Впровадження нейромереж у сферу будівництва

Використання штучного інтелекту у сфері будівництва стрімко розширюється, і до 2030 року обсяг ринку ШІ у цій сфері досягне 2,5 мільярда доларів. Такі цифри навели дослідники з Market Research Future. При цьому основним драйвером зростання цього ринку, очікувано, стануть нейронні мережі, оскільки саме вони дозволяють цифровому розуму навчатися і щоразу приймати все більш ефективні рішення.

У цій статті поговоримо про те, як саме технологія нейронних мереж застосовується у сучасному будівництві.

Штучні нейронні мережі (ANN) – це один із методів штучного інтелекту, який на програмному рівні імітує роботу людського мозку. Він використовує цифрові аналоги біологічних нейронів у шаруватій структурі та створює адаптивну систему, завдяки якій комп’ютери отримують можливість навчатися на своїх помилках та постійно самовдосконалюватись.

Важливість нейронних мереж полягає в тому, що вони здатні швидко обробляти величезні масиви даних та приймати розумні рішення з мінімальною участю людини.

Розрізняють кілька основних видів нейромереж:

• Нейронні мережі прямого розповсюдження. Виконують обробку даних в одному напрямку, від вхідного вузла до вихідного, та використовують процес зворотного зв’язку для поліпшення прийнятих рішень.

• ANN з алгоритмом зворотного розповсюдження. Це складніший вид нейромереж, у яких обробка даних протікає не лінійно, а, по безлічі різних шляхів. При цьому вірним виявиться лише один шлях, який зможе зіставити вхідний вузол із правильним вихідним. Для покращення точності результатів такі ANN використовують коригувальні цикли зворотного зв’язку з огляду на «вагу» вузлів.
• Згорткові нейромережі. У таких ANN приховані шари здатні виконувати різні математичні функції — наприклад, підсумовування або фільтрацію, що дозволяє їм вилучати потрібні дані із загального потоку, класифікувати їх за відповідними ознаками та приймати обґрунтовані рішення.

Вибір оптимального типу нейронної мережі залежить від завдань, які ANN буде вирішувати в конкретному бізнесі.

Якщо раніше нейронні мережі використовувалися переважно на етапах підготовки до будівництва — під час планування та проєктування архітектурних споруд, то сьогодні їхнє застосування помітно розширилося. Ось кілька найпоширеніших варіантів.

Генеративний дизайн

Генеративний дизайн за допомогою алгоритмів машинного навчання може імітувати інженерний підхід до проєктування архітектурних споруд. Використовуючи такий інструмент, фахівцю достатньо ввести необхідні параметри в систему — вимоги до простору, матеріалів, кількості кімнат та їх призначення, обмеження за вартістю та інше, а програма у відповідь видасть тисячі унікальних варіантів реалізації в рамках заданих критеріїв.

При цьому інженеру не потрібно самостійно робити креслення і проводити розрахунки — досить просто вибрати найкращий варіант і, при необхідності, трохи його доопрацювати. Як результат, отримуємо десятки годин зекономленого часу та зниження витрат на роботу кваліфікованих спеціалістів.

Розрахунок бюджету та попереднього кошторису

Нейронні мережі використовуються для прогнозування потенційного перевитрати коштів та допомагають сформувати максимально точний бюджет на реалізацію проєкту. Для цього вони визначають специфікацію матеріалів та обладнання, які закладені в проєкт, аналізують дані про їхню вартість та доступність у потрібному регіоні, враховують заплановані дати початку та закінчення будівництва та багато інших параметрів.

Використання нейромереж у розрахунках буде корисним не тільки на стадії проєктування забудови, але й у майбутньому, якщо потрібно внесення змін до плану будівництва.

Прогнозування витрат матеріалів

Рішення на основі нейронних мереж можна використовувати для точного прогнозування витрати будівельних матеріалів на основі історичних даних. Це може звести до мінімуму кількість відходів, оптимізувати закупівлі та знизити витрати на реалізацію проєктів.

Моніторинг безпеки

Штучний інтелект на базі нейронних мереж здатний моніторити територію об’єкта в режимі реального часу та виявляти потенційні загрози життю та здоров’ю фахівців. Таким чином, компанія може звести до мінімуму ризик виникнення нещасних випадків на будівельному майданчику.

Наприклад, японська компанія створила програмне забезпечення, яке за допомогою спеціальних датчиків збирає дані про пересування фахівців та визначає, коли вони ризикують впасти з будівельних риштувань.

Підвищення енергоефективності

Сервіси на основі нейромереж дозволяють інженерам у режимі реального часу відстежувати та аналізувати енергоефективність будівель, а також пропонують оптимальні рішення для покращення показників.

Нейросети швидко впроваджуються в багато сфер бізнесу і промисловість будівництва не стала винятком. Використання ANN допомагає будівельним компаніям оптимізувати внутрішні процеси, підвищити їхню ефективність та прискорити зведення архітектурних споруд. Зрештою це позитивно позначається як на конкурентоспроможності, а й у прибутковості всього бізнесу.

Наша команда підбирає унікальні технічні рішення для кожної компанії та допомагає клієнтам покращити свою діяльність за рахунок впровадження інноваційних рішень на базі нейронних мереж. У нас є досвід реалізації найрізноманітніших кейсів у цій галузі, використовуючи який ми можемо втілити у життя ваші найсміливіші ідеї.