Belçika’nın Antwerp kentindeki bir şantiyedeki bir reklam panosunda Haziran ayında “Hey ChatGPT, bu binayı bitirin” yazıyordu.
ChatGPT gibi sohbet robotlarına güç sağlayan teknoloji olan yapay zeka, yakın zamanda evler veya stadyumlar inşa etmeyecek, ancak inşaat sektöründe – basmakalıp olarak panolar ve Excel elektronik tablolarıyla tanınan bir endüstri – teknolojinin hızla yayılması, hızı artırabilir. Yapılan Değişim projelerinin sayısı.
Giderek artan bir şekilde dronlar, kameralar, mobil uygulamalar ve hatta bazı robotlar, büyük ölçekli şantiyelerin ilerlemesini gerçek zamanlı olarak kaydederek, inşaatçılara ve yüklenicilere bir projenin performansını izleme ve iyileştirme yeteneği sağlıyor.
Bir inşaat projesi yönetim yazılımı üreticisi olan Voyage Control’ün genel müdürü James Swanston, “Gökdelen inşa eden robotları unutun,” dedi. “İhtiyacınız olan verileri elde etmek ve daha sonra onu daha iyi kullanmak daha temel bir şey.”
İnşaat sektörü uzun süredir dijital bir geri kalmış olarak görülüyor, ancak mimarlar projeleri tasarlamak ve bina planları oluşturmak için düzenli olarak dijital araçlar kullanıyor. Tabletler ve dronlar ile baretler ve güvenlik yelekleri aynı iş yerlerinde yaygın olarak görülüyor.
Günümüzde kaska takılan kameralar, yeni ekiplerin veya malzemelerin ne zaman gelmesi gerektiğini belirlemek için bir şantiyenin görüntülerini yakalıyor ve hassas sensörler, yeni bir pencerenin proje planından birkaç milimetre uzakta olup olmadığını ve ayarlanması gerekip gerekmediğini anlayabiliyor. Ve AI, emlak alım satımında giderek daha fazla kullanılıyor: Küresel bir komisyoncu olan JLL, yakın zamanda müşterilerine içgörü sağlamak için kendi sohbet robotunu başlattı.
Bu gelişmiş veri analizi, inşaatı giderek daha maliyetli hale getiren uzatılmış programları ve israfı azaltarak birçok kişinin umduğu doğruluk, hız ve verimlilikte önemli gelişmelerin temelini atıyor.
Güney Kaliforniya Üniversitesi’nde araştırmaları ileri teknolojiye odaklanan bir profesör olan David Jason Gerber, “İnşaat sektörü, harcanan dolar açısından dünyanın en büyüğüdür, ancak teknolojiyi benimseme ve üretkenlik kazanımları açısından en az üretken olan biziz” dedi. inşaatta teknoloji.
Bununla birlikte, AI teknolojisinin sektör tarafından kabul edilmesi, bir sistemin yanlış veya anlamsız bir yanıt verdiği durumlarda doğruluk ve halüsinasyonlarla ilgili endişeler de dahil olmak üzere zorluklarla karşı karşıyadır.
Ve daha fazla veri toplamak, büyük ölçüde büyük inşaat projelerinin doğasından dolayı zor bir problemdi: hiçbir inşaat projesi birbirine benzemez, topografya ve yerel yasalar büyük ölçüde değişir ve her proje, yeni yüklenici ve taşeron ekiplerini bir araya getirir. Her büyük proje için multi-milyon dolarlık bir şirket kurmak gibi.
Sarf malzemeleri, işçilik ve programlardan oluşan karmaşık ağı koordine etmek göz korkutucu bir görev olmaya devam ediyor. Ancak yeni başlayanlar ve yatırımcılar, özellikle kalıpları belirlemek ve benzer durumların gidişatını tahmin etmek için büyük miktarda veri alan makine öğrenimi modellerinin proje performansını iyileştirmek için kullanılması nedeniyle bir fırsat görüyor.
Gayrimenkul yatırımlarına odaklanan bir risk sermayesi şirketi olan Fifth Wall’un ortağı Sarah Liu, salgının inşaat şirketlerini karantina sırasında sahada çalışmak için daha fazla dijital araç benimsemeye sevk ettiğini ve yeni teknolojilerin geliştirilmesini hızlandırdığını söyledi.
“En iyi şirketler kendilerini yapay zeka şirketleri olarak sunmazlar” dedi. “Kendilerini problem çözen bir şirket olarak tanıtıyorlar.”
Birleşik Krallık’ın ulusal yapay zeka stratejisinin şekillenmesine yardımcı olan Dev Amratia liderliğindeki inşaat danışmanlığı şirketi nPlan, büyük altyapı projelerinin ilerleyişini haritalamak ve arıza veya kesintileri önlemek için karmaşık algoritmalar kullanıyor. Makine öğrenimi sistemi, 740.000’den fazla proje içeren bir veritabanı kullanılarak eğitildi.
Şirketin bugüne kadarki en büyük projesi olan Kuzey İngiltere’deki 11 milyar dolarlık bir demiryolu altyapısı yenileme projesi, inşaatçılar için ayrıntılı, gerçek zamanlı proje haritaları oluşturmak üzere bu çok sayıda projeyi incelemekten elde edilen içgörüleri kullanacak ve yüzde 5’e kadar tasarruf etmesi bekleniyor. toplam tutar.
İnşaat ilerlemesini analiz eden giyilebilir kameralar kullanarak proje yönetimi rehberliği sağlayan İsrail’de bir girişim olan Buildots, Manhattan’daki karma kullanımlı bir proje olan ilk ABD projesi için bir sözleşme imzaladı. Şirket, 64 uluslararası şantiyede bir araştırma yaptırdı ve herhangi bir zamanda ortalama şantiye sahasının yalnızca yüzde 46’sının kullanıldığını tespit etti; bu, kötü organizasyon ve programlamanın bir kanıtıdır.
Şirketin baş ürün sorumlusu ve kurucu ortağı Aviv Leibovici, “İncelediğimiz en iyi sitede ilerleme her hafta yüzde 30 değişiyordu” dedi. “Bence bu sektörde çok büyük verimsizlikler var.”
İnşaat şirketleri de kendi tescilli teknolojilerine büyük yatırımlar yaptı. Avison Young’ın Proje Yönetim Hizmetleri bölümü, tescilli yazılım ve yönetim programlarının geliştirme süresini ortalama yüzde 20 azaltabileceğini söylüyor.
Boston merkezli büyük bir inşaat şirketi olan Suffolk’un bir yan kuruluşu, inşaat girişimlerini finanse etmek için 110 milyon dolar yatırım yaptı ve Suffolk’un inşaat alanlarından bilgi toplayan ve inceleyen 30 veri analistinden oluşan bir ekibi var. Boston’daki 51 katlı bir Hines projesi olan South Station Tower’ın şantiyesinde, vinçler, binanın çerçevesinde kullanılan çeliği belgeleyen ve işaretleyen kameralarla donatılarak gelecekte başka projelerde kullanılması muhtemel bir veri seti oluşturuyor. İlerlemeyi izlemek ve hatta kazaları tahmin etmek için ek programlar kullanılır.
“Sektörde işsizlik yok; Suffolk başkanı ve CEO’su John Fish, teknoloji basitçe mevcut çalışanların daha fazlasını yapmasına yardımcı olacak” dedi. “AI, yalnızca AI kullanmayan şirketlerin yerini alacak”
Yapay zekanın ve bildirilen doğruluk sorunlarının, güvenliğin çok önemli olduğu bir sektörde kullanıldığına dair endişeler var. Bir inşaat yazılımı şirketi olan Bentley Systems’in baş teknoloji sorumlusu Julien Moutte, “Ne yazık ki, ChatGPT gibi programlar ara sıra yanlış tahminlere dayalı yanıtlar icat etme eğilimindedir” dedi.
Alt yapı olarak bunu karşılayamayız” dedi. “Yapay zekanın köprü tasarımını hayal etmesine izin veremeyiz.”
Ancak daha hızlı ve daha ucuz çalışabilme olasılığının çekici olduğu kanıtlanmıştır. Mountain View, California’da bir teknoloji şirketi olan Dusty Robotics, genellikle elle yapılan bir iş olan şantiyelerdeki inşaat planlarını izlemek için otonom cihazlar geliştiriyor. Sektörü araştırırken şirketin CEO’su Tessa Lau, işçilerin planları tebeşir ve bantla ölçtüğünü gözlemledi; Hatta bazı çalışanlar Roombas’a kalem takmayı denemişti.
Bayan Lau, işçilerin iş sahasını işgal eden robotlara ve yapay zekaya tepkisinden endişe duyuyordu. Ancak daha genç bir işgücünü çekmek için umutsuz bir sektörde, aday kursiyerlere dronları ve robotları kullanma fırsatı vermek, işe alma ve elde tutma konusunda yardımcı olabilir.
Kursiyerlere insansız hava araçlarının ve Dusty robotlarının nasıl kullanılacağını öğreten Kuzey Kaliforniya’da bir sendika marangozluk eğitmeni olan Tony Hernandez, bu teknolojileri “sadece başka bir araç” olarak görüyor. Eğilip kendini çizmek yerine robotun çizgiler çizmesini tercih ediyor, bu da dizlerinin daha az zorlanması anlamına geliyor.
“Harika bir müşteri tutma aracı,” dedi. “Xbox ile büyüyen ve bu araçları beş saatlik bir sınıfta öğrenebilen çocukları çekti.”
Dusty’nin Amerika Birleşik Devletleri’ndeki yerlerde 120 birimi var ama bu daha başlangıç. Bayan Lau, gigabaytlarca veri toplayabilen birimleri “Geleceğin yapay zekalarını eğitmek için Truva atları” olarak adlandırıyor.
Nihayetinde, riski azaltmak, bu teknolojinin gerçekten kendine geldiği yer olabilir. İşin yerine ve türüne bağlı olarak, sigorta tek bir projenin maliyetinin yüzde 10’unu oluşturabilir ve bu da kolayca yüz milyonlarca dolara ulaşabilir. Artık görevleri takip etmek için daha iyi yollar sunan AI ile daha az risk ve daha ucuz sigorta seçenekleri var.
Yeni bir sigorta şirketi olan Shepherd, müteahhitlere daha ucuz primler sunmak için inşaat verilerini kullanıyor. İnşaat sahası hasar iddialarının yaklaşık üçte birini oluşturan su hasarını temizlemek için tescilli sensörler ve algoritmalar kullanan İsrailli bir girişim olan Wint, yaklaşık 2.500 projede kullanıldı. Münih Re tarafından yapılan bir araştırma, Wint’in kayıp oranını yüzde 90 oranında azaltabileceğini gösterdi.
Shepherd’ın kurucu ortağı ve CEO’su Justin Levine, “Sigorta maliyetleri, projelerin sürdürülebilir bir şekilde finanse edilip edilemeyeceği arasındaki farkı yaratabilir” dedi.
ChatGPT gibi sohbet robotlarına güç sağlayan teknoloji olan yapay zeka, yakın zamanda evler veya stadyumlar inşa etmeyecek, ancak inşaat sektöründe – basmakalıp olarak panolar ve Excel elektronik tablolarıyla tanınan bir endüstri – teknolojinin hızla yayılması, hızı artırabilir. Yapılan Değişim projelerinin sayısı.
Giderek artan bir şekilde dronlar, kameralar, mobil uygulamalar ve hatta bazı robotlar, büyük ölçekli şantiyelerin ilerlemesini gerçek zamanlı olarak kaydederek, inşaatçılara ve yüklenicilere bir projenin performansını izleme ve iyileştirme yeteneği sağlıyor.
Bir inşaat projesi yönetim yazılımı üreticisi olan Voyage Control’ün genel müdürü James Swanston, “Gökdelen inşa eden robotları unutun,” dedi. “İhtiyacınız olan verileri elde etmek ve daha sonra onu daha iyi kullanmak daha temel bir şey.”
İnşaat sektörü uzun süredir dijital bir geri kalmış olarak görülüyor, ancak mimarlar projeleri tasarlamak ve bina planları oluşturmak için düzenli olarak dijital araçlar kullanıyor. Tabletler ve dronlar ile baretler ve güvenlik yelekleri aynı iş yerlerinde yaygın olarak görülüyor.
Günümüzde kaska takılan kameralar, yeni ekiplerin veya malzemelerin ne zaman gelmesi gerektiğini belirlemek için bir şantiyenin görüntülerini yakalıyor ve hassas sensörler, yeni bir pencerenin proje planından birkaç milimetre uzakta olup olmadığını ve ayarlanması gerekip gerekmediğini anlayabiliyor. Ve AI, emlak alım satımında giderek daha fazla kullanılıyor: Küresel bir komisyoncu olan JLL, yakın zamanda müşterilerine içgörü sağlamak için kendi sohbet robotunu başlattı.
Bu gelişmiş veri analizi, inşaatı giderek daha maliyetli hale getiren uzatılmış programları ve israfı azaltarak birçok kişinin umduğu doğruluk, hız ve verimlilikte önemli gelişmelerin temelini atıyor.
Güney Kaliforniya Üniversitesi’nde araştırmaları ileri teknolojiye odaklanan bir profesör olan David Jason Gerber, “İnşaat sektörü, harcanan dolar açısından dünyanın en büyüğüdür, ancak teknolojiyi benimseme ve üretkenlik kazanımları açısından en az üretken olan biziz” dedi. inşaatta teknoloji.
Bununla birlikte, AI teknolojisinin sektör tarafından kabul edilmesi, bir sistemin yanlış veya anlamsız bir yanıt verdiği durumlarda doğruluk ve halüsinasyonlarla ilgili endişeler de dahil olmak üzere zorluklarla karşı karşıyadır.
Ve daha fazla veri toplamak, büyük ölçüde büyük inşaat projelerinin doğasından dolayı zor bir problemdi: hiçbir inşaat projesi birbirine benzemez, topografya ve yerel yasalar büyük ölçüde değişir ve her proje, yeni yüklenici ve taşeron ekiplerini bir araya getirir. Her büyük proje için multi-milyon dolarlık bir şirket kurmak gibi.
Sarf malzemeleri, işçilik ve programlardan oluşan karmaşık ağı koordine etmek göz korkutucu bir görev olmaya devam ediyor. Ancak yeni başlayanlar ve yatırımcılar, özellikle kalıpları belirlemek ve benzer durumların gidişatını tahmin etmek için büyük miktarda veri alan makine öğrenimi modellerinin proje performansını iyileştirmek için kullanılması nedeniyle bir fırsat görüyor.
Gayrimenkul yatırımlarına odaklanan bir risk sermayesi şirketi olan Fifth Wall’un ortağı Sarah Liu, salgının inşaat şirketlerini karantina sırasında sahada çalışmak için daha fazla dijital araç benimsemeye sevk ettiğini ve yeni teknolojilerin geliştirilmesini hızlandırdığını söyledi.
“En iyi şirketler kendilerini yapay zeka şirketleri olarak sunmazlar” dedi. “Kendilerini problem çözen bir şirket olarak tanıtıyorlar.”
Birleşik Krallık’ın ulusal yapay zeka stratejisinin şekillenmesine yardımcı olan Dev Amratia liderliğindeki inşaat danışmanlığı şirketi nPlan, büyük altyapı projelerinin ilerleyişini haritalamak ve arıza veya kesintileri önlemek için karmaşık algoritmalar kullanıyor. Makine öğrenimi sistemi, 740.000’den fazla proje içeren bir veritabanı kullanılarak eğitildi.
Şirketin bugüne kadarki en büyük projesi olan Kuzey İngiltere’deki 11 milyar dolarlık bir demiryolu altyapısı yenileme projesi, inşaatçılar için ayrıntılı, gerçek zamanlı proje haritaları oluşturmak üzere bu çok sayıda projeyi incelemekten elde edilen içgörüleri kullanacak ve yüzde 5’e kadar tasarruf etmesi bekleniyor. toplam tutar.
İnşaat ilerlemesini analiz eden giyilebilir kameralar kullanarak proje yönetimi rehberliği sağlayan İsrail’de bir girişim olan Buildots, Manhattan’daki karma kullanımlı bir proje olan ilk ABD projesi için bir sözleşme imzaladı. Şirket, 64 uluslararası şantiyede bir araştırma yaptırdı ve herhangi bir zamanda ortalama şantiye sahasının yalnızca yüzde 46’sının kullanıldığını tespit etti; bu, kötü organizasyon ve programlamanın bir kanıtıdır.
Şirketin baş ürün sorumlusu ve kurucu ortağı Aviv Leibovici, “İncelediğimiz en iyi sitede ilerleme her hafta yüzde 30 değişiyordu” dedi. “Bence bu sektörde çok büyük verimsizlikler var.”
İnşaat şirketleri de kendi tescilli teknolojilerine büyük yatırımlar yaptı. Avison Young’ın Proje Yönetim Hizmetleri bölümü, tescilli yazılım ve yönetim programlarının geliştirme süresini ortalama yüzde 20 azaltabileceğini söylüyor.
Boston merkezli büyük bir inşaat şirketi olan Suffolk’un bir yan kuruluşu, inşaat girişimlerini finanse etmek için 110 milyon dolar yatırım yaptı ve Suffolk’un inşaat alanlarından bilgi toplayan ve inceleyen 30 veri analistinden oluşan bir ekibi var. Boston’daki 51 katlı bir Hines projesi olan South Station Tower’ın şantiyesinde, vinçler, binanın çerçevesinde kullanılan çeliği belgeleyen ve işaretleyen kameralarla donatılarak gelecekte başka projelerde kullanılması muhtemel bir veri seti oluşturuyor. İlerlemeyi izlemek ve hatta kazaları tahmin etmek için ek programlar kullanılır.
“Sektörde işsizlik yok; Suffolk başkanı ve CEO’su John Fish, teknoloji basitçe mevcut çalışanların daha fazlasını yapmasına yardımcı olacak” dedi. “AI, yalnızca AI kullanmayan şirketlerin yerini alacak”
Yapay zekanın ve bildirilen doğruluk sorunlarının, güvenliğin çok önemli olduğu bir sektörde kullanıldığına dair endişeler var. Bir inşaat yazılımı şirketi olan Bentley Systems’in baş teknoloji sorumlusu Julien Moutte, “Ne yazık ki, ChatGPT gibi programlar ara sıra yanlış tahminlere dayalı yanıtlar icat etme eğilimindedir” dedi.
Alt yapı olarak bunu karşılayamayız” dedi. “Yapay zekanın köprü tasarımını hayal etmesine izin veremeyiz.”
Ancak daha hızlı ve daha ucuz çalışabilme olasılığının çekici olduğu kanıtlanmıştır. Mountain View, California’da bir teknoloji şirketi olan Dusty Robotics, genellikle elle yapılan bir iş olan şantiyelerdeki inşaat planlarını izlemek için otonom cihazlar geliştiriyor. Sektörü araştırırken şirketin CEO’su Tessa Lau, işçilerin planları tebeşir ve bantla ölçtüğünü gözlemledi; Hatta bazı çalışanlar Roombas’a kalem takmayı denemişti.
Bayan Lau, işçilerin iş sahasını işgal eden robotlara ve yapay zekaya tepkisinden endişe duyuyordu. Ancak daha genç bir işgücünü çekmek için umutsuz bir sektörde, aday kursiyerlere dronları ve robotları kullanma fırsatı vermek, işe alma ve elde tutma konusunda yardımcı olabilir.
Kursiyerlere insansız hava araçlarının ve Dusty robotlarının nasıl kullanılacağını öğreten Kuzey Kaliforniya’da bir sendika marangozluk eğitmeni olan Tony Hernandez, bu teknolojileri “sadece başka bir araç” olarak görüyor. Eğilip kendini çizmek yerine robotun çizgiler çizmesini tercih ediyor, bu da dizlerinin daha az zorlanması anlamına geliyor.
“Harika bir müşteri tutma aracı,” dedi. “Xbox ile büyüyen ve bu araçları beş saatlik bir sınıfta öğrenebilen çocukları çekti.”
Dusty’nin Amerika Birleşik Devletleri’ndeki yerlerde 120 birimi var ama bu daha başlangıç. Bayan Lau, gigabaytlarca veri toplayabilen birimleri “Geleceğin yapay zekalarını eğitmek için Truva atları” olarak adlandırıyor.
Nihayetinde, riski azaltmak, bu teknolojinin gerçekten kendine geldiği yer olabilir. İşin yerine ve türüne bağlı olarak, sigorta tek bir projenin maliyetinin yüzde 10’unu oluşturabilir ve bu da kolayca yüz milyonlarca dolara ulaşabilir. Artık görevleri takip etmek için daha iyi yollar sunan AI ile daha az risk ve daha ucuz sigorta seçenekleri var.
Yeni bir sigorta şirketi olan Shepherd, müteahhitlere daha ucuz primler sunmak için inşaat verilerini kullanıyor. İnşaat sahası hasar iddialarının yaklaşık üçte birini oluşturan su hasarını temizlemek için tescilli sensörler ve algoritmalar kullanan İsrailli bir girişim olan Wint, yaklaşık 2.500 projede kullanıldı. Münih Re tarafından yapılan bir araştırma, Wint’in kayıp oranını yüzde 90 oranında azaltabileceğini gösterdi.
Shepherd’ın kurucu ortağı ve CEO’su Justin Levine, “Sigorta maliyetleri, projelerin sürdürülebilir bir şekilde finanse edilip edilemeyeceği arasındaki farkı yaratabilir” dedi.