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Cinq tendances majeures de développement dans l'industrie AEC/O en 2024
Cinq tendances majeures de développement dans l'industrie AEC/O en 2024
AEC/O (Architecture, Ingénierie & Construction/Exploitation) fait référence aux services complets qui fournissent la conception architecturale, la conception technique, la construction et l'exploitation dans le secteur de la construction.
En 2024, l'industrie AEC/O est confrontée à des défis en constante évolution au milieu des progrès technologiques. Cette année devrait voir l’intégration de technologies avancées, annonçant un changement de paradigme dans la conception, la construction et l’exploitation.
En réponse à ces changements, les industries redéfinissent les processus de travail, ajustent les priorités et renforcent la collaboration pour s'adapter aux besoins d'un monde en évolution rapide.
Les cinq tendances majeures suivantes dans l'industrie AEC/O deviendront des thèmes clés en 2024, lui recommandant d'évoluer vers un avenir plus intégré, réactif et durable : chaîne d'approvisionnement intégrée, usine et automatisation intelligentes, transformation et collaboration numériques, et développement durable. et les mesures de protection de l’environnement, les marchés mondiaux et la diversité des besoins.
1. Intelligence artificielle
Bien que l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le cycle de vie de la conception, de la construction et des opérations soit de loin la tendance la plus importante, l'IA apportera des solutions aux défis énergétiques de longue date et contribuera à attirer des A. nouvelle génération de talents en matière de flux de travail.
Ces dernières années, les gens prédisent que l’intelligence artificielle changera la donne, mais ces prédictions ne commenceront à se concrétiser qu’en 2024, à mesure que de nouveaux outils et capacités d’intelligence artificielle seront mis en œuvre.
Dans la phase de conception, l'intelligence artificielle rationalisera les flux de travail, facilitera la prise de décision complexe et améliorera le processus créatif. Les outils utilisant l'intelligence artificielle générative (GenAI) aideront les architectes et les ingénieurs à optimiser les conceptions pour une plus grande efficacité et durabilité. L'outil fournit également des modèles prédictifs pour de meilleurs résultats de projet et réduit les tâches manuelles et chronophages. Cela aidera les concepteurs à mieux utiliser leur temps et leurs ressources, leur permettant ainsi de se concentrer sur des tâches plus créatives.
Pendant la construction, l'impact de l'IA s'étendra à la gestion de la logistique, à la supervision du contrôle qualité et à l'automatisation des tâches. Cela contribuera à atténuer les pénuries de main-d’œuvre, à améliorer la sécurité et à garantir le respect des plans, en minimisant les erreurs et les retards.
En phase opérationnelle, l'intelligence artificielle améliorera considérablement la gestion de la construction. Il analysera les données sur l'efficacité énergétique, prévoira les besoins de maintenance et optimisera la gestion des installations pour garantir que les bâtiments sont durables et fonctionnels tout au long de leur cycle de vie.
Cette année, les outils d'intelligence artificielle piloteront également le développement des technologies d'automatisation, avec des applications couvrant l'ensemble du cycle de vie du bâtiment. Une technologie puissante augmentera non seulement l’efficacité et la précision de ces phases, mais ouvrira également de nouvelles voies d’innovation, renforçant ainsi sa position en tant qu’épine dorsale des futures pratiques AEC/O.
2. Construction et opérations durables
Alors que la pression en faveur de la décarbonation continue de croître, les outils numériques stimuleront davantage la transition de l'industrie AEC/O vers la construction durable en 2024.
Les pratiques durables avancées incluront l'utilisation de technologies de construction intelligente et la priorité à l'utilisation de matériaux respectueux de l'environnement, soutenues par la modélisation et la gestion numériques.
Les systèmes intelligents utiliseront de plus en plus l'intelligence artificielle et les capteurs pour optimiser la consommation d'énergie et gérer le climat des bâtiments, tandis que les plateformes basées sur le cloud aideront à surveiller des ressources telles que l'eau.
De plus, l'utilisation de matériaux respectueux de l'environnement combinée au logiciel BIM permettra une planification plus précise et une efficacité des ressources. Les méthodes de construction modernes telles que la préfabrication joueront également un rôle clé dans la réduction des déchets et des émissions, en alignant le processus de construction sur les objectifs de durabilité.
3. Advanced Digital Twins
Cette année, les jumeaux numériques seront plus qu'une simple représentation ; ils deviendront partie intégrante de la structure d'interconnexion interactive dans le domaine de l'AEC/O, combinant les capacités analytiques de l'IA avec l'immersion de Expérience AR/VR combinée.
En fournissant des analyses en temps réel et des informations prédictives, les jumeaux numériques basés sur les données permettront une simulation avancée des performances des bâtiments et de la gestion du cycle de vie, améliorant ainsi considérablement la durabilité et l'efficacité.
La combinaison des jumeaux numériques avec AR et VR redéfinira également l'engagement des parties prenantes. Dans cet espace immersif, les équipes de projet peuvent interagir avec des structures complexes en temps réel, améliorant ainsi les revues de conception, les présentations clients et la prise de décision collaborative. Les jumeaux numériques servent de base à ces environnements virtuels, soulignant leur importance croissante.
De plus, à mesure que les projets de villes intelligentes progressent, les jumeaux numériques deviendront le cœur de la visualisation des infrastructures urbaines, de la surveillance du système urbain et de la planification du développement futur. Ils permettront un flux d’informations fluide entre les mondes physique et numérique, stimulant ainsi l’innovation en matière de gestion urbaine et de développement durable.
4. Améliorer la collaboration
La technologie cloud, la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) révolutionneront la façon dont nous collaborons au sein de l'industrie AEC/O. Le cloud a permis un partage et une gestion transparents des données de projet, facilitant ainsi la collaboration en temps réel quelles que soient les frontières géographiques.
Au cours de l'année à venir, le cloud sera encore amélioré à mesure que de nouvelles plateformes et de nouvelles méthodes de travail seront développées. Cela complétera les technologies AR et VR, permettant aux parties prenantes d'interagir avec les modèles de projet de manière plus interactive et intuitive, améliorant ainsi la compréhension et la prise de décision.
Grâce aux progrès du matériel et de la technologie graphique VR et AR, ces technologies connaîtront une croissance significative. Au sein de l'industrie AEC/O, la réalité virtuelle se repositionne comme un outil de conception et d'ingénierie important.
Sa combinaison avec l'intelligence artificielle fournira un environnement plus interactif et réaliste, ce qui est crucial pour simuler des scénarios réels et permettre des exercices à distance de nouveaux bâtiments. Cette combinaison est particulièrement importante pour le secteur de l'AEC car elle a le potentiel de révolutionner la conception, la planification et la collaboration.
Combinées, ces technologies simplifient non seulement la collaboration, mais ouvrent également de nouvelles voies pour le développement de projets créatifs et efficaces.
5. Interopérabilité basée sur la connectivité
Bien sûr, à mesure que ces technologies deviennent de plus en plus interconnectées, les problèmes d'interopérabilité sont à l'origine de ces tendances. Cette année, l'industrie AEC/O atteindra de nouveaux sommets d'interopérabilité, en partie grâce aux progrès de la technologie de modélisation des informations du bâtiment (BIM).
La combinaison du BIM avec les jumeaux numériques, l'IA, les capteurs IoT et le cloud computing promet d'améliorer considérablement la collaboration et la gestion des données.
Les améliorations de la connectivité permettront aux équipes de projet de regrouper toutes les données de construction en un seul endroit pour prendre des décisions plus éclairées et réaliser les projets efficacement. D’autres développements sont attendus au cours de l’année prochaine grâce à une interopérabilité accrue entre les solutions.
Embrassez l'avenir
En 2024, l'industrie AEC/O inaugurera une vague de progrès transformateur. De l’intégration de l’intelligence artificielle à toutes les étapes à l’adoption généralisée de pratiques durables, l’industrie se prépare à un avenir plus efficace, collaboratif et innovant.
L'essor des jumeaux numériques, l'interopérabilité améliorée et l'utilisation croissante des technologies d'automatisation redéfiniront la façon dont les projets sont gérés et exécutés dans l'industrie. Associées à l'évolution des méthodes de collaboration et à l'expansion des applications AR/VR, ces tendances dessinent ensemble une industrie à la pointe de l'innovation technologique, prête à relever les défis posés par un paysage mondial en évolution rapide.
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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
