


Préparez-vous à ce que l'intelligence artificielle transforme le secteur de la construction
La dernière technologie de conduite autonome a fait des progrès impressionnants Du système de conduite autonome des voitures à la navigation automatique des avions et aux instruments de conduite autonome, la première génération d'intelligence artificielle est partout.
Ces outils ont changé notre façon de vivre et notre façon d'interagir avec le monde et entre nous. Vous vous souvenez du monde d'il y a 30 ans ? C'était un monde sans Internet, sans courrier électronique, sans réseaux sociaux, sans photographie omniprésente, sans services de covoiturage, sans parler des tramways.
La prochaine génération d'intelligence artificielle, connue sous le nom d'intelligence artificielle générale (AGI), aura la capacité de comprendre un large éventail de tâches, telles que la pensée abstraite. Il sera capable de juger et de s’adapter tout comme les humains. Cela changera complètement le monde dans lequel nous vivons, probablement d’ici 20 à 30 ans. L'AGI sera développé dans un avenir proche ; mais qu'est-ce que cela signifie pour ceux qui travaillent dans l'environnement bâti ?
Le secteur de la construction est très complexe ? La manière dont les bâtiments sont planifiés, conçus, construits, achetés, financés, assurés et utilisés est interdépendante. Cette tendance a évolué vers un processus dans lequel les processus se renforcent mutuellement, ce qui rend difficile la percée des perturbateurs.
Bien que la valeur de la technologie de pointe continue également de diminuer de façon exponentielle, il est possible d'atteindre un point où les modèles existants ne s'appliquent plus. En fait, nous constatons déjà que cela se produit avec les progrès de la fabrication hors site et des approches de conception et de fabrication basées sur une plateforme (P-DfMA).
La conception architecturale a été affectée par l’intelligence artificielle. L'IA générative lui permet d'utiliser des modèles paramétriques ainsi qu'une conception fondée sur des preuves, testée et itérée via des algorithmes traditionnels, pour parvenir à des conceptions optimales à un stade précoce, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant les émissions de carbone.
Des simulations et analyses sophistiquées peuvent être utilisées pour élaborer de meilleures stratégies, gérer de nombreuses variables simultanément et apprendre des millions de points de données générés par chaque projet ; ce que les humains ne peuvent tout simplement pas faire.
Que pourrait-il arriver dans le futur
À partir de 2030, il y aura une explosion de l'intelligence artificielle générative dans les bureaux d'architecture et d'ingénierie. L’optimisation précoce et multi-objectifs deviendra la norme et couvrira toutes les disciplines de l’architecture et de l’ingénierie.
Cela éclairera les projets et réduira les risques dès le départ, y compris l'analyse des coûts, la conformité réglementaire et de planification et la réduction des émissions de carbone. Un changement de paradigme est à venir.
Dans les années 2030, alors que le rôle de l'intelligence artificielle continue de s'étendre dans le domaine de la science des matériaux, elle contribuera à accélérer la découverte et l'application de nouveaux matériaux pour améliorer les performances, la durabilité et la durabilité des bâtiments. En fait, les gens commenceront également à assister à des chantiers de construction automatisés.
D’ici 2040 environ, l’intelligence artificielle transformera le secteur de l’ingénierie et de la construction d’une manière difficile à prévoir. La plupart des processus seront automatisés et optimisés.
Les designers utiliseront l'intelligence artificielle dans tous les aspects de leur travail et elle deviendra un outil pour améliorer la perception, l'intuition et la créativité. Les frontières entre les disciplines risquent de disparaître. L’entreprise de conception sera holistique, de bout en bout. La planification, les coûts et la conformité seront entièrement automatisés et peut-être même autonomes.
En fait, les chantiers vont également changer. Avec des robots qui ont non seulement une dextérité humaine, qui peuvent être programmés dans un anglais simple et qui coûtent autant qu'un four à micro-ondes, on peut s'attendre à ce qu'ils soient utilisés dans de nombreux domaines, notamment dans les zones à haut risque. Cela modifiera la perception du risque et de la constructibilité, affectant les plans et les coûts de construction.
Dans les années 2050 et au-delà, avec l’émergence de l’intelligence artificielle générale, les gens verront tout changer à nouveau. Les tâches que l’on croyait réservées aux humains seront bientôt remplacées par des programmes.
Si nous continuons à étendre cela à la bio-ingénierie et à la robotique, des matériaux biogénétiques de séquestration du carbone aux micro et nanotechnologies d’autoconstruction, les possibilités dépasseront l’imagination des gens.
Résumé
La réalité est que le développement de l'intelligence artificielle et sa pénétration dans tous les aspects de la vie et du travail amélioreront dans un premier temps les normes de travail des gens. C’est ce qu’on appelle l’intelligence augmentée, et il s’agit d’une combinaison d’expérience humaine et d’intelligence artificielle étroite. Mais le fait est que ce n’est que le début.
À mesure que les systèmes et les processus deviennent plus intelligents, les risques ou limitations actuellement perçus pourraient disparaître. Cela entraînera des changements dans la manière dont les bâtiments sont conçus, construits, acquis et même assurés. À ce stade, les rôles des ingénieurs, chefs de projet, architectes et autres doivent changer. S’ils ne s’adaptent pas, leur emploi est menacé.
Évidemment, la plupart des emplois existants changeront dans les 5 à 10 prochaines années. Tout ce qui se fait actuellement sur les écrans pourrait à terme être automatisé. L’essentiel est donc que les gens doivent apprendre, grandir et s’adapter pour rester pertinents, et qu’ils doivent investir dans l’innovation capable d’anticiper cette perturbation.
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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

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.

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.

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

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

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
