Table des matières
Quels avantages l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent-ils apporter au secteur de la construction ?
Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent-ils être appliqués sur site ?
Défis actuels de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la construction
Comment le secteur de la construction adopte-t-il la numérisation et l'intelligence artificielle ?
Conclusion
Maison Périphériques technologiques IA Changer le secteur de la construction : l'impact de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

Changer le secteur de la construction : l'impact de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

Oct 11, 2023 pm 05:41 PM
人工智能 机器学习

Le secteur de la construction est connu depuis longtemps pour ses processus manuels traditionnels, mais avec l'essor de la technologie, cela évolue rapidement. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) deviennent de plus en plus importants dans les industries, offrant de nouvelles opportunités en matière d'efficacité, de précision et de sécurité. Ces technologies changent la manière dont les bâtiments sont conçus, construits et exploités et ont donné naissance au concept de bâtiments intelligents.

Changer le secteur de la construction : limpact de lintelligence artificielle et de lapprentissage automatique

Les bâtiments intelligents sont des bâtiments qui utilisent diverses technologies pour optimiser leurs opérations et améliorer leur efficacité énergétique, leur confort et leur sécurité. Cela inclut des fonctionnalités telles que des systèmes d’éclairage et de CVC intelligents, des contrôles de sécurité et d’accès automatisés et une maintenance prédictive. Les bâtiments intelligents, quant à eux, font référence à l’utilisation des technologies numériques pour simplifier et optimiser les processus de construction, notamment la conception, la planification, l’ordonnancement et la gestion des ressources. La convergence de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la construction ouvre de nouvelles possibilités pour l'industrie, la rendant plus efficace, plus rentable et plus durable.

Compte tenu du potentiel de ces technologies, il est important d’explorer les avantages et les défis des bâtiments intelligents et de la construction intelligente, et de réfléchir à la manière dont ils façonneront l’avenir de l’industrie. Dans cet article, nous examinons de plus près l’impact de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique sur l’architecture numérique et l’avenir de l’architecture.

Quels avantages l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent-ils apporter au secteur de la construction ?

L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le secteur de la construction apporte de nombreux avantages et peut révolutionner cette industrie. Voici quelques-uns des principaux avantages de l'application de ces technologies aux bâtiments intelligents et à la construction intelligente :

  • Efficacité et productivité accrues : l'un des plus grands avantages de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le secteur de la construction est la capacité d'automatiser certaines tâches, accroître l’efficacité et les forces productives. Par exemple, en utilisant des algorithmes d’IA pour analyser les données de construction et prédire les problèmes potentiels, les équipes de construction peuvent résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, évitant ainsi des retards et des retouches coûteux. De même, en utilisant l'apprentissage automatique pour analyser l'utilisation des ressources et optimiser les calendriers, les projets de construction peuvent être réalisés plus rapidement avec moins de ressources.
  • Améliorez la sécurité et réduisez les risques : l'intelligence artificielle et la technologie d'apprentissage automatique peuvent également contribuer à améliorer la sécurité et à réduire les risques sur les chantiers de construction. En analysant les données sur le comportement et les mouvements des travailleurs du bâtiment, l’IA peut identifier les risques potentiels pour la sécurité et alerter les travailleurs avant qu’un incident ne se produise. De plus, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire et prévenir les pannes d’équipement, réduisant ainsi le risque d’accident et garantissant que l’équipement est toujours dans un état optimal.
  • Précision et précision améliorées : les outils de construction numériques utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent fournir des mesures précises et exactes, éliminant ainsi le besoin de mesures manuelles qui conduisent souvent à des erreurs. En utilisant une technologie avancée de capteurs et d’imagerie, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent créer des modèles 3D très détaillés de chantiers de construction, garantissant ainsi l’exactitude des mesures et de la planification.
  • Meilleure gestion des ressources et économies de coûts : l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent aider les équipes de construction à gérer les ressources plus efficacement, ce qui entraîne des économies de coûts significatives. Par exemple, en analysant l’utilisation des ressources et en optimisant les calendriers, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent aider les équipes de construction à identifier les domaines dans lesquels elles peuvent réduire les coûts et allouer les ressources plus efficacement.

L'application de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les bâtiments intelligents et la construction intelligente en est encore à ses balbutiements, mais a le potentiel de révolutionner l'industrie grâce à une efficacité améliorée, une sécurité renforcée, une précision améliorée et des économies de coûts. Alors que l'innovation et le développement continuent de progresser, l'avenir de la construction numérique et de l'architecture du futur s'annonce très prometteur.

Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent-ils être appliqués sur site ?

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont un large éventail d'applications dans le secteur de la construction. et peut transformer les méthodes de conception, de construction et de gestion des bâtiments. Certaines de ces applications incluent :

  • Conception et planification : l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que les conditions environnementales, les modèles de consommation d'énergie et le comportement des occupants. Cela permet aux architectes et aux ingénieurs de concevoir des bâtiments plus efficaces, plus durables et plus confortables. De plus, ces techniques peuvent aider à générer des conceptions structurelles optimisées qui utilisent moins de matériaux et réduisent les coûts.
  • Gestion et planification de la construction : l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser et optimiser l'avancement de la construction, en tenant compte de divers facteurs tels que la météo, la disponibilité des matériaux et des équipements et les conditions du chantier. Cela permet de réduire les retards et les dépassements de coûts et d’augmenter l’efficacité et la productivité du projet.
  • Surveillance de la sécurité et évaluation des risques : l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser les données en temps réel des capteurs et des caméras sur les chantiers de construction afin de découvrir les risques potentiels pour la sécurité et de prévenir les accidents. Ces technologies peuvent également être utilisées pour évaluer et atténuer les risques associés à divers aspects de la construction, tels que la manutention des matériaux, le fonctionnement de l'équipement lourd et le comportement des travailleurs.
  • Maintenance prédictive : l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser les données des capteurs installés dans les bâtiments et les équipements afin de prédire et de prévenir les problèmes de maintenance. Cela permet de réduire les temps d’arrêt, d’augmenter la fiabilité et la durée de vie des équipements et d’optimiser les coûts de maintenance.
  • Contrôle qualité et inspection : l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser les données des caméras et des capteurs afin de détecter les défauts et les anomalies dans les matériaux et les structures de construction. Cela permet de garantir que les bâtiments sont construits selon des normes de qualité élevées et répondent aux exigences de sécurité. De plus, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour un contrôle qualité autonome, où les machines peuvent détecter et corriger les défauts, accélérant ainsi le processus de construction.

Défis actuels de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la construction

Bien que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique offrent un grand potentiel pour transformer le secteur de la construction, certains défis et limites doivent également être relevés. Voici quelques-uns des principaux défis et limites de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la construction :

  • Coûts de mise en œuvre et de formation : les coûts de mise en œuvre et de formation des technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique peuvent être élevés, ce qui rend difficile leur adoption par certaines entreprises de construction. ces technologies. Les entreprises doivent investir dans du matériel et des logiciels spécialisés et former leurs employés à utiliser efficacement ces technologies.
  • Problèmes de gestion des données et de confidentialité : l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la construction nécessite l'accès à de grandes quantités de données, y compris des données sensibles liées à la conception, à la construction et à l'exploitation des bâtiments. Cela soulève des inquiétudes concernant la gestion des données et la confidentialité, ainsi que la possibilité de cyberattaques ou de violations.
  • Limites techniques et compatibilité : les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique peuvent être confrontées à des limitations techniques, telles que le besoin de données de haute qualité, d'une connectivité fiable et d'une compatibilité avec les logiciels et le matériel existants. Les entreprises de construction peuvent devoir investir dans la mise à niveau de leur infrastructure. Soutenez ces technologies.

Dans l'ensemble, même s'il existe certains défis et limites dans l'application de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le secteur de la construction, ces technologies ont un énorme potentiel pour améliorer l'efficacité, la sécurité et la durabilité de l'industrie. En surmontant ces défis et limites, les entreprises de construction peuvent tirer pleinement parti des avantages de ces technologies et maintenir une position de leader dans les domaines en développement rapide des bâtiments intelligents et de la construction numérique.

Comment le secteur de la construction adopte-t-il la numérisation et l'intelligence artificielle ?

La construction l'industrie adopte rapidement la numérisation. L'application de l'intelligence artificielle et de la technologie d'apprentissage automatique, qui a le potentiel de changer la façon dont les bâtiments sont conçus, construits et exploités.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent automatiser le processus de construction et réduire le besoin d'intervention humaine. , permettant aux robots d'effectuer des tâches répétitives avec plus d'efficacité et de précision. L'intégration avec l'IoT peut fournir une surveillance et une analyse en temps réel des données du système du bâtiment, permettant une maintenance et une optimisation proactives. L'analyse prédictive peut aider à prédire et à prévenir les pannes du système, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts de maintenance.

La technologie de réalité virtuelle et de réalité augmentée peut offrir une expérience immersive pour la conception et la planification architecturales, et l'intelligence artificielle peut identifier les dangers potentiels pour la sécurité et atténuer leurs risques. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont très prometteurs dans le secteur de la construction, améliorant l'efficacité, la sécurité et réduisant les coûts, et pourraient même révolutionner l'industrie

Conclusion

En conclusion, l'impact de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique sur l'industrie de la construction ne peut être surestimé Ce n’est pas une exagération. À mesure que la technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à davantage de progrès en matière de bâtiments intelligents et de construction intelligente. Cependant, il est important de reconnaître les défis et les limites liés à la mise en œuvre de ces technologies et de les traiter avec prudence.

Malgré ces défis, il est clair que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique apportent des avantages significatifs au secteur de la construction, notamment une efficacité, une sécurité et des économies de coûts améliorées. En adoptant ces technologies et en investissant dans les infrastructures nécessaires, les entreprises de construction peuvent garder une longueur d’avance et créer des bâtiments plus intelligents et plus durables pour l’avenir. Le potentiel d’innovation dans ce domaine est énorme, et nous pouvons voir comment l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique continueront de changer la façon dont nous concevons, construisons et exploitons les bâtiments dans les années à venir.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Repo: Comment relancer ses coéquipiers
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
2 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Comment obtenir des graines géantes
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Combien de temps faut-il pour battre Split Fiction?
4 Il y a quelques semaines By DDD

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

See all articles