يُعتبر قطاع الإنشاءات من أكثر القطاعات تحدياً في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة. ويرجع ذلك إلى عدة أسباب مثل البيانات المجزأة، والعمليات اليدوية وغير الموحدة، ولوائح السلامة الصارمة. ومع ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي على تغيير صناعة الإنشاءات. من الصيانة التنبؤية إلى نمذجة تقدير التكاليف، تعمل هذه التقنيات على تحسين قدرتنا على تصميم حلول جديدة وبناءها والتنبؤ بها وتحليلها. دعنا نلقي نظرة على كيفية تغيير التعلم العميق للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لصناعة الإنشاءات.

التعلم الآلي والتعلم العميق في مجال الإنشاءات

يسمح التعلم الآلي والعميق لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات والخبرة دون أن تتم برمجتها. مع وجود ملاحظات كافية، يمكن لأجهزة الكمبيوتر العثور على أنماط ووضع تنبؤات. تتم عملية التعلُّم آلياً، ولا تتطلب سوى القليل من المدخلات البشرية أو لا تتطلب أي مدخلات بشرية. تُستخدم خوارزميات تعلّم الآلة وخوارزميات التعلم الآلي وخوارزميات التعلم الآلي لتحليل كميات هائلة من بيانات البناء، مثل استخدام المعدات والإنتاجية وظروف البناء. يمكن أيضًا استخدام تعلّم الآلة لتحسين الجدولة وإدارة المشاريع وتخصيص الموارد. فيما يلي بعض الطرق التي يتم من خلالها استخدام DL و ML في البناء:

الصيانة التنبؤية

يمكن لخوارزميات التعلّم الآلي وخوارزميات التحكّم في التشغيل مراقبة أداء المعدات والإبلاغ عن أي مشكلات محتملة قبل أن تؤدي إلى تعطّل مكلف.

اتخاذ القرار المستقل

يمكن برمجة الروبوتات لاتخاذ القرارات بشكل مستقل لتحسين سلامة العمال وتقليل التكاليف.

التحسين

تُستخدم خوارزميات التحسين لإيجاد أفضل الطرق لأداء الأنشطة مثل الخدمات اللوجستية والجدولة وتخصيص الموارد.

معالجة اللغات الطبيعية

يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية للتعلم الآلي والتعلم العميق لتحليل البيانات غير المنظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني والنصوص للكشف عن الرؤى.

الذكاء الاصطناعي في مجال الإنشاءات

تُعتبر خوارزمية الحاسوب ذكاءً اصطناعيًا عندما تتسم بالخصائص التالية:

التمثيل

يمكن أن تمثل المعلومات بطريقة مفهومة.

المنطق

ويمكنه استخلاص الاستنتاجات وإجراء التنبؤات بناءً على تمثيل المعلومات.

القدرة على التكيف

ويمكنها تعديل إجراءاتها وفقًا للظروف المتغيرة.

التعلّم

يمكنه التعلم من التجارب السابقة وتعديل سلوكه نتيجة لذلك.

التوجّه نحو الهدف

يمكنها تحديد الأهداف والتصرف بطرق تحقق الأهداف.

يمكن تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي للبناء على النحو التالي:

التحليل التنبؤي

التحليل التنبؤي هو ممارسة استخدام البيانات التاريخية لوضع تنبؤات حول المستقبل. يمكن تطبيق التحليل التنبؤي على العديد من جوانب البناء مثل التقدير والجدولة وإدارة المشروع. يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الأحداث المستقبلية والتنبؤ بها.

الروبوتات المستقلة

تُستخدم الروبوتات على نطاق واسع في مجال الإنشاءات لتنفيذ المهام المتكررة وتحسين الإنتاجية وتقليل الهدر.

أنظمة اتخاذ القرار

يتم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتخذ القرارات بشكل مستقل في مجال البناء لمعالجة قضايا مثل السلامة والامتثال التنظيمي والإنتاجية.

الأنظمة الهجينة

الأنظمة الهجينة هي مزيج من الذكاء الاصطناعي والبرمجة الحاسوبية التقليدية. تجمع الأنظمة الهجينة بين أفضل ما في العالمين، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات الواقعية.

فوائد الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجال الإنشاءات

سهولة الوصول

لطالما كانت بيانات البناء مجزأة وغير موحدة، مما يجعل من الصعب استخدامها. لقد أتاحت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إنشاء نظام مركزي، مما أتاح سهولة الوصول إلى البيانات.

الدقة

يمكن أن تكون خوارزميات الكمبيوتر أكثر دقة من البشر عندما يتعلق الأمر بالحسابات والتنبؤات المعقدة.

الأتمتة

يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأتمتة المهام اليدوية التي لا تتطلب تدخلاً بشرياً. يتم ذلك من خلال الروبوتات وأنظمة اتخاذ القرار المستقلة.

توفير التكاليف

من المتوقع أن ينقذ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي صناعة الإنشاءات من خلال الاستغناء عن النفقات العامة.

حدود الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجال الإنشاءات

وقت التوقف عن العمل

في حين أن حلول الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقلل من وقت التوقف عن العمل بسبب المعدات المعطوبة، إلا أنها ليست مضادة للأعطال. عندما يتعطل نظام الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يؤدي ذلك إلى فترات تعطل طويلة.

تنبؤات غير دقيقة محتملة

تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بعمل تنبؤات بناءً على البيانات التاريخية، مما قد يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة في المستقبل.

نقص الخبرة

أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة فقط بقدر جودة مبتكريها. إذا لم يتم تصميم النظام أو تنفيذه بشكل صحيح، فلن يعمل على النحو الأمثل.

قضايا الخصوصية والأمان

مع تخزين المزيد من بيانات البناء على الإنترنت والوصول إليها من خلال الحوسبة السحابية، فإنها معرضة لخطر الاختراق.

تصميم الخوارزمية

الخوارزميات المختلفة لها نقاط قوة وضعف مختلفة. يجب أن تختار شركة الإنشاءات خوارزمية بناءً على المشكلة المطروحة.

مخاطر الأتمتة

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تحل محل المشغلين البشريين. بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أكثر دقة من البشر، فإن الإشراف والتدخل البشري ضروريان للمهام الحرجة.

الافتقار إلى الإبداع

يستطيع الذكاء الاصطناعي إيجاد الحلول المبرمجة في النظام فقط. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون مبدعًا ويولد حلولاً جديدة ومبتكرة.

الوجبات الجاهزة الرئيسية

يُحدث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحولاً في صناعة الإنشاءات من خلال تحسين إدارة المشاريع وتحسين الموارد والسلامة. يعد التحليل التنبؤي والروبوتات المستقلة أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي. باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال الإنشاءات، يمكنك تقليل وقت التوقف عن العمل وتحسين الدقة وزيادة التوفير في التكاليف. ولكن، يجب عليك التأكد من تصميم النظام بشكل صحيح وتنفيذه بشكل صحيح أيضاً.