يُقصد به الاستيلاء على الضجيج المتضخم المحيط بالذكاء الاصطناعي ، لوحة الإعلانات في موقع بناء في أنتويرب ، بلجيكافي يونيو قراءة “مرحبًا ChatGPT ، أكمل هذا البناء.”
الذكاء الاصطناعي ، وهو التكنولوجيا التي تشغل برامج الدردشة مثل ChatGPT ، لن يقوم بتجميع الشقق أو بناء الملاعب في أي وقت قريب ، ولكن في البناء – وهي صناعة معروفة بشكل نمطي عن الحافظات وجداول بيانات Excel – يمكن أن يغير تبني التكنولوجيا السريع سرعة إنجاز المشاريع.
تعمل الطائرات بدون طيار والكاميرات وتطبيقات الأجهزة المحمولة وحتى بعض الروبوتات بشكل متزايد على رسم خرائط التقدم في الوقت الفعلي في مواقع العمل المترامية الأطراف ، مما يسمح للبناة والمقاولين بتتبع أداء المشروع وتحسينه.
قال جيمس سوانستون ، الرئيس التنفيذي لشركة Voyage Control ، التي تصنع برامج إدارة المشاريع لمواقع البناء: “انسَ أمر الروبوتات التي تبني ناطحة سحاب”. “إنه أمر أساسي ، الحصول على البيانات التي تحتاجها ثم استخدامها بشكل أفضل.”
صناعة البناء لديها لطالما اعتبرت متخلفة رقمية، لكن المعماريين يستخدمون بانتظام الأدوات الرقمية لتصميم المشاريع وعمل الرسومات. من الشائع رؤية الأجهزة اللوحية والطائرات بدون طيار في نفس أماكن العمل مثل الخوذات وسترات الأمان.
الآن ، تلتقط الكاميرات المثبتة على الخوذة لقطات لموقع للتنسيق عند وصول أطقم أو مواد جديدة ، ويمكن لأجهزة الاستشعار الدقيقة اكتشاف ما إذا كانت النافذة الجديدة على بعد بضعة ملليمترات من خطة المشروع وتحتاج إلى تعديل. وبدأ استخدام الذكاء الاصطناعي في شراء وبيع العقارات: تم طرح JLL ، وهي شركة وساطة عالمية ، مؤخرًا روبوت المحادثة الخاص به لتقديم نظرة ثاقبة لعملائها.
يضع هذا التحليل الموسع للبيانات الأساس لما يأمل الكثيرون أن يكون تحسينات كبيرة في الدقة والسرعة والكفاءة من خلال تقليل الجداول الزمنية المتضخمة والهدر الذي جعل البناء باهظ التكلفة.
قال ديفيد جيسون جيربر ، الأستاذ في جامعة جنوب كاليفورنيا الذي تركز أبحاثه على المستوى المتقدم تكنولوجيا. في البناء.
لكن احتضان الصناعة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يواجه تحديات ، بما في ذلك المخاوف بشأن الدقة والهلوسة ، حيث يعطي النظام إجابة خاطئة أو لا معنى لها.
وكان جمع المزيد من البيانات يمثل مشكلة معقدة ، ويرجع ذلك في جزء كبير منه إلى طبيعة مشاريع البناء الضخمة: لا يوجد تطوران متماثلان ، مع تضاريس ولوائح محلية متباينة على نطاق واسع ، وتم تجميع فرق جديدة من المقاولين والمقاولين من الباطن لكل مشروع. هذا يعادل بدء عمل بملايين الدولارات لكل مشروع كبير.
لا يزال تنسيق الباليه المعقد للإمدادات والقوى العاملة والجداول الزمنية مهمة شاقة. لكن الشركات الناشئة والمستثمرين يرون فرصة ، خاصة وأن نماذج التعلم الآلي ، التي تستهلك كميات هائلة من البيانات لتمييز الأنماط والتنبؤ بكيفية حدوث المواقف المماثلة ، تُستخدم لتحسين أداء المشروع.
قالت سارة ليو ، الشريكة في فيفث وول ، وهي شركة رأس مال مغامر تركز على الاستثمارات العقارية ، إن الوباء دفع بالفعل شركات البناء إلى تبني المزيد من الأدوات الرقمية للسماح لها بالعمل في الموقع أثناء الإغلاق ، مما يسرع من تطوير التكنولوجيا الجديدة.
قالت “أفضل الشركات لا تروج لنفسها على أنها شركات ذكاء اصطناعي”. “إنهم يروجون لأنفسهم كشركات لحل المشكلات.”
تستخدم شركة الاستشارات الإنشائية nPlan ، بقيادة ديف أمراتيا ، الذي ساعد في صياغة استراتيجية الذكاء الاصطناعي الوطنية في المملكة المتحدة ، خوارزميات معقدة لرسم خريطة التقدم في مشاريع البنية التحتية الضخمة وتجنب الإخفاقات أو فجوات العرض. تم تدريب نظام التعلم الآلي الخاص بها على قاعدة بيانات تضم أكثر من 740.000 مشروع.
سيستخدم أكبر مشروع للشركة حتى الآن ، وهو إصلاح شامل للبنية التحتية للسكك الحديدية بقيمة 11 مليار دولار في شمال إنجلترا ، الدروس المستفادة من دراسة مجموعة واسعة من المشاريع لإنشاء خرائط تفصيلية للمشروعات في الوقت الفعلي للبناة ، والتي من المتوقع أن تصل إلى 5 في المائة من إجمالي التكاليف.
قامت شركة Buildots ، وهي شركة ناشئة في إسرائيل تقدم إرشادات لإدارة المشروع عبر الكاميرات القابلة للارتداء التي تحلل تقدم البناء ، بتوقيع اتفاقية لأول مشروع لها في نيويورك ، تطور مختلط في مانهاتن. الشركة أمر بإجراء تحقيق من 64 موقع بناء دولي ووجدت أن 46 في المائة فقط من متوسط مكان العمل تم استخدامه في وقت واحد ، وهو دليل على سوء التنظيم والتخطيط.
قال أفيف ليبوفيتشي ، كبير مسؤولي الإنتاج والشريك المؤسس في الشركة: “في أفضل موقع بناء درسناه ، تفاوت التقدم بنسبة 30 بالمائة كل أسبوع”. “أعتقد أن هناك عدم كفاءة هائلة في هذه الصناعة.”
قامت شركات البناء أيضًا باستثمارات كبيرة في التكنولوجيا الداخلية الخاصة بها. يدعي قسم خدمات إدارة المشاريع في Avison Young أن برامجها وإدارتها المملوكة لها يمكن أن تقلل من وقت التطوير بمعدل 20 في المائة.
استثمرت شركة تابعة لشركة Suffolk ، وهي شركة إنشاءات كبرى مقرها بوسطن ، 110 ملايين دولار لتمويل مشاريع البناء الناشئة ، ولدى سوفولك فريق مكون من 30 محلل بيانات يقومون بجمع وفحص المعلومات من مواقع العمل. في موقع بناء لبرج المحطة الجنوبية في بوسطن ، وهو مشروع من 51 طابقًا لشركة Hines ، تحتوي الرافعات على كاميرات تقوم بتوثيق وتمييز الفولاذ المستخدم على إطار المبنى ، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعة بيانات يُتوقع استخدامها في مشاريع أخرى في المستقبل. يتم استخدام برامج إضافية لتتبع التقدم وحتى التنبؤ بالحوادث.
“ليس لدينا معدل بطالة في الصناعة ؛ قال جون فيش ، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة سوفولك: “التكنولوجيا ستساعد الموظفين الحاليين على فعل المزيد”. “الذكاء الاصطناعي سيحل محل الشركات التي لا تستخدم الذكاء الاصطناعي”
هناك مخاوف من استخدام الذكاء الاصطناعي والمشكلات التي تم الإبلاغ عنها بدقة في صناعة تكون فيها السلامة مهمة للغاية. قال Julien Moutte ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة Bentley Systems ، وهي شركة برمجيات إنشاءات ، إن برامج مثل ChatGPT لديها ميل مؤسف إلى الخروج أحيانًا بإجابات تستند إلى تنبؤات غير صحيحة.
وقال “في البنية التحتية ، هذا شيء لا يمكننا تحمله”. “لا يمكننا أن نجعل الذكاء الاصطناعي يهلوس بتصميم الجسر.”
لكن القدرة المزعومة على العمل بشكل أسرع وأرخص أثبتت جاذبيتها. تقوم شركة Dusty Robotics ، وهي شركة تقنية في ماونتن فيو بولاية كاليفورنيا ، بتطوير أجهزة مستقلة لتتبع خطط البناء في مواقع البناء ، وهي مهمة يتم تنفيذها يدويًا في العادة. أثناء مسح الصناعة ، لاحظ الرئيس التنفيذي للشركة ، تيسا لاو ، أن العمال يقيسون الخطط بالطباشير والشريط ؛ حتى أن بعض العمال حاولوا لصق الأقلام على Roombas.
كان لاو قلقًا بشأن رد فعل العمال على الروبوتات والذكاء الاصطناعي الذي يغزو أماكن عملهم. ولكن في صناعة يائسة لجذب العمال الشباب ، فإن القدرة على استخدام الطائرات بدون طيار والروبوتات يمكن أن تساعد في توظيف المتدربين المحتملين والاحتفاظ بهم.
يرى توني هيرنانديز ، مدرب النجارة النقابي في شمال كاليفورنيا الذي يعلم المتدربين استخدام الطائرات بدون طيار والروبوتات المغبرة ، أن هذه التقنيات “مجرد أداة أخرى”. إنه يفضل أن يتتبع الروبوت الخطوط بدلاً من الاضطرار إلى الانحناء وتتبع نفسه ، مما يعني تقليل التآكل على ركبتيه.
قال “هذه أداة تخزين رائعة”. “لقد جلبت الأطفال الذين نشأوا على Xbox ويمكنهم اكتشاف هذه الأدوات في فصل دراسي مدته خمس ساعات.”
لدى Dusty 120 وحدة في مواقع في جميع أنحاء الولايات المتحدة ، ولكن هذه مجرد البداية. يطلق Lau على الأجهزة ، التي يمكنها جمع غيغابايت من البيانات ، “أحصنة طروادة لتدريب الذكاء الاصطناعي في المستقبل”.
قد يكون الحد من المخاطر في النهاية هو المكان الذي تترك فيه هذه التكنولوجيا بصماتها. اعتمادًا على موقع وطبيعة العمل ، يمكن أن يصل التأمين إلى 10 بالمائة من تكلفة مشروع واحد ، والتي يمكن أن تصل بسهولة إلى مئات الملايين من الدولارات. الآن ، مع توفير الذكاء الاصطناعي لطرق أفضل لمواصلة العمل ، هناك مخاطر أقل وخيارات تأمين أرخص.
تستخدم Shepherd ، وهي شركة تأمين ناشئة ، بيانات البناء لتزويد المقاولين بأقساط أرخص. تم استخدام Wint ، وهي شركة إسرائيلية ناشئة تستخدم أجهزة استشعار وخوارزميات خاصة للقضاء على أضرار المياه ، والتي تؤدي إلى حوالي ثلث مطالبات الأضرار في مواقع البناء ، في حوالي 2500 مشروع. وجدت دراسة أجرتها شركة Munich Re أن Wint يمكنه تقليل معدل الخسارة بنسبة 90 بالمائة.
قال جاستن ليفين ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Shepherd: “يمكن أن تكون تكاليف التأمين هي الفارق بين إمكانية تمويل المشاريع على نحو مستدام أم لا”.