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L'impact croissant de l'intelligence artificielle sur la transformation de la gestion de la construction
L'impact croissant de l'intelligence artificielle sur la transformation de la gestion de la construction
Dans l'environnement dynamique actuel de la gestion de la construction, où l'efficacité et l'innovation sont cruciales, l'intégration de l'intelligence artificielle joue un rôle révolutionnaire en fournissant de nouvelles solutions qui rendent la conception plus puissante et simplifient le processus de prise de décision, radicalement modifié. pratiques architecturales traditionnelles.
Apparemment, avec l'avènement de l'IA et du BIM, le secteur de la construction est soudainement meilleur et prêt pour une transformation révolutionnaire, qui se trouve être vantée dans le passé et traditionnellement caractérisée par des processus complexes et une communication fragmentée comme caractéristiques.
Le secteur de la construction est vaste et économiquement important, et subit un changement de paradigme motivé par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Cette révolution ne consiste pas seulement à adopter de nouvelles technologies ; elle change également fondamentalement la façon dont les gens planifient, exécutent et gèrent les projets de construction.
La valeur annuelle de la production du secteur de la construction dépasse 10 000 milliards de dollars américains, soit l'équivalent de 13 % du PIB mondial. Ce n’est que grâce à la numérisation et à l’automatisation que la valeur marchande du secteur de la construction peut augmenter de 1 600 milliards de dollars par an, faisant de la construction l’une des plus grandes industries de l’économie mondiale.
De l'analyse prédictive à l'automatisation robotique des processus (RPA), l'intelligence artificielle remodèle tous les aspects de la gestion de la construction, ouvrant la voie à une efficacité, une productivité et une réduction des risques accrues. En tirant parti des mesures de l'IA combinées aux appareils IoT, les sociétés de gestion de bâtiments peuvent continuer à prédire les pannes d'équipement et à résoudre les problèmes de manière efficace et efficiente, économisant ainsi beaucoup de temps et d'argent.
Le rôle de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les solutions de construction
Les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique contribuent en outre à révolutionner la gestion de la construction en fournissant des informations exploitables et en optimisant simultanément les processus à chaque étape du cycle de vie du projet. De la conceptualisation et de la conception à la construction et à la maintenance, les solutions d’IA ont véritablement rationalisé les opérations et amélioré la prise de décision. Par exemple, les algorithmes d’IA peuvent continuer à évaluer de grandes quantités de données pour optimiser les calendriers des projets et répartir efficacement les ressources tout en identifiant les risques potentiels avant qu’ils ne s’aggravent. Ces modèles peuvent continuer à tirer des enseignements des données historiques du projet pour prédire les résultats du projet, aidant ainsi les parties prenantes à prendre des décisions éclairées et à réduire les retards et les dépassements de coûts.
Modélisation des informations du bâtiment - BIM
Le BIM est au cœur de la gestion de la construction basée sur l'IA. Le BIM continue d'exploiter les algorithmes d'IA et de ML pour créer des représentations numériques d'actifs physiques, permettant aux parties prenantes de visualiser, simuler et évaluer des projets de construction dans un environnement virtuel. En centralisant les données du projet et en facilitant la collaboration entre les parties prenantes, le BIM continue d'améliorer la coordination, de réduire les retouches et d'améliorer les résultats du projet. Les solutions BIM basées sur l'IA peuvent continuer à automatiser la détection des conflits, garantissant ainsi que la conception des bâtiments est optimisée pour l'efficacité énergétique, tout en simulant les séquences de construction, révolutionnant ainsi la façon dont les projets de construction sont planifiés et exécutés.
Automatisation robotique des processus - Le rôle de la RPA
La RPA est une autre technologie transformatrice qui fait des vagues dans le monde de la gestion de la construction. En automatisant les tâches répétitives et basées sur des règles, la RPA peut libérer un temps précieux aux professionnels de la construction, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus stratégiques. Dans la gestion de la construction, la RPA peut automatiser les processus d'approvisionnement, le traitement des factures et la gestion des documents, réduisant ainsi les erreurs et accélérant l'avancement du projet. En s'intégrant parfaitement aux systèmes et logiciels existants, la RPA peut améliorer l'efficacité opérationnelle et générer des économies de coûts tout au long des projets de construction.
Atténuation des risques et analyse prédictive avec l'intelligence artificielle
Il convient de noter que l'un des principaux avantages de l'intelligence artificielle dans la gestion de la construction est sa capacité à réduire les risques et l'incertitude. En évaluant les données historiques du projet et les données des capteurs en temps réel, les algorithmes d’IA peuvent continuer à identifier les risques potentiels tout en prédisant leur probabilité et leur impact sur les résultats du projet. Des reports et retards liés aux conditions météorologiques aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement, l'analyse prédictive basée sur l'IA aide les parties prenantes à gérer les risques de manière proactive et à mettre en œuvre des stratégies d'atténuation. En tirant parti des solutions de gestion des risques basées sur l'IA, les entreprises de construction peuvent continuer à minimiser les retards dans les projets, à réduire les coûts et à accroître la confiance des parties prenantes.
La mise en œuvre de stratégies de maintenance prédictive peut réduire davantage les temps d'arrêt des machines de 30 à 50 % tout en prolongeant leur durée de vie de 20 à 40 %.
Obstacles
Alors que nous sommes à l'aube de la révolution de l'IA, malgré les vastes opportunités et le potentiel d'innovation infini, nous sommes toujours confrontés à des obstacles à l'interopérabilité des données, à la normalisation et à l'adaptation de la main-d'œuvre qui doivent être correctement surmontés. la voie à suivre. Aborder et surmonter ces obstacles conduit à une croissance douce et rapide.
La voie à suivre
Avec le développement continu de l'intelligence artificielle, l'importance de la gestion de la construction deviendra de plus en plus importante. Qu’il s’agisse de véhicules de construction autonomes ou de technologie de réalité augmentée, ils apporteront des améliorations sans précédent en matière de commodité et d’efficacité à la gestion de projet.
Mais en réalité, exploiter tout le potentiel de l’intelligence artificielle dans la gestion de la construction nécessite les efforts conjoints de toutes les parties prenantes. Les entreprises de construction doivent continuer à investir dans les talents, les infrastructures et la formation en IA pour intégrer efficacement l’IA dans leurs opérations. Les gouvernements et les régulateurs doivent continuer à établir des cadres et des références pour garantir une utilisation éthique et responsable de l’IA dans le secteur de la construction. En adoptant l’innovation basée sur l’IA, le secteur de la construction peut continuer à progresser et atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité, de durabilité et de résilience, façonnant ainsi les villes et les infrastructures du futur.
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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
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
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
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.
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
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.
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
