Impactul inteligentei artificiale in industria constructiilor

INTELIGENTA ARTIFICIALA (AI) 

Incepand cu 2023, in cadrul intalnirilor periodice ale Forumului Economic Mondial s-a discutat despre implementarea inteligentei artificiale (AI) in toate domeniile de activitate. Liderii din domeniul tehnologiei, guvernele si industria au subliniat importanta utilizarii AI in mod etic si responsabil pentru a raspunde provocarilor globale si a stimula inovatia si cresterea economica.      

Forumul a subliniat importanta parteneriatelor intre guverne, sectorul privat si organizatiile internationale pentru a garanta ca beneficiile AI sunt distribuite echitabil la nivel global.

ing. Ligia HANUSEAC GHALAYINI

Importanta educatiei si formarii fortei de munca in contextul AI

Educatia si formarea fortei de munca au fost identificate ca fiind esentiale pentru a pregati societatile pentru schimbarile aduse de inteligenta artificiala (AI). Investitiile in programe de educatie si formare sunt cruciale pentru a dezvolta competentele necesare in economia digitala. Intr-o economie din ce in ce mai digitalizata, competentele traditionale devin insuficiente. Este necesar sa se dezvolte abilitati noi care sa permita fortei de munca sa navigheze si sa prospere in acest mediu digital.

Educatia in domenii precum programarea, analiza datelor, si etica AI devine esentiala pentru a pregati muncitorii pentru noile locuri de munca create de AI si pentru a imbunatati competitivitatea pe piata globala (Euronews, 2024). Pentru a face fata automatizarii si schimbarilor rapide in piata muncii, reskilling-ul (recalificarea) si upskilling-ul (perfectionarea) devin prioritati. Programele de formare continua ajuta angajatii sa-si actualizeze competentele si sa se adapteze la noile tehnologii.

AI poate, de asemenea, sa imbunatateasca procesele de invatare si formare prin personalizarea invatarii. Platformele de invatare bazate pe AI pot personaliza experientele educationale pentru fiecare student, adaptand materialele didactice si metodele de predare la stilurile si nevoile individuale de invatare. Aceasta permite o invatare mai eficienta si mai relevanta, maximizand potentialul fiecarui student. AI poate prelua sarcini administrative repetitive, cum ar fi evaluarea lucrarilor sau gestionarea inregistrarilor studentilor, eliberand astfel timpul profesorilor pentru activitati educationale mai valoroase. De exemplu, platformele AI pot analiza performanta studentilor si pot oferi feedback in timp real, facilitand o interventie educationala mai rapida si mai precisa (World Economic Forum, 2024).

Pentru a pregati societatile pentru schimbarile aduse de AI, este esential sa se investeasca in programe de educatie si formare care sa dezvolte competentele necesare in economia digitala. Prin reskilling si upskilling, precum si prin utilizarea AI pentru a personaliza si imbunatati procesele educationale, ne putem asigura ca forta de munca este pregatita pentru viitorul digital si ca beneficiile AI sunt distribuite pe scara larga.

In ultimul deceniu, AI a devenit omniprezenta, cu aplicatii in recunoasterea vocala, recomandarile de produse, vehiculele autonome si multe altele.

Ce este inteligenta artificiala?      

Inteligenta artificiala se refera la capacitatea unui sistem de a efectua sarcini care, in mod normal, necesita inteligenta umana. Aceste sarcini includ recunoasterea vorbirii, invatarea, rationamentul, planificarea si rezolvarea problemelor.

• AI poate fi clasificata in doua categorii principale:

AI Narrow (restransa): sistemele AI care sunt specializate pentru a efectua o anumita sarcina sau un set restrans de sarcini. Exemplele includ asistentii virtuali precum Siri sau Alexa;

AI Generala: sistemele AI care poseda capacitati cognitive generale si pot efectua orice sarcina intelectuala pe care un om o poate face.

• Functionarea retelelor neuronale

Propagarea inainte: In propagarea inainte, datele de intrare sunt transmise prin retea, strat cu strat, aplicandu-se functii de activare la fiecare neuron pentru a produce o iesire. Aceasta iesire este comparata cu valoarea dorita (eticheta), si eroarea este calculata. Functiile de activare introduc non-linearitati in retea, permitandu-i sa invete relatii complexe. Exemple de functii de activare includ ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoid si tanh.

Propagarea inapoi (Backpropagation): In propagarea inapoi, eroarea calculata la iesire este propagata inapoi prin retea pentru a ajusta ponderile neuronilor. Aceasta se face utilizand algoritmi de optimizare precum gradientul descendent pentru a minimiza eroarea.

• Aplicatii ale retelelor neuronale

Recunoastere de imagini: identificarea obiectelor in imagini;

Procesarea limbajului natural (NLP): traducere automata, analiza sentimentelor;

Predictii si analiza: predictia valorilor bursiere, analiza comportamentului utilizatorilor;

Vehicule autonome: navigare si control pentru masinile autonome.

Retelele neuronale isi gasesc aplicatii si in domeniul constructiilor, oferind solutii inovatoare pentru optimizarea proceselor, imbunatatirea sigurantei si reducerea costurilor:

• Managementul Proiectelor

Optimizarea programului de construire: utilizarea retelelor neuronale pentru a crea programe de construire mai eficiente, reducand timpii morti si optimizand alocarea resurselor;

Estimarea duratei si costurilor: predictarea duratei si costurilor proiectelor pe baza datelor din proiectele anterioare si a conditiilor actuale.

• Monitorizarea si intretinerea infrastructurii

Detectarea defectelor: analiza datelor din senzori si imagini pentru a identifica defectele structurale si a prezice momentul in care acestea ar putea deveni critice;

Intretinere predictiva: utilizarea retelelor neuronale pentru a anticipa si planifica intretinerea inainte ca defectele sa devina probleme majore.

• Siguranta pe santier

Supravegherea video: utilizarea camerelor si a retelelor neuronale pentru a monitoriza santierul, detectand comportamentele nesigure si incalcarile normelor de siguranta;

Detectia echipamentului de protectie: verificarea automata a muncitorilor sub aspectul purtarii echipamentului de protectie necesar, cum ar fi casti, veste reflectorizante si alte echipamente.

• Optimizarea proceselor de construire

Robotica de construire: utilizarea robotilor controlati de retele neuronale pentru a efectua sarcini repetititive si periculoase, precum sudura, zidirea si demolarea;

Drona pentru monitorizare: utilizarea dronelor echipate cu retele neuronale pentru a monitoriza progresul constructiei, cartografia santierele si a inspecta structurile in locuri inaccesibile.

• Proiectare si simulare

Generative design: utilizarea retelelor neuronale pentru a genera proiecte arhitecturale inovatoare, optimizate pentru cost, durabilitate si eficienta energetica;

Simulari structurale: simularea comportamentului structural al cladirilor sub diverse conditii (seisme, vanturi puternice) pentru a asigura siguranta si conformitatea cu normele.

• Managementul materialelor

Predictia cererii de materiale: utilizarea retelelor neuronale pentru a prezice necesarul de materiale si pentru a optimiza stocurile, reducand pierderile si costurile de depozitare;

Controlul calitatii materialelor: inspectia automata a materialelor de constructie pentru a asigura conformitatea cu specificatiile si standardele de calitate.

• Sustenabilitate si eficienta energetica

Simulari de eficienta energetica: evaluarea si optimizarea performantei energetice a cladirilor prin simularea diferitelor scenarii de utilizare a energiei;

Monitorizarea utilizarii energiei: utilizarea senzorilor si a retelelor neuronale pentru a monitoriza consumul de energie si a identifica oportunitati de economisire.

• Asistenta in decizie

Analiza Big Data: procesarea si analizarea volumelor mari de date pentru a identifica tendinte si a lua decizii informate;

Sisteme de suport pentru decizie: crearea de sisteme bazate pe retele neuronale care pot asista managerii de proiect in luarea deciziilor complexe;

Colaborare cu experti: colaborarea cu experti in inteligenta artificiala si constructii pentru a implementa solutii inovatoare.

Retelele neuronale sunt un instrument esential in inteligenta artificiala, cu capacitatea de a invata si de a face predictii complexe pe baza datelor. Retelele neuronale ofera un potential enorm pentru imbunatatirea eficientei, sigurantei si sustenabilitatii in industria constructiilor, contribuind la dezvoltarea unor practici mai inovatoare si eficiente.  

Avantaje si dezavantaje ale utilizarii AI

• Avantaje:

Eficienta si viteza: AI poate procesa si analiza cantitati mari de date mult mai rapid decat oamenii, economisind timp si resurse.

Precizie: AI poate reduce erorile umane si poate face predictii precise pe baza datelor.

Automatizare: AI poate automatiza sarcini repetitive si laborioase, eliberand resursele umane pentru activitati mai complexe si creative.

Inovatie: AI poate genera noi perspective si solutii la probleme complexe, contribuind la inovarea in diverse domenii (Brynjolfsson & McAfee, 2014).

• Dezavantaje:

Complexitate: Dezvoltarea si implementarea sistemelor AI pot fi complexe si costisitoare, necesitand expertiza specializata.

Dependenta de date: AI necesita cantitati mari de date de inalta calitate pentru a functiona eficient. Datele neadecvate sau eronate pot duce la rezultate inexacte.

Lipsa de transparenta: Algoritmii AI, in special modelele de invatare profunda, pot fi opaci si greu de inteles, ceea ce poate ridica probleme de incredere si responsabilitate ‒ motiv pentru care specialistii in dezvoltarea acestei tehnologii trebuie sa verifice in mod riguros rezultatele obtinute.

Probleme etice: Utilizarea AI poate ridica probleme etice legate de confidentialitatea datelor, prejudecati algoritmice si impactul asupra locurilor de munca (O’Neil, 2016).

Inteligenta artificiala a evoluat rapid de la conceptele teoretice din anii ’50 la aplicatiile practice din viata cotidiana de astazi. AI functioneaza prin analizarea datelor si luarea deciziilor pe baza algoritmilor sofisticati, fiind utila in diverse domenii, inclusiv in analiza statistica a datelor. Desi AI ofera numeroase avantaje, utilizarea sa responsabila si etica este esentiala pentru a maximiza beneficiile si a minimiza riscurile.

Algoritmi in domeniul constructiilor 

Exemplu

Algoritm: Retele neuronale pentru predictia rezistentei betonului 

• Descriere

Retelele neuronale sunt algoritmi de invatare profunda care pot invata relatii complexe dintre intrarile si iesirile datelor. Acestea sunt utilizate pentru a prezice rezistenta betonului pe baza compozitiei amestecului si a conditiilor de mediu.

• Pasi

Colectarea datelor: Datele privind retetele de beton (proportii de ciment, apa, agregate, aditivi) si rezultatele incercarilor de rezistenta (rezistenta la compresiune, intindere etc.) sunt colectate. Datele includ variabile precum proportiile de ciment, apa, agregate fine si grosiere, aditivi, temperatura si umiditate.

Preprocesarea datelor: Datele sunt prelucrate pentru a elimina erorile si sunt normalizate pentru a asigura ca toate variabilele au intervale similare, imbunatatind performanta modelului.

Antrenarea modelului: Datele sunt impartite in seturi de antrenament si de testare. Reteaua neuronala este antrenata pe setul de antrenament pentru a invata relatia dintre variabilele de intrare si rezistenta betonului. Modelul antrenat este utilizat pentru a evalua si optimiza noi retete de beton. Algoritmi de optimizare (cum ar fi algoritmi genetici) pot fi folositi pentru a genera si testa numeroase combinatii de retete, alegandu-le pe cele cu cele mai bune caracteristici.

Validarea si optimizarea: Modelul este validat pe setul de testare. Performanta este evaluata utilizand metrici precum eroarea medie patratica (MSE). Hiperparametrii modelului sunt ajustati pentru a imbunatati acuratetea.

Predictia: Modelul antrenat poate fi utilizat pentru a prezice rezistenta betonului pentru noi amestecuri, oferind informatii valoroase pentru optimizarea procesului de productie.

• Avantaje

Precizie ridicata: Retelele neuronale pot capta relatii complexe si nelineare intre variabile.

Scalabilitate: Pot fi aplicate la seturi mari de date, asigurandu-se ca modelele sunt robuste si fiabile.

• Dezavantaje

Complexitate: Necesita resurse computationale semnificative si expertiza specializata pentru dezvoltare si intretinere.

Explicabilitate: Modelele pot fi opace si greu de interpretat, ceea ce poate fi o bariera in adoptarea lor pe scara larga.

• Concluzie

AI ofera instrumente puternice pentru analizarea datelor obtinute in situatii de incercari fizice in domeniul constructiilor. Prin automatizarea prelucrarii si curatarii datelor, identificarea tiparelor, construirea modelelor predictive si optimizarea deciziilor, AI poate transforma modul in care sunt gestionate si utilizate datele. Algoritmii avansati, cum ar fi retelele neuronale, pot oferi predictii precise si valoroase, contribuind la imbunatatirea calitatii si eficientei in constructii. Cu toate acestea, utilizarea AI implica si provocari, cum ar fi necesitatea resurselor computationale si aplicarea algoritmilor.

Exemplu de implementare cu retele neuronale si algoritmi genetici 

Vom utiliza Python si biblioteca TensorFlow pentru implementarea retelelor neuronale si DEAP pentru algoritmi genetici.

Fig. 1: Extras din codul de creare si antrenare model de retea neuronala folosind Keras integrat in TensorFlow pentru retete de beton

Modul de actiune al AI pentru analiza retetelor de beton 

Inteligenta artificiala (AI) utilizeaza algoritmi de invatare automata si optimizare pentru a analiza multiple retete de beton si a selecta cea mai buna reteta pe baza caracteristicilor dorite, cum ar fi rezistenta la compresiune. Iata o descriere detaliata a modului de actiune:

• Colectarea si prelucrarea datelor

Datele sunt colectate din experimentele fizice si includ proportiile materialelor componente ale betonului (ciment, apa, agregate, aditivi) si rezultatele testelor de rezistenta (de exemplu, rezistenta la compresiune). Aceste date privind proportiile materialelor si rezultatele testelor de rezistenta a betonului sunt incarcate din fisierul CSV intr-un DataFrame Pandas pentru a facilita manipularea si prelucrarea lor. Datele sunt apoi prelucrate pentru a elimina erorile si normalizate pentru a asigura uniformitatea. Normalizarea implica transformarea datelor astfel incat toate variabilele sa aiba intervale similare, ceea ce imbunatateste performanta modelului AI.

• Antrenarea modelului de retea neuronala

O retea neuronala artificiala este antrenata folosind datele preprocesate. Se antreneaza un model de retea neuronala pentru a invata relatiile dintre materialele componente si rezistenta betonului. Reteaua invata relatiile complexe dintre intrari (proportiile materialelor) si iesiri (rezistenta betonului).

Modelul este validat si optimizat pentru a se asigura ca poate face predictii precise asupra datelor noi. Validarea implica utilizarea unui set de date separat pentru a evalua performanta modelului.

• Utilizarea algoritmului genetic pentru optimizare

Un algoritm genetic este folosit pentru a genera si evalua numeroase combinatii de retete de beton. Algoritmii genetici sunt tehnici de optimizare inspirate de procesele naturale de selectie si evolutie. Algoritmul incepe cu o populatie initiala de retete generate aleatoriu. Fiecare reteta este evaluata utilizand modelul neuronal pentru a prezice rezistenta betonului.

Algoritmul selecteaza cele mai bune retete si aplica operatorii de incrucisare si mutatie pentru a genera noi retete, imbunatatind treptat populatia pana cand se obtine cea mai buna reteta posibila.

• Evaluarea si selectarea celei mai bune retete

Procesul de optimizare continua pentru un numar predefinit de generatii. La fiecare generatie, retetele sunt evaluate si cele mai performante sunt selectate pentru urmatoarea runda de optimizare. La final, reteta cu cea mai mare valoare predictiva pentru rezistenta betonului este selectata ca fiind cea mai buna.

• Rezultate

Se va primi reteta optima de beton, predictibila pentru cele mai bune caracteristici de rezistenta.

Prompt pentru Chat GPT

Crearea unui prompt eficient pentru ChatGPT implica structurarea si formularea intrebarilor sau instructiunilor astfel incat sa obtii raspunsurile dorite. Un prompter bine gandit ofera claritate si context pentru a ajuta modelul sa inteleaga exact ce informatii sunt necesare.

Mai jos este un exemplu de prompter care poate fi folosit intr-un ChatGPT pentru a interactiona cu utilizatorii care doresc sa foloseasca AI pentru analiza si optimizarea retetelor de beton.

Scenariu: Analiza si optimizarea retetelor de beton pentru a maximiza rezistenta

Context si introducere

„Pentru un proiect in inginerie civila, dorim sa analizam si sa optimizam retetele de beton. Scopul nostru este de a maximiza rezistenta betonului utilizand diferite proportii de ingrediente. Setul de date include cantitatile de ciment, apa, nisip, pietris si aditivi, impreuna cu masuratorile de rezistenta.”

 Cerinte specificate

„Analizeaza setul de date pentru a determina influenta fiecarui ingredient asupra rezistentei betonului. Apoi, sugereaza o reteta optimizata pentru a maximiza rezistenta. Foloseste o abordare de regresie liniara simplificata pentru a face aceasta analiza. Explica fiecare pas implicat in proces.”

Formularea promptului

„Analizeaza si optimizeaza retetele de beton pentru a maximiza rezistenta folosind urmatorii pasi:

• Explica cum ar trebui colectate si structurate datele, inclusiv cantitatile de ciment, apa, nisip, pietris si aditivi, impreuna cu masuratorile de rezistenta.
• Descrie metoda de regresie liniara simplificata pentru a analiza influenta fiecarui ingredient asupra rezistentei betonului.
• Foloseste coeficientii modelului de regresie liniara pentru a sugera o reteta optimizata.
• Explica cum se poate interpreta rezultatul final pentru a determina reteta optimizata.

Asigura-te ca fiecare pas este explicat clar si detaliat, astfel incat sa fie usor de inteles si de urmarit.”

Prompt complet pentru ChatGPT

„Pentru un proiect in inginerie civila, dorim sa analizam si sa optimizam retetele de beton pentru a maximiza rezistenta acestuia. Setul de date include cantitatile de ciment, apa, nisip, pietris si aditivi, impreuna cu masuratorile de rezistenta.

Te rog sa:

• Explici cum ar trebui colectate si structurate datele pentru analiza retetelor de beton. Datele ar trebui sa includa cantitatile de ciment, apa, nisip, pietris si aditivi, impreuna cu masuratorile de rezistenta.
• Descrii metoda de regresie liniara simplificata pentru a analiza influenta fiecarui ingredient asupra rezistentei betonului. Explica cum sa construiesti modelul de regresie liniara si cum sa interpretezi coeficientii.
• Utilizezi coeficientii modelului de regresie liniara pentru a sugera o reteta optimizata care sa maximizeze rezistenta betonului. Ofera un exemplu de calcul pentru o reteta optimizata.
• Explici cum se poate interpreta rezultatul final pentru a determina reteta optimizata si cum sa se aplice aceste rezultate in practica.

Asigura-te ca fiecare pas este explicat clar si detaliat, astfel incat sa fie usor de inteles si de urmarit.”

Implementarea promptului

Poti folosi promptul de mai sus in interfata ChatGPT sau in API-ul OpenAI pentru a obtine raspunsurile dorite. Asigura-te ca oferi claritate si context in prompt pentru a maximiza relevanta si utilitatea raspunsurilor obtinute.

Testarea si ajustarea promptului

Dupa ce primesti raspunsurile de la ChatGPT:

Evalueaza raspunsurile: Verifica daca raspunsurile sunt complete si relevante.

Ajusteaza promptul: Daca este necesar, ajusteaza promptul pentru a oferi mai mult context sau clarificari suplimentare.

Itereaza: Repeta procesul de testare si ajustare pana cand obtii raspunsurile dorite.

Utilizarea prompturilor pentru optimizarea retetelor de beton cu ajutorul ChatGPT ofera o metoda eficienta si inovatoare de a aborda probleme complexe de inginerie civila. Prompturile bine structurate permit modelului de inteligenta artificiala sa ofere raspunsuri precise si relevante, ajutand astfel la imbunatatirea performantei betonului prin analiza si ajustarea proportiilor ingredientelor. Un prompt bine definit ofera context clar si cerinte specifice, asigurandu-se ca ChatGPT intelege pe deplin obiectivul si poate furniza raspunsuri adecvate. Utilizarea unei metode de regresie liniara explicata prin prompt permite analizarea rapida si precisa a influentei fiecarui ingredient asupra rezistentei betonului. Coeficientii obtinuti din modelul de regresie liniara pot fi utilizati pentru a sugera retete optimizate. Aceasta ajuta inginerii sa ajusteze proportiile ingredientelor pentru a maximiza rezistenta betonului, economisind timp si resurse. Prompturile pot fi ajustate si personalizate in functie de nevoile specifice ale proiectului, permitand o flexibilitate mare in analiza si optimizarea retetelor de beton. Un prompt eficient pentru optimizarea retetelor de beton ar putea solicita ChatGPT sa explice pasii necesari pentru colectarea si structura datelor, sa descrie metoda de regresie liniara, sa interpreteze coeficientii si sa sugereze o reteta optimizata. Acest proces faciliteaza obtinerea unor rezultate clare si aplicabile in practica. Utilizarea ChatGPT pentru optimizarea retetelor de beton poate avea un impact semnificativ asupra eficientei si calitatii proiectelor de construire. Prin optimizarea proportiilor ingredientelor, se poate obtine un beton cu rezistenta maxima, reducand astfel costurile si imbunatatind durabilitatea structurilor construite.

In concluzie, integrarea prompturilor in procesele de optimizare a retetelor de beton reprezinta o abordare moderna si eficienta, combinand expertiza inginerilor cu capacitatile avansate ale inteligentei artificiale pentru a atinge performante superioare in constructii.

 Concluzii privind utilizarea AI in cercetarea optimizarii retetelor de beton

 Inteligenta artificiala (AI) si utilizarea codurilor Python reprezinta un avans semnificativ in cercetarea si optimizarea retetelor de beton, avand un impact profund asupra industriei constructiilor. Integrarea acestor tehnologii moderne faciliteaza analiza complexa a datelor, optimizarea proceselor si dezvoltarea unor materiale de constructie superioare. AI faciliteaza analiza unor seturi mari de date pentru a identifica relatiile subtile dintre diferitele ingrediente si rezistenta finala a betonului. Utilizarea algoritmilor de regresie liniara permite determinarea coeficientilor specifici pentru fiecare ingredient, oferind informatii valoroase despre contributia fiecaruia la performanta materialului. Prin interpretarea coeficientilor obtinuti din modelele de regresie, AI poate sugera ajustari precise ale proportiilor ingredientelor pentru a maximiza rezistenta betonului. Aceasta abordare nu numai ca economiseste timp si resurse, ci si contribuie la dezvoltarea unor retete mai durabile si eficiente.

Utilizarea unor instrumente comune, cum ar fi Excel, combinata cu puterea AI, face ca aceste metode sa fie accesibile profesionistilor din ingineria civila fara a necesita cunostinte avansate de programare.

Platforme precum Dialogflow, integrate cu modele AI de tip ChatGPT, permit dezvoltarea de chatboti care pot ghida utilizatorii prin procese complexe de analiza si optimizare. Python este un limbaj de programare accesibil, cu o sintaxa simpla si o gama larga de biblioteci, cum ar fi NumPy, pandas si scikit-learn, care fac analiza si optimizarea datelor usor de realizat.

Inteligenta artificiala (AI) reprezinta un instrument revolutionar in cercetarea si optimizarea retetelor de beton, oferind noi posibilitati de a imbunatati durabilitatea si eficienta materialelor de constructie. Discutiile anterioare au evidentiat utilizarea metodologiilor avansate, precum regresia liniara, si platformele AI, cum ar fi ChatGPT, pentru a analiza si optimiza compozitia betonului.

Impactul AI in industria constructiilor

 Imbunatatirea calitatii si durabilitatii: AI contribuie la dezvoltarea unor materiale de constructie superioare, optimizate pentru performanta si durabilitate. Retetele de beton optimizate pot rezista mai bine in conditii variate, reducand necesitatea reparatiilor frecvente si prelungind durata de viata a structurilor.

Eficienta operationala: Automatizarea si optimizarea proceselor de productie a betonului reduc timpul si costurile asociate cu dezvoltarea si testarea materialelor noi. AI poate identifica rapid cele mai eficiente retete, economisind resurse si accelerand ciclul de dezvoltare.

Sustenabilitate si economie de resurse: AI poate contribui la dezvoltarea unor solutii mai ecologice, optimizand utilizarea materialelor si reducand amprenta de carbon a constructiilor. Optimizarea proportiilor ingredientelor poate conduce la utilizarea mai eficienta a resurselor naturale.

Perspectiva asupra viitorului AI in constructii

Inovatie continua: AI va continua sa joace un rol central in inovatia din industria constructiilor, aducand constant imbunatatiri in calitatea si eficienta materialelor si proceselor de construire. Integrarea AI in toate etapele ciclului de viata al constructiilor, de la proiectare la mentenanta, va revolutiona modul in care sunt concepute si gestionate proiectele.

Integrare si colaborare: Platformele AI vor deveni din ce in ce mai integrate cu alte tehnologii emergente, cum ar fi Internet of Things (IoT) si Building Information Modeling (BIM). Aceasta va permite o colaborare mai stransa intre toate partile implicate in proiectele de construire, de la arhitecti si ingineri la manageri de proiect si lucratori pe teren.

Automatizare si robotica: Progresul in AI si robotica va conduce la automatizarea multor procese de construire, de la producerea si livrarea materialelor la construirea efectiva a structurilor. Robotii inteligenti, ghidati de algoritmi AI, vor putea executa sarcini complexe cu precizie si eficienta, reducand riscurile pentru muncitori si crescand productivitatea.

Utilizarea inteligentei artificiale in cercetarea si optimizarea retetelor de beton reprezinta un pas important spre o industrie a constructiilor mai eficienta, durabila si inovatoare. AI ofera instrumentele necesare pentru a analiza si optimiza compozitia materialelor de constructie, contribuind la imbunatatirea calitatii si performantei acestora.

Prin integrarea acestor tehnologii moderne, industria constructiilor poate sa adopte practici mai sustenabile si economice, reducand consumul de resurse si amprenta de carbon. In viitor, AI si Python vor transforma fundamental modul in care sunt planificate, gestionate si executate proiectele de construire, deschizand calea catre o noua era a constructiilor inteligente si sustenabile. Aceasta abordare inovatoare va permite crearea de structuri mai rezistente si durabile, imbunatatind semnificativ eficienta si siguranta in sectorul constructiilor.

Referinte

[1] GOODFELLOW, I., BENGIO, Y., & COURVILLE, A. (2016). Deep Learning. MIT Press;

[2] DOMINGOS, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books;

[3] SUTTON, R. S., & BARTO, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press;

[4] NILSSON, N. J. (1984). Principles of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann;

[5] LeCUN, Y., BENGIO, Y., & HINTON, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444;

[6] SILVER, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489;

[7] O’NEIL, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishing Group;

[8] www.openAI.com.

Autor:

ing. Ligia HANUSEAC (cas. GHALAYINI)

…citeste articolul integral in Revista Constructiilor nr. 216 – august 2024, pag. 42-45