Искусственный интеллект в строительстве: угроза или возможность.

Технологии искусственного интеллекта активно развиваются и внедряются в строительную сферу. На 2021 год глобальный рынок искусственного интеллекта в строительстве оценивался на 496 млн. долларов, а к 2031 году прогнозируется рост до 8,6 млрд. долларов.

Предикативная аналитика – наиболее востребованный формат использования ИИ в стройке, заключающийся в способе прогнозирования, который базируется на применении big data и искусственного интеллекта.

Инструментарий предикативной аналитики дает возможность «здесь и сейчас» создавать «вид сверху» проекта, осуществлять прогнозирование и получать рекомендации на основе многофакторного анализа.

Так, использование данной технологии поможет определить количество материалов и оборудования, требующихся на стройке, что позволит избежать лишних расходов.

На Российском рынке существует более 3000 ИТ-решений для стройки. Кроме того, популярной рыночной тенденцией является интеграция, в рамках которой разработчики предоставляют пользователям перекрестный функционал. Например, платформа Pragmacore объединилась с сервисами Vampodryad (маркетплейс техники для стройки), Cynteka (сервис автоматизации закупок и снабжения), Tangl (платформа для автоматизированной работы с данными BIM-модели) и Transbaza (сервис найма строительной техники).

Чем еще ИИ может быть полезен в строительстве?

– В рамках строительной сферы нейронные сети пригодны для решения обширного перечня задач. Благодаря анализу больших объемов данных, искусственный интеллект способен определять наличие дефектов в стройматериалах, таких как бетон, сталь и дерево.

– Для профилактического обслуживания нейронные сети можно использовать для прогнозирования выхода оборудования из строя.

– Потенциальные риски в сфере охраны труда можно минимизировать благодаря использованию на строительной площадке фотометрии, видео и нейросетей.

– Алгоритмы машинного обучения и компьютерное зрение дают возможность создавать точные 3D-модели зданий и инфраструктуры, что позволяет избежать ошибок еще на стадии проектирования.

И все же, человек или алгоритмы?

На сегодняшний день возможности нейронных сетей достаточно ограничены, что обусловлено нехваткой когнитивной гибкости и человеческого творчества. Технология искусственного интеллекта обладает важным потенциальным недостатком: возможность предвзятости при принятии алгоритмических решений.

«Нейронные сети беспристрастны ровно настолько, насколько объективны данные, на которых они обучаются».

Поэтому, полную замену всех рабочих мест искусственным интеллектом, в ближайшем будущем, можно считать невозможной.