Некоторые из наиболее важных технологических разработок последнего десятилетия произошли вокруг искусственного интеллекта, также известного как ИИ. Почти во всех сферах нашей жизни искусственный интеллект повысил эффективность, безопасность и точность работы человека. Но что оно может предложить в области безопасности строительства?
Машинное обучение повышает безопасность строительства путем анализа строительных объектов и проектов для выявления как наиболее опасных, так и наиболее вероятных проблем безопасности, а также выявления человеческих сбоев в обеспечении безопасности.
Влияние машинного обучения на строительство, особенно на безопасность строительства, - очень сложная тема, но ее также очень полезно понять. Читайте дальше, чтобы узнать больше о машинном обучении, о том, как оно работает, как оно связано со строительством и как оно повышает безопасность.
Машинное обучение и безопасность строительства
ИИ помогает строительству многими способами, но, пожалуй, самым важным из них является обеспечение безопасности тех, кто работает на строительных площадках, а также тех, кто будет работать в космосе после строительства.
От мониторинга окружающей среды до безопасности зданий, машинное обучение и искусственный интеллект меняют безопасность строительства.
Управление физическими рисками
Одна из самых важных вещей, которые может сделать рабочая площадка, - это повысить безопасность тех, кто строит проект.
С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения руководители и планировщики проектов могут вводить материалы, инструменты и дизайн проекта и понимать, какие части проекта будут наиболее опасными, а также как команда может помочь максимально снизить этот риск.
Аналогичным образом, искусственный интеллект может определить, какая работа на стройплощадке сопряжена с наибольшей степенью риска, и может помочь разработать программы обучения для снижения этого риска. Машинное обучение, в частности, помогает повысить безопасность рабочей силы, поскольку предоставляется больше информации о результатах безопасности.
Если ИИ сможет узнать, что его рекомендации по безопасности были неправильными, он сможет лучше обрабатывать данные и улучшать решения по безопасности в будущем.
Тем не менее, вот несколько примечательных способов, с помощью которых машинное обучение может пригодиться в управлении физическими рисками в строительных проектах:
Машинное обучение помогает выявлять потенциальные опасности
Одним из наиболее важных способов использования машинного обучения для повышения безопасности в строительной отрасли является помощь в выявлении потенциальных опасностей. В частности, алгоритмы машинного обучения анализируют наборы данных и ищут закономерности, предоставляя информацию, которую вы можете использовать для выявления потенциальных опасностей на строительной площадке.
Например, если данные показывают больше несчастных случаев на строительных площадках с определенным типом строительных лесов, система машинного обучения может пометить это как потенциальную опасность. Затем эта информация может быть использована для повышения безопасности на будущих строительных площадках.
Робототехника помогает при кладке кирпича и сварке
Робототехника также используется для решения некоторых опасных задач. Например, роботы теперь могут помогать при кладке кирпича и сварке. Это важно, потому что это две самые опасные задачи на строительной площадке.
Использование робототехники для решения этих задач поможет повысить безопасность на будущих строительных площадках. Роботы могут быть запрограммированы на соблюдение протоколов безопасности, и их можно контролировать с помощью алгоритмов машинного обучения.
Компьютерное зрение делает строительные леса более безопасными
Строительные леса являются одним из наиболее распространенных элементов оборудования на строительной площадке, а также одним из самых опасных. Многие несчастные случаи в строительной отрасли происходят из-за строительных лесов.
Однако компьютерное зрение в настоящее время используется для повышения безопасности строительных лесов. Например, вы можете использовать алгоритмы машинного обучения для проверки строительных лесов на предмет потенциальных опасностей. Затем вы можете использовать эту информацию для внесения изменений в строительные леса и повышения безопасности.
Экологическая безопасность
Искусственный интеллект также вносит существенные улучшения в поддержание безопасной среды для работы рабочих.
Многие строительные проекты сегодня предлагают уникальные проблемы с опасными условиями труда, вызванными факторами окружающей среды. Например, в Чернобыле искусственный интеллект помогает тем, кто работает в зоне отчуждения, понять, где безопасно работать и каких мест им следует избегать.
ИИ также обеспечивает безопасность работников в более суровых климатических условиях. Его можно использовать для борьбы с обезвоживанием и тепловым истощением в засушливых условиях, а также для расчета риска, связанного с работой в холодных и ледяных условиях.
Вот краткое изложение нескольких способов, которыми эта технология помогает в обеспечении экологической безопасности:
Дроны помогают обследовать и картографировать объекты
Одним из способов использования машинного обучения для повышения безопасности в строительной отрасли является помощь в обследовании и картографировании строительных площадок. Затем строительные компании используют эти данные для создания 3D-моделей рабочих мест, что помогает снизить количество несчастных случаев.
Например, строители могут использовать 3D-модель для планирования самого безопасного маршрута при доставке материалов на строительную площадку и обратно. Они также могут использовать дроны для проверки строительной площадки на предмет потенциальных опасностей.
Машинное обучение предсказывает погодные условия
Погода является одним из наиболее важных факторов в строительстве. Если погода плохая, это может задержать строительные проекты или даже привести к несчастным случаям.
Машинное обучение в настоящее время используется для прогнозирования погодных условий. Затем эта информация может быть использована для повышения безопасности на будущих строительных площадках. Например, если данные показывают высокую вероятность шторма, строительная площадка может быть закрыта на день.
Безопасность работников
Возможно, самый важный способ, которым ИИ повышает безопасность строительства, - это обеспечение соблюдения рабочими важных правил эргономики и безопасности.
Искусственный интеллект использовался во время пандемии COVID-19, чтобы гарантировать, что рабочие не подвергают себя или других заболеванию, и, если заражение имело место, отслеживать тех, кто был положительным, чтобы ограничить распространение.
Машинное обучение помогает гарантировать, что все, что делает работник, даже в самых незначительных движениях, защищено от вреда, предсказывая это до того, как это произойдет, и предлагая решения.
ИИ также может выявлять работников, игнорирующих или нарушающих правила техники безопасности, и отслеживает численность персонала в целом, чтобы определить, отсутствуют ли определенные инструктажи по технике безопасности или материалы.
Вот несколько конкретных способов, с помощью которых машинное обучение повышает безопасность работников:
Алгоритмы помогают контролировать показатели безопасности
Машинное обучение используется для мониторинга показателей безопасности. На строительной площадке можно отслеживать множество различных показателей безопасности, включая количество несчастных случаев, травм и количество промахов.
Вы можете использовать алгоритмы машинного обучения для отслеживания этих показателей безопасности и использовать эту информацию для повышения безопасности на будущих строительных площадках.
Например, если данные показывают высокий уровень несчастных случаев на строительной площадке, система машинного обучения может пометить это как потенциальную опасность. Затем эта информация может быть использована для внесения изменений в строительную площадку с целью повышения безопасности.
Виртуальная реальность помогает в обучении технике безопасности
Согласно исследованию 2013 года, опубликованному в журнале Construction Management and Economics , одним из самых интересных способов использования машинного обучения для повышения безопасности в строительной отрасли является помощь в создании симуляций виртуальной реальности. Эти симуляции могут быть использованы для обучения строителей тому, как безопасно работать на строительной площадке.
Например, если компания будет использовать на строительной площадке строительные леса нового типа, рабочие могут тренироваться в симуляции виртуальной реальности еще до того, как они ступят на стройплощадку. Это гарантирует, что они знакомы со строительными лесами и знают, как их безопасно использовать.
Искусственный интеллект и машинное обучение в строительстве
Одним из крупнейших достижений ИИ в строительстве стало повышение безопасности, но его вклад выходит далеко за рамки этого.
Планирование проекта и управление ресурсами
В любом проекте есть много движущихся частей, и уследить за всеми из них может быть трудно. Искусственный интеллект и машинное обучение помогают определить, что именно необходимо для завершения строительного проекта, что позволяет лучше планировать и управлять затратами.
Не менее важна способность ИИ ограничивать перерасход средств. Большинство крупных строительных проектов выходят за рамки бюджета. ИИ получает доступ к огромным базам данных, чтобы оценить, сколько, вероятно, будет стоить проект, и может определить риск превышения бюджета проекта.
Машинное обучение позволяет ИИ использовать данные из предыдущих проектов для понимания управления затратами и более точного прогнозирования степени возможной ошибки.
Дизайн проекта
Одним из самых больших вкладов ИИ в разработку проектов является его способность визуализировать модели и изменять их в режиме реального времени по мере внесения корректировок.
Искусственный интеллект способен применять физику и статистический анализ при проектировании зданий. Таким образом, проектировщики могут точно знать, что делает каждый элемент строительной головоломки, что обеспечивает большую адаптивность.
Машинное обучение только делает эти процессы более точными, позволяя строителям и проектировщикам понимать структурную целостность проекта по мере его создания.
Большие данные и строительство
Машинное обучение выявляет взаимосвязи и причины, которые в противном случае остались бы незамеченными. Например, его можно использовать для оценки технического обслуживания здания и понимания того, как строительный проект взаимодействует с окружающей средой.
Во многих местах законы требуют, чтобы строительные проекты проходили оценку воздействия на окружающую среду, которая определяет, как планируемый проект повлияет на окружающую среду. ИИ способны производить расчеты в долгосрочной перспективе и учитывать множество факторов окружающей среды.
Понимание машинного обучения и искусственного интеллекта
Чтобы понять, как машинное обучение и искусственный интеллект повышают безопасность строительства, важно иметь некоторое представление о том, что на самом деле представляют собой машинное обучение и искусственный интеллект.
Хотя компьютеры способны обрабатывать огромные объемы информации с большей скоростью, чем люди, человеческий мозг потребляет гораздо меньше энергии по сравнению с компьютерами и способен делать многое, чего компьютеры не могут.
Одним из примеров, конечно, является независимое мышление. Даже если ваш компьютер выполняет задачи быстрее вас, в конечном итоге его нужно научить этому.
Искусственный интеллект пытается, по крайней мере, до некоторой степени, устранить этот пробел. ИИ использует сложные алгоритмы, позволяющие компьютерам имитировать навыки решения проблем и принятия решений людьми.
Машинное обучение - это специализированная часть искусственного интеллекта, которая позволяет компьютеру использовать исторические данные и предыдущие результаты, чтобы повлиять на процесс принятия решений.
Например, компьютер может сказать: “Выпей кофе на ночь, чтобы ты мог закончить задание”, но не поймет, что после этого ты не сможешь заснуть. Машинное обучение позволяет компьютеру запомнить это и учесть при следующем принятии решения.
Как работает машинное обучение и ИИ
Когда мы принимаем сознательные решения, например, что надеть утром или что съесть на обед, наш мозг проходит несколько этапов. Мы рассматриваем факты и генерируем альтернативы, мы взвешиваем эти альтернативы, выбираем одну и выполняем наш план.
ИИ работает, выполняя те же шаги. В традиционных ИИ программисты пишут алгоритмы, которые позволяют компьютеру определять, необходимо ли решение, предоставляют компьютеру решения, которые он может принять, устанавливают критерии для ранжирования того, как принимается решение, а затем заставляют его сообщать нам, что он считает лучшим решением.
Однако иногда эти машины принимают неправильные решения. Машина может использовать неправильные критерии или пропустить важные взаимосвязи.
Здесь на помощь приходит машинное обучение. Машинное обучение позволяет ИИ изменять свой собственный алгоритм с каждым неверным решением и новым фрагментом данных.
ИИ обучаются с помощью машинного обучения, ежедневно принимая миллионы решений в контролируемой виртуальной среде. Это позволяет программе “развиваться” самостоятельно и находить собственные решения, а не просто ждать ввода программиста.
Для получения дополнительной информации о машинном обучении и его использовании я рекомендую прочитать "Машинное обучение и его приложения" Питера Влодарчака. Автор объясняет различные области применения машинного обучения, а также некоторые общие проблемы и рекомендации по использованию этой технологии.
Заключительные мысли
Искусственный интеллект и машинное обучение помогают практически во всех аспектах безопасности строительства.
Благодаря своей способности проводить сложные симуляции и выявлять факторы и причины, которые в противном случае остались бы невидимыми, ИИ помогает нам принимать наилучшие возможные решения и выявлять предыдущие ошибки.
Искусственный интеллект и машинное обучение уже оказали значительное влияние на строительство и продолжат оказывать такое влияние в будущем. Учитывая старые проблемы, с которыми мы сталкиваемся, и грядущие новые вызовы, машинное обучение прокладывает путь в будущее.
При поддержке БСУ-37
