дизайн при помощи алгоритмов машинного обучения способен имитировать инженерный подход к проектированию архитектурных сооружений. Используя такой инструмент, специалисту достаточно ввести необходимые параметры в систему — требования к пространству, материалам, количеству комнат и их назначению, ограничения по стоимости и прочее, а в ответ программа выдаст тысячи уникальных вариантов реализации в рамках заданных критериев. 

При этом инженеру не нужно самостоятельно делать чертежи и проводить расчеты — достаточно просто выбрать наиболее подходящий вариант и, при необходимости, немного его доработать. Как результат, получаем десятки часов сэкономленного времени и снижение затрат на работу квалифицированных специалистов.

Расчет бюджета и предварительной сметы

Нейронные сети используются для прогнозирования потенциального перерасхода средств и помогают сформировать максимально точный бюджет на реализацию проекта. Для этого они определяют спецификацию материалов и оборудования, которые заложены в проект, анализируют данные об их стоимости и доступности в нужном регионе, учитывают запланированные даты начала и окончания строительства и многие другие параметры.

Использование нейросетей в расчетах будет полезным не только на стадии проектирования застройки, но и в будущем, если потребуется внесение изменений в план строительства.

Прогнозирование затрат материалов

Решения на базе нейронных сетей можно использовать для точного прогнозирования расхода строительных материалов на основе исторических данных. Это может свести к минимуму количество отходов, оптимизировать закупки и снизить затраты на реализацию проектов.

Мониторинг безопасности

Искусственный интеллект на базе нейронных сетей способен мониторить территорию объекта в режиме реального времени и выявлять потенциальные угрозы для жизни и здоровья специалистов. Таким образом компания может свести к минимуму риск возникновения несчастных случаев на строительной площадке.

Например, японская компания создала программное обеспечение, которое с помощью специальных датчиков собирает данные о передвижении специалистов и определяет, когда они рискуют упасть со строительных лесов.

Повышение энергоэффективности

Сервисы на основе нейросетей позволяют инженерам в режиме реального времени отслеживать и анализировать энергоэффективность зданий, а также предлагают оптимальные решения для улучшения показателей.

Нейросети стремительно внедряются во многие сферы бизнеса и индустрия строительства не стала исклчением. Использование ANN помогает строительным компаниям оптимизировать внутренние процессы, повысить их эффективность и ускорить возведение архитектурных сооружений. В конечном счете это положительно сказывается не только на конкурентоспособности, но и на прибыльности всего бизнеса.

Наша команда подбирает уникальные технические решения для каждой компании, и помогает клиентам улучшить свою деятельность за счет внедрения инновационных решений на базе нейронных сетей. У нас есть опыт реализации самых разнообразных кейсов в этой области, используя который мы можем воплотить в жизнь ваши самые смелые идеи.