Инжиниринговые услуги по всей
России с 2004 года
Услуги компании DMSTR

Есть вопросы? Звоните!

+7 (495) 989-51-26 Обратный звонок

рус/eng

Что может сделать для вас искусственный интеллект?

                            
Что может сделать для вас искусственный интеллект?
DMSTR - инжиниринговые услуги для бизнеса
Искусственный интеллект обнаруживает новые связи в данных проекта.

Проектирование здания, разработка конструктивной модели на основе проекта или разработка способов построения сложной модели – все эти задачи уже содержат некоторую степень автоматизации. Поэтому, когда исследователи и люди, имеющие отношение к архитектурному, инженерному и строительному миру, начинают говорить о внедрении искусственного интеллекта в эти сферы, многие утверждают, что он уже там. Тем не менее, недавние достижения в генеративном дизайне, анализе безопасности и 5D-планировании – это только первые намеки на то, какие алгоритмы высокой сложности и методы глубокого обучения, используемые в ИИ, можно внедрить в сферу проектирования и строительства.

Идея использования интеллектуальных алгоритмов и других технологий, основанных на ИИ, в команде проекта уже не кажется такой неправдоподобной, как когда-то. Суть не в том, чтобы иметь компьютер, который возьмет на себя обязанности архитектора или инженера, а в том, что ИИ будет играть роль ассистента для этих профессий, предлагая варианты и предоставляя разъяснения в течение всего периода работы над проектом. Но такое решение будет представлять собой более сложный процесс, чем просто обработка компьютером данных проекта и выдача готовых ответов нажатием одной кнопки.

«Я думаю, что обсуждение искусственного интеллекта в отрасли архитектуры, проектирования и строительства сейчас можно разделить на три категории», – говорит Майкл Бергин, главный научный сотрудник Autodesk и руководитель исследовательской группы компании по проектированию и строительству.

Присоединяйтесь к более 3 тыс. наших подписчиков. 1 раз в месяц мы будем отправлять на ваш email дайджест лучших материалов, опубликованных у нас на сайте, на странице в LinkedIn и Facebook.


Заполняя форму Вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности и даете согласие на рассылку

«Это может быть панель инструментов, которая обеспечивает обратную связь при внесении необходимых изменений, инструмент проектирования, который сам генерирует и предлагает решения, или пространство, в которое вы вводите задачи, и компьютер выдает их решения». Ни один из этих вариантов не предназначен для выполнения всего объема работ проектировщика или инженера, говорит Бергин, но он отмечает, что разработка этих инструментов на основе ИИ движется намного быстрее, чем многие в отрасли отдают себе в этом отчет. Точно так же, как 3D-рендеринг, развивающийся скачкообразно в последние десятилетия, изменяя способ итерирования моделей, компьютерные алгоритмы, которые «решают» проблемы проектирования и строительной технологичности зданий и сооружений, должны появиться относительно скоро, говорит Бергин.

Что может сделать для вас искусственный интеллект?

Проект Digital Grotesque II представляет собой архитектурный грот, изготовленный методом трехмерной печати. Компьютер создал сложную структуру в соответствии с заданным набором параметров. ФОТО МИХАИЛА ЛЬРЕНМАННА, ПРЕДОСТАВЛЕНО DIGITAL GROTESQUE II

«Все эти инструменты пока еще очень новы и не используются масштабно, но мы смотрим на них так же, как на любые другие инструменты: как они позволят нам работать более эффективно? Какую ценность это будет иметь?» – говорит Алан Роблес, младший специалист в Gensler. Он и его команда оценивают различные технологии, позволяющие усовершенствовать рабочий процесс архитектора. Он говорит, что ИИ не только предлагает способы освободить время архитекторов, чтобы исследовать различные возможности для проектирования, но даже автоматически включать элементы конструктивной модели намного раньше в процессе. «Мы могли бы выходить из игры гораздо более информированными о тех областях, в которых раньше нам нужны были консультанты», – говорит он. «К решению вопросов, которые мы традиционно откладываем на потом, таких как освещение, проектирование инженерных систем, можно обратиться гораздо раньше».

Но для Роблеса цель заключается не в том, чтобы ИИ стал архитектором. Вместо этого он рассматривает его как один из способов ускорить итеративный процесс, давая архитекторам больше времени, чтобы рассмотреть различные варианты. «Это возможность для нас перейти от изучения состояния строительной площадки к рассмотрению нескольких версий того, как мы могли бы решить проблему проектирования на этой площадке. Затем мы проводим подгонку с помощью генеративного теста и решаем, какой из вариантов мы выбираем, а затем помещаем эту модель в среду виртуальной реальности для дальнейшего исследования», – говорит он. «Все это за считанные минуты, а не часы работы над моделью, как обычно происходит сегодня».

Роблес говорит, что архитекторам и другим проектировщикам не следует исключать из своей практики достижения генеративного дизайна и других областей, связанных с ИИ. «У ИИ есть потенциал для радикального изменения организации, и очень важно попытаться выяснить, как будет осуществляться внедрение этих инструментов», – говорит он. «Важно смотреть на них только как на инструменты. ИИ не является проектировщиком, он лишь помогает нам в нашей работе».

Просто позвольте компьютеру сделать это

В общественном восприятии архитектурные формы, создаваемые компьютером, часто ассоциируются с чем-то бесчеловечным, даже чудовищным. Когда в компьютер вводится набор параметров для создания решения в пределах определенного пространства с некоторыми ограничениями, в результате могут возникнуть необычные, чуждые формы. Художественная выставка 2017 года, известная как Digital Grotesque II (см. выше и на обложке этого номера), является результатом работы швейцарского архитектора Майкла Хансмейера и его команды, которые использовали проекты, созданные компьютером, и техники 3D-печати для выполнения необычного заказа для Центра Помпиду в Париже.

«Мы хотели изучить, какие формы теоретически возможно было бы создать, используя чисто алгоритмический подход – формы, которые невозможно ни нарисовать, ни изготовить, используя традиционные средства», – сказал Хансмейер признанному журналу в области строительства и архитектуры. «Компьютер, таким образом, стал больше чем инструментом для повышения эффективности – скорее, он стал партнером по проектированию и инструментом расширения нашего воображения».

Вместо того чтобы обыгрывать на компьютере уже существующие архитектурные стили, команда Хансмейера разработала алгоритм, который фокусируется на двух концепциях – глубинной сложности, или сколько раз свет отскакивает от поверхностей, пока не достигнет глаз, и «возможности познания» – их собственный термин, означающий, как долго посетителю придется перемещаться вокруг формы или менять перспективу, чтобы увидеть ее целиком.

Эти параметры и алгоритм были введены командой в суперкомпьютерный кластер EULER в Федеральном технологическом институте Цюриха, который затем сгенерировал тысячи сложных 3D-моделей, которые соответствовали этим заданным инструкциям. Затем команда объединила 10 результатов, которые наиболее удовлетворяли двум параметрам, и использовали в процессе изготовления технологию послойного аддитивного наращивания на основе песка, в результате чего была создана семитонная композиция 3,5 метра высотой.

Зловещие формы экспоната Хансмейера технически спроектированы компьютером, в то же время они больше относятся к области параметрического проектирования, в котором в компьютеры вводятся несколько конкретных характеристик, которые обрабатываются и оттачиваются то тех пор, пока не будет найдет результат, удовлетворяющий значениям. Эта техника уже некоторое время существует в области разработок программного обеспечения и является одной из основных технологий во многих популярных наборах инструментов проектирования.

Что может сделать для вас искусственный интеллект?1

В Project IQ для BIM 360 компании Autodesk применяются новейшие методы машинного обучения для построения данных с целью прогнозирования задержек и проблем безопасности. ИЗОБРАЖЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЕНО AUTODESK

Но значительная часть недавних работ в области ИИ, которая привлекла внимание в мире архитектуры и проектирования, представляет собой генеративный дизайн и так называемые алгоритмы «глубокого обучения». При этом методе компьютеру предлагается набор довольно сложных задач для решения, и наиболее успешное решение из каждого набора затем возвращается в систему для улучшения и уточнения будущих результатов.

«Термин «генеративный дизайн» существует уже несколько десятилетий, – говорит Бергин из Autodesk. «Там, где мы сейчас прикладываем много усилий, можно применить генеративный дизайн, тогда в конце потребуется гораздо меньше доработки».

В последние годы Autodesk вложил значительные средства в совершенствование своего программного обеспечения для генеративного дизайна, чтобы промышленные проектировщики могли включать в алгоритм сложные требования к физическим данным, позволяя компьютерам разрабатывать конструкции велосипедных рам и изделий аэрокосмической промышленности, которые максимально увеличивают прочность конструкции. Autodesk включил эти возможности в свой продукт Project Dreamcatcher, а некоторые из результатов этих разработок содержаться в его коммерческой версии Generative Design, дополнении для пакета Autodesk Fusion.

По словам Бергина, этот первоначальный акцент на промышленный дизайн был обусловлен свободой современной 3D-печати, предлагаемой при создании форм, которые создаются алгоритмами генеративного дизайна. «Мы поняли, что можем создавать формы с добавлением металлов, и что у нас есть алгоритм, с помощью которого моно воплощать самые фантастические проекты», – вспоминает он. «Таким образом, исполнительная команда Autodesk поставила ракетные ускорители в этот проект, и вот, что мы имеем четыре года спустя».

Компания еще не выпустила настоящий продукт для генеративного дизайна на рынок архитектуры и проектирования, но Бергин и его команда считают, что это станет следующим естественным шагом для этой технологии. «Многообещающее свойство таких областей, как архитектура и проектирование, заключается в том, что они на порядок менее сложны в отношении количества деталей», – говорит он. «По сравнению с уровнем сложности в автомобильной или аэрокосмической технике, вы имеете дело с относительно примитивными элементами – двери, стены, потолки».

В то время как Бергин соглашается, что эти отрасли включают в себя нечто большее, чем установка дверей и окон, он по-прежнему считает, что индустрия будет все больше проникаться идеей применения ИИ, поскольку на рынке появляются новые продукты. «Я вижу большие возможности в ближайшей перспективе для ИИ и машинного обучения, которые позволят ускорить развитие отрасли архитектуры, проектирования и строительства. Я сознаю, что это произойдет в ближайшие несколько лет. Компании, которые будут энергично развиваться в этом направлении, ждут большие перемены».

В то время как по мере развития систем, основанных на ИИ, могут изменяться методы работы архитектора, существуют преимущества и для других профессий в области проектирования и строительства. Речь не о том, чтобы обучать компьютерный алгоритм идти в ногу с творчеством дизайнеров. На этапах реализации проекта существуют более утомительные и повторяющиеся задачи, которые можно автоматизировать с помощью ИИ, говорит Бурчин Капланоглу, старший директор по стратегии развития отрасли и продуктов в международном подразделении проектирования и строительства Oracle. «Я думаю, что в ближайшие несколько лет залогом успеха будет не усовершенствование генеративного дизайна как такового, а поддержка с технической точки зрения, выбор лучшего дизайна на основании то, что необходимо», – говорит он.

Капланоглу говорит, что Oracle в настоящее время стремится внедрить ИИ и машинное обучение в более широкий спектр своих предложений для отрасли архитектуры, проектирования и строительства. Но самая сложная часть, говорит он, то есть сбор огромного объема необработанных данных проекта, который необходим для обучения и улучшения компьютерных алгоритмов для приведения их в пригодное для использования состояние, – уже происходит. «Облако – это пространство, в котором все это случится, где все данные будут осмыслены и получено то, что полезно», – говорит он. «Реальная проблема заключается в том, что можно выбрать много разных направлений, и нам нужно найти то, которое будет иметь оптимальное значение для строительства».

Oracle уже предлагает некоторые знания в области машинного обучения в своих корпоративных облачных службах, но они в основном направлены на предоставление рекомендаций по улучшению ориентации клиентов на продажи и управление списками клиентов. Но ожидается, что это только начало. «Сейчас у нас есть Primavera P6 в планировании; мы доминируем на рынке», – говорит Капланоглу. «Таким образом, для нас существует много возможностей в области машинного обучения с точки зрения планирования, передового опыта и выявления трудноразличимых рисков для проектов».

В то время как Oracle обдумывает, как наилучшим образом внедрить ИИ в существующее программное обеспечения, Капланоглу осторожно подчеркивает, что речь идет не о попытке заменить любую из существующих профессий в области проектирования и строительства. «Это не устранит людей; это просто изменит профессиональную структуру рабочей силы, в которой мы нуждаемся», – говорит он. «Когда я выполняю повторяющуюся задачу весь день, это довольно скучно! Если же эту однообразную работу будут выполнять машины, это сделает нашу отрасль более привлекательной для молодого поколения».

Получение более достоверных данных для питания вашего ИИ

Но какие знания будут способны генерировать системы на основе ИИ, исходя из анализа данных проекта, которые часто дезорганизованы, а терминология и концепция изменяются от компании к компании и от проекта к проекту? «Самое лучшее, что вы можете сделать прямо сейчас, чтобы подготовиться к этому, – это упорядочить ваши данные, – говорит Капланоглу из Oracle. «Будут некоторые инструменты, чтобы сделать этот процесс проще, но правильная гигиена данных в проектировании и документации имеет решающее значение. Я знаю, что это не слишком привлекательно, но это лучшее, что вы можете сделать, чтобы остаться на плаву».

Осмысление данных проекта для постижения новой информации об ИИ также находится в центре внимания Патрисии Кини, директора корпоративного продукта BIM 360 компании Autodesk, которая также возглавляет исследовательскую группу, разрабатывающую интеллектуального помощника Project IQ. В системе используются методы глубокого обучения на основе ИИ для анализа прошлых и текущих проектов на предмет безопасности и эффективности и обеспечения целенаправленных предупреждений о задержках и угрозах безопасности работников.

«Наши самые дальновидные клиенты начали использовать BIM 360 почти десять лет назад, собирая данные на сайтах, – объясняет Кини. «Таким образом, у нас есть контрольный список, буквально 30 миллионов раз кто-то или что-то пошло не так в проекте, и клиент почувствовал необходимость это задокументировать». Эта информация является семенем для механизма глубокого обучения, лежащего в основе Project IQ, и несколько крупных клиентов уже заказали пилотную программу, чтобы иметь доступ к обширным запасам данных проекта, поступающих в систему. «До применения ИИ мы могли запускать отчеты и выполнять базовый анализ: кто угодно может запросить набор данных, подобный тому, сколько проблем существует в рамках каждого проекта», – говорит Кини. «Но с ИИ или машинным обучением мы можем принимать эти данные и преобразовывать их, применяя техники поиска закономерностей и взаимосвязей в объеме и со скоростью, которые не доступны для людей».

Что может сделать для вас искусственный интеллект?2

Алгоритм ALICE был использован для урегулирования спора проектной команды относительно последовательности строительства проекта. Два конкурирующих метода были объединены, и в нужное время была добавлена еще одна бригада для ускорения проекта. ИЗОБРАЖЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЕНО ALICE TECHNOLOGIES

«Сегодня люди, работающие в проектных командах, могут зарегистрироваться в этой программе и получать ежедневную оценку рисков своих проектов», – говорит Кини. Проекты в программе работают в среде BIM 360, и все файлы проекта анализируются с помощью алгоритма Project IQ для определения факторов риска.

Повышение безопасности и обучение на ошибках в управлении проектами являются ясными целями для понимания машинного обучения, но почему бы не позволить ИИ попытаться полностью переделать весь ваш график строительства? Этот амбициозный скачок находится в центре внимания системы Alice Technologies, которая анализирует данные проекта, чтобы сделать конкретные предложения по последовательности и подходам к планированию. «Людям кажется, что это сумасшествие, но это всего лишь алгоритм», – говорит Рене Моркос, генеральный директор Alice Technologies. «Все эти технологии постоянно совершенствуются для более широкого использования, например, алгоритм распознавания речи, который в конечном итоге обучается человеческой речи».

Интеллектуальный помощник Alice Technologies, ALICE, работает по некоторым принципам, которые используются в генеративном дизайне. Дайте ему график строительства и проблемы, которые необходимо решить, как своего рода «рецепт», и он попытается решить их на основе прошлого анализа аналогичных проектов.

Mortenson Construction – одна из компаний, которые тестируют помощника по планированию Alice Technologies в своей работе над проектом больницы. Но команда проекта столкнулась с проблемой, поскольку различные заинтересованные стороны разошлись во мнениях о последовательности. «Это был спор о двух последовательностях – «сердцевина» против «свадебного пирога», – вспоминает Моркос. «Руководитель настаивал на том, что «сердцевина» быстрее, но мы пропустили обе последовательности через алгоритм, и не было никакой разницы». Но ALICE хороша не только для того, чтобы выиграть спор у своих коллег. Программа также обнаружила, что добавление дополнительных бригад на определенных этапах последовательности «свадебный пирог» приведет к экономии времени, что позволило предложить гибридный план, который объединил два подхода и сократил время выполнения проекта на несколько недель.

«Мы хотим, чтобы планировщик подстраивал этот набор правил, потому что его можно только улучшить, – говорит Моркос. «Усваивает ли он правила, которые мы вносим в него? Да, конечно. Вне всякого сомнения, это очень мощный инструмент. Но все равно ему нужен кто-то, кто научит его летать».


Присоединяйтесь к более 3 тыс. наших подписчиков. 1 раз в месяц мы будем отправлять на ваш email дайджест лучших материалов, опубликованных у нас на сайте, на странице в LinkedIn и Facebook.


Заполняя форму Вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности и даете согласие на рассылку

Поделиться статьей в социальных сетях

Количество просмотров
273

Техническое обследование

  • Проведем требуемые работы по обследованию для получения достоверной информации о техническом состоянии объекта.

Комплексное проектирование

  • Разработаем проектную и рабочую документацию для реализации инвестиционного проекта.

Технический Заказчик

  • Технический заказчик на всех этапах, от выбора земельного участка до ввода объекта в эксплуатацию.