デジタルツインは建設業界の未来をどのように形作るのでしょうか?
現在、デジタル ツインの概念は建設業界で広く注目を集めています。情報モデルとして、デジタル ツイン テクノロジーは物理的な資産やシステムを正確にシミュレートし、その運用に関する洞察を提供します。このテクノロジーは、建設プロジェクトの管理と開発の方法に革命をもたらし、複数のソースからのデータを詳細に分析してプロジェクトのパフォーマンスをよりよく理解できるようにする可能性があります。
この分野におけるデジタル ツインの将来を理解することは重要です。これらのトピックを検討する際には、建設現場でデジタルツインを使用する機会とリスクを包括的に理解する必要があります。
デジタル ツインは、建物建設プロセスに革命をもたらす可能性を秘めた新興テクノロジーです。
デジタル ツインには、センサーや 3D モデルなど、さまざまなソースからのデータを活用してデジタル ツインを作成することが含まれます。および分析ツール 建物やインフラストラクチャなどの物理的なオブジェクトのデジタル コピー。 この仮想表現は、予測分析、設計プロセスの初期段階での問題の検出、ワークフローの合理化、関係者間のコラボレーションの改善、およびプロジェクト全体のより良い洞察の提供に使用できます。
実際、デジタル ツインの概念は新しいものではありません。これは、2002 年にミシガン大学統合製造システムセンターの Michael Grieves によって初めて提案されました。それ以来、LiDAR スキャンや BIM (Building Information Modeling) などのセンシング技術の進歩により、建設業界での使用は着実に増加しています。これらのデジタルツインを使用すると、建築前段階での建築家、エンジニア、請負業者間のコミュニケーションを改善しながら、建物や構造物の耐用年数全体を通じて継続的な運用を合理化できます。デジタル ツインは、既存の構造物に関する詳細情報と現場センサーからのリアルタイム フィードバックを組み合わせることで、建設前にプロジェクトに対する前例のない可視性を提供します。設計者から所有者まで、建築プロセスに関わるすべての関係者がこのレベルの洞察を利用できるため、コストのかかる間違いを事前に回避し、正確なデータポイントに基づいて迅速に意思決定を行うことができます。その結果、プロジェクトの効率が向上し、ライフサイクル全体を通じて資産を管理する際の時間が節約されます。
建設におけるデジタル ツイン アプリケーションは、予測モデリングのための前例のない機会を提供します安全プロトコルの改善から従業員の生産性の向上に至るまで、デジタル ツインを使用すると、関係者はモデリングが行われる前にプロジェクトのあらゆる側面を理解できるようになります。リアルタイムの洞察と分析を提供することで、アーキテクト、エンジニア、請負業者は同様にこのテクノロジーを使用して、リソースの割り当て、タスクのスケジュール、その他の運用上の問題について情報に基づいた意思決定を行うことができます。さらに、同様のプロジェクトの過去のデータや現場の現在の状況にアクセスできるため、設計チームはコストを管理しながら納期を守る可能性が高くなります。 建設におけるデジタルツインの潜在的な用途は膨大です。たとえば、プロジェクト マネージャーは、気象パターンや人員配置の変更による影響など、さまざまなシナリオをシミュレートし、それらのシナリオが全体のタイムラインや予算にどのような影響を与えるかを評価できます。さらに、IoT センサーを使用して建物内の温度や湿度レベルなどの環境要因を経時的に測定することで、構造物の完成状態や進捗状況を正確に表す 3D モデルを生成できます。最後に、デジタル ツインは、調達から設置、さらにはそれ以降に至るまで、プロジェクトのライフサイクル全体にわたって資材供給を追跡するのにも役立ち、その分析により、建物開発の各段階でのコスト削減に関する洞察を得ることができます。つまり、デジタル ツインは建設に携わる人々に大きな利点をもたらします: 将来の結果を予測する際の精度の向上、複雑なシステムのより深い理解、リソースのより効率的な使用、タイムライン管理の改善、関連するリスク要因の削減特定のアクティビティを使用すると、問題が発生した場合の応答時間が短縮され、最終的にはそれらをうまく活用することで企業の収益性が向上します。
建設業におけるデジタル ツインの利点は何ですか? 建設業界におけるデジタル ツイン テクノロジーの潜在的なメリットは広範囲に及びます。コスト削減からプロジェクト効率の向上、リスク軽減に至るまで、この革新的なアプローチはプロジェクトの完了方法に革命をもたらしています。
コスト削減
デジタル ツインはコスト管理のための強力なツールを提供し、ユーザーはこれまでよりも迅速かつ正確に正確な見積もりを作成できるようになります。データにリアルタイムでアクセスできるため、チームは計画段階でコストを削減または節約できる領域を特定できます。これにより、予算が目標内に収まるようにしながら、将来の支出の可能性について貴重な洞察を得ることができます。
プロジェクトの効率
デジタル ツインを使用すると、チーム メンバーがタスクに関してリモートで共同作業できるようになり、複雑なプロジェクトをより迅速かつ正確に管理しやすくなります。リアルタイムの進捗状況を監視することで、マネージャーは戦略を調整し、プロジェクトを順調に進めることができます。さらに、関連情報に即座にアクセスできるため、関係者全員が複数のソースを検索して時間を無駄にすることなく、最新の動向を常に把握できるようになります。
リスクの軽減
デジタル ツインは物理的オブジェクトと環境を正確に表すため、エンジニアリング設計の欠陥から設備の故障に至るまで、建設作業のあらゆる側面に関連するリスクを軽減するのに役立ちます。これにより、関係者は問題を早期に予測し、それに応じて予防措置を講じることができます。さらに、デジタルツインにより、作業者は問題を即座に特定できるため、解決策を迅速に実装でき、資材輸送のエラーや悪天候などの予期せぬ状況によって引き起こされるコストのかかる遅延を削減できます。 デジタルツインテクノロジーは、部門間のコラボレーションを促進し、プロジェクト参加者間のコミュニケーションを強化し、リソースをより効率的に使用することで、企業や組織に将来にわたって利益をもたらす大幅な改善をもたらします。
建物へのデジタル ツインの実装には、いくつかの課題があります
大きな課題の 1 つは、既存のシステムおよびプロセスとの統合ですこれには、開発者とユーザーが多くの労力を費やす必要があります。努力。これには時間と費用がかかる場合がありますが、展開を成功させるためには必要です。さらに、デジタル ツインには、分析や機械学習などのデータ駆動型のビジネス実践をサポートする環境が必要です。このインフラストラクチャがなければ、組織は業務効率の向上、コスト削減、意思決定能力の向上など、デジタル ツインの潜在的な利点を活用するのに苦労する可能性があります。
もう 1 つの課題は、プロジェクトの仮想環境内で変更を加える速度に関係します。建設プロジェクトでデジタル ツインを効果的に使用するには、3D モデルに適用された変更や更新がプロジェクト ライフ サイクルの後続の段階に正確に反映されるようにすることが重要です。新しいテクノロジーの急速な発展により、システムの複雑さが増すと同時に、ユーザーに代わってより高い俊敏性が求められるため、このプロセスは複雑になります。最後に、デジタル ツインを使用する場合、データ セキュリティを確保することが重要です。さまざまなプラットフォーム間で共有される情報を保護するために、適切な措置を講じる必要があります。組織は、システムと対話する必要があるユーザーのアクセスを適切に管理する方法も検討する必要があります。つまり、権限を与えられた担当者にのみ、その役割に基づいて適切な権限を付与する必要があります。教育およびトレーニング プログラムを通じてこれらの課題に対処することで、組織は建設プロジェクトにデジタル ツイン テクノロジーを活用し、より広範なデジタル変革の取り組みの中でその可能性を最大限に発揮できます。
建物へのデジタル ツインの実装には複雑なテクノロジーが必要ですエッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングは、デジタル ツインを効果的に使用するために必要な 2 つの基本コンポーネントです。エッジ コンピューティングには、データ収集ソースまたはその近くでの処理、保存、分析が含まれ、イベントに対するリアルタイムの応答が可能になります。クラウド コンピューティングは、デジタル ツインの運用によって生成された大量のデータを保存するためのプラットフォームを提供し、ホストされたアプリケーションやソフトウェア開発ツールなどの追加サービスを提供します。
エッジ コンピューティングは、インターネット接続に依存しないため、ネットワーク アクセスの信頼性が低い、または断続的な環境での遅延を短縮するのに役立ちます。このような場合、エッジ デバイスはデータをローカルで処理してから、利用可能なクラウドにアップロードします。これにより、クラウドに保存された履歴情報だけに依存することなく、予知保全アルゴリズムを通じてより正確な予測が可能になります。
デジタル ツイン プラットフォームは、プロジェクトの種類と規模に基づいた特定のニーズを満たすカスタマイズ オプションを提供しながら、あらゆる規模のプロジェクトに対応できる拡張性も提供する必要があります。たとえば、従業員が作業を開始する前に自分の作業エリアを仮想的に視覚化できる拡張現実 (AR) 機能など、より高度な機能が必要な場合もあれば、更新のスケジュール設定や複数のサイトの同時スケジュールの追跡など、基本的な機能のみが必要な場合もあります。スケーラブルなテクノロジーにより、小規模なプロジェクトでも複雑なプロジェクトでも、すべてのユーザーが必要なものを確実に入手できます。
デジタル ツイン テクノロジーには、今日の建設会社の運営管理方法に革命をもたらす大きな可能性があります。エッジ コンピューティング、クラウド コンピューティング、およびスケーラブルなカスタマイズの強力な組み合わせを活用することで、組織はプロセスをより深く理解し、情報に基づいた意思決定を迅速に行い、ビジネスのあらゆる側面で効率を効果的に向上させることができます。
データ収集と分析
建物内のデジタル ツインの技術要件から始めて、次にデータ収集と分析に焦点を当てます。データ収集は、建設プロジェクトにおけるデジタル ツインのパフォーマンスについて正確な洞察を提供する上で重要な役割を果たします。センサーや調査などのさまざまな手段を通じて関連データを取得すると、長期にわたる傾向を分析し、新しいテクノロジーやプロセスを導入することで解決できる問題を特定できます。
データ分析技術は、コスト超過、遅延、環境への影響、および特定のプロジェクトに関連するその他のリスクに関連する結果を予測するためにも不可欠です。高度な分析ツールと予測モデルを使用すると、潜在的な問題が発生する前に正確に予測でき、タイムリーな修正措置を講じることができます。さらに、機械学習アルゴリズムを使用すると、時間の経過とともに予測がより正確になります。
進行中の建設プロジェクトに関するリアルタイムの情報を取得することには、効率の向上、材料の無駄の削減、完了時間の短縮、品質基準の向上など、多くの利点があります。 さらに、デジタル ツインはビッグ データ機能と人工知能 (AI) を組み合わせることで、セキュリティ コンプライアンスを確保しながらコストを大幅に削減できます。建設業界の現在および将来の発展において、デジタル ツインが多くのメリットをもたらすことは明らかです。
モデリングとシミュレーション
モデリングとシミュレーションは、デジタル ツイン テクノロジの構築における重要なコンポーネントです。モデリングでは既存の物理環境の仮想表現を作成しますが、シミュレーションでは動的データ入力を使用して将来のシナリオをシミュレートします。デジタルツインを使用すると、ユーザーが設計や運用の変更が時間の経過とともにパフォーマンスにどのような影響を与えるかを分析できるようになり、結果を予測できます。モデリング機能とシミュレーション機能を活用することで、組織はリスクを最小限に抑えながら効率と生産性を最大化できます。
高度なコンピュータ支援設計 (CAD) ツールを使用すると、デジタル ツインは既存のオブジェクトを正確に複製し、提案されたプロジェクトを開始する前に詳細に視覚化できます。これにより、建設計画における潜在的なリスクを分析する際の精度が向上し、問題が発生する前に特定する機会が得られます。さらに、シミュレーションでは、材料の選択、スケジュールの最適化、リソースの割り当てなどの最適化プロセスを通じてコスト削減を特定できるため、チームはライフサイクル全体を通じてプロジェクトの進行状況について、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
デジタル ツインは、建設段階での計画と意思決定に多大な価値をもたらしますが、これらのモデルは現場でのリアルタイムの変更に対応する必要があります。デジタルツインデータベースに接続された継続的な監視システムを通じて、現在の状況に自動的に調整できるため、関係者は現場で起こっている実際の出来事を常に完全に理解できます。これらの機能により、チームは正確な情報に即座にアクセスできるため、従来の作業方法で行われた不正確な予測や誤った仮定に関連するコストを削減しながら、プロジェクトを確実に完了させることができます。
建築における人工知能 (AI)
建築における人工知能 (AI) の応用は、まだ検討され始めたばかりです。 AI はプロセスを自動化する可能性があるため、建物の建設と維持の方法に革命を起こす可能性があります。したがって、建設における将来のデジタルツインテクノロジーにおいて重要な役割を果たす可能性があります。たとえば、機械学習アルゴリズムは、建物の物理コンポーネントまたはシステム上のセンサーからのデータを分析し、問題を迅速かつ効率的に診断できます。さらに、自律型ロボットは、反復的なタスクを正確かつ正確に実行することで、人件費の削減に役立ちます。
これらのテクノロジーは、従来の工法に伴う運用リスクを軽減しながら、プロジェクトの計画と実行を改善する無数の機会を提供します。さらに、長期的に最大の効率を達成するためにプロジェクトを最も効果的に実行する方法についての貴重な洞察も提供します。この予測分析を活用することで、組織は建設活動中にコストのかかるミスが発生する前に、改善が必要な領域を特定できます。
大量のデータを前例のない速度で処理する AI の能力を活用することで、デジタル ツインは進化し続けます。 AI により、将来の出来事をより正確に予測できるだけでなく、開発段階中またはプロジェクト完了後に予期せぬ状況が発生した場合に、事前に対応することができます。これは、特定の構造や複雑なシステムのライフサイクル全体を通じて資本支出をより適切に制御しながら、構築環境の信頼性とパフォーマンスを向上させるのに大いに役立ちます。
建設における機械学習の応用
建設業界での機械学習、ディープラーニング、予測分析の使用には明るい未来があります。機械学習は、設計プロセスの精度と効率を向上させ、手動プロセスに関連する人件費を削減するために使用されます。さらに、潜在的なリスクを現場で発生する前に予測することで、安全慣行を改善できます。深層学習アルゴリズムは、人間の労働やドローン空撮検査などの潜在的に危険な活動を必要とする建物検査手順を自動化するために使用されています。さらに、予測分析により、建設会社は現在の状況と過去のデータに基づいて結果を予測できるため、プロジェクトの目標を達成するためにリソースを最適化しながらリスクを最小限に抑えることができます。
これらのテクノロジーを組み合わせると、建設プロジェクトに正しく適用できれば、大きな可能性が生まれます。このテクノロジーを活用すると、自動化による設計段階でのエラーの削減、デジタルツインを介したリアルタイム更新の提供による関係者間のコミュニケーションの改善、コンピュータービジョンモデルを使用したより適切な危険予測による事故の削減、およびタイムラインを加速しながらの計画のリソースの最適化による事故の削減が可能になります。予測分析を使用します。これらのツールが時間の経過とともにより高度になるにつれて、その使用は建設業界全体でさらに広まり、コンセプト開発から完成までのあらゆる段階でプロジェクトの成功が高まります。
視覚化と拡張現実
最近の調査によると、建設会社の半数以上が視覚化プロセスに革命を起こすために拡張現実テクノロジーに積極的に投資しています。拡張現実 (AR) は、リアルタイム 3D データを物理モデルやシーンに統合するための強力なツールです。これにより、アーキテクトやエンジニアは、環境のデジタル ツインをより直感的に操作できるようになります。 AR とデジタル ツイン テクノロジを組み合わせることで、専門家は現場に物理的に存在しなくても、さまざまな視点から複雑な建物構造を視覚化し、設計コンセプトについて共同作業することができます。
AR テクノロジーは、移動、プロトタイプの作成、手作業による検査にかかるコストを削減しながら、建設プロジェクトの視覚化の精度と速度を大幅に向上させることができます。建設関係者は、プロジェクト現場の詳細な 3D ビジュアルをリモートで表示し、寸法や測定値などの重要な情報にすぐにアクセスできるため、人間の判断ミスによる潜在的なエラーを減らすことができます。現場作業者は、従来の青写真や紙の計画を参照することが困難な危険な環境や視界の悪い条件で作業している場合でも、正確な設計に継続的にアクセスできる利点があります。
デジタル ツイン視覚化アプリケーションは、モバイル コンピューティング ハードウェア、機械学習アルゴリズム、人工知能ソフトウェア ツールセット、クラウド ストレージ システム、5G ネットワーク、その他の最先端テクノロジーの進歩により、急速に進化し続けています。これらの進歩により、これまで不可能だった方法で、現実世界の物体や建築環境でのインタラクションを正確に表現する、ますます複雑な仮想シミュレーションを作成できるようになり、設計者が提案されたデザインが既存の都市景観にどのように適合するかをより深く理解し、最終的には安全基準を全体的に向上させることができます。建設プロセスの段階。
建設におけるオートメーションとロボティクスの未来
建設におけるデジタル ツインの未来には、オートメーションとロボティクスを使用して生産性、安全性、精度、効率を向上させることが含まれます。自動化により、ロボットが毎日現場間で資材を移動させるマテリアルハンドリングなどのプロセスをより効率的に行うことができます。ロボット工学は、精度と速度が必要な複雑な構造を構築する場合にも役立ちます。この技術を使用すると、人的ミスや傷害のリスクを軽減しながら、複雑なコンポーネントを迅速かつ正確に構築できます。さらに、自動化システムはデータ入力パターンを識別できるようになっており、それによって業界内の意思決定が改善されています。
ロボット技術は、1990 年代初頭以来、現代の建設プロジェクトに不可欠な部分を占めてきましたが、業界に革命をもたらす可能性はほとんど未開発のままです。技術が進歩するにつれて、ロボットアームは、鉄骨の溶接や重機の操作など、複雑な作業をよりうまく実行できるようになるでしょう。これらのツールを自動化されたワークフローに統合すると、手動操作に伴う人件費が不要になり、大幅なコスト削減が可能になります。さらに、人工知能 (AI) の進歩により、機械はこれまで以上に環境を理解できるようになり、オペレーターからの事前にプログラムされたコマンドのみに依存するのではなく、現実世界の状況に基づいて意思決定を行うことができるようになりました。
デジタルツインは、構築プロセスのあらゆる段階での意思決定に役立つ詳細なモデルを提供することで、この進化において重要な役割を果たします。デジタルツインは、温度や湿度レベルなどの環境要因や、ビームのサイズや重量などの構造要素を分析することで、安全性や品質管理基準を損なうことなく、さまざまな課題に最適に対処する方法についての洞察を提供します。 AI を活用したプロジェクト スケジュールの洞察により、開発者は建設プロセス全体で行われたあらゆる変更を効率的かつコスト効率の高い状態に保つことができ、最終的にはこれまでよりも早く、より安価にプロジェクトを完了することができます。
構築中のデジタルツインはサイバーセキュリティにおいてますます重要になっています
このテクノロジーは進化し続け、さらに普及するため、これらの変化に対応する安全なシステムを構築することが重要になります。 。データを適切に保護し、デジタル ツイン システムの使用時にすべてのユーザーの安全を確保するには、適切な保護手段を講じる必要があります。
これらのセキュリティ対策には次のものが含まれます。
- 暗号化: 許可された関係者だけが読み取れるようにメッセージまたは情報をエンコードするプロセス。
- アクセス制御: 承認された担当者のみが施設内の特定のエリアにアクセスできるようにします。
- ファイアウォール: 悪意のあるトラフィックをブロックすることで、不正なアクセスからネットワークを保護するように設計された特殊なセキュリティ ソフトウェア。
- 侵入検知システム (IDS): コンピュータ システム上のアクティビティを監視し、侵害の可能性を示す異常な動作がないかを監視するソフトウェア ベースのツール。
建設分野におけるデジタル化の明らかな利点の 1 つは、プロジェクト関係者間のコミュニケーションの改善による生産性の向上です。 接続されたセンサーからのリアルタイムのデータ ストリームで建物開発のさまざまな段階を監視することで、チームは進捗状況に関するフィードバックを即座に受け取り、それに応じて調整を行うことができます。さらに、デジタル ツールは潜在的なリスクを問題になる前に特定し、事後対応ではなく予防的なソリューションを提供するのに役立ちます。
デジタル ツインは、複雑な設計タスクの所要時間の短縮と、投資完了時の潜在的な外観をより深く理解したい関係者向けの強化された視覚化機能も提供します。このテクノロジーは実際の構築環境の仮想レプリカを作成するため、ユーザーは高価なモデルやプロトタイプにリソースを浪費することなく、変更が構造内のさまざまな領域にどのような影響を与えるかを調査できます。さらに、さまざまなシナリオを迅速にシミュレーションできる機能により、プロジェクトに多額の資金を投じる前に、コスト削減とリスク軽減戦略に関する貴重な洞察が得られます。
これらすべての利点を考慮すると、デジタルツインがすでに建設業界に大きな影響を与えており、将来的にはさらに大きな役割を果たす可能性があることは驚くべきことではありません。企業が競争力を維持するために効率性の向上に努める中、企業が今日のテクノロジー主導の世界で存在感を維持したいのであれば、このような革新的なテクノロジーの導入は避けられないと思われます。
建設業界におけるデジタル ツインの監督
デジタル ツイン テクノロジーは建設分野において楽観的な将来をもたらし、業界に革命を起こす大きな可能性を秘めています。これらの進歩に伴い、安全な建設作業を確保するために導入する必要がある新しい規制と基準が生まれます。技術の進歩に応じて建築基準を更新し、関係者全員の安全基準を向上させる必要があります。デジタル コンプライアンス システムは、各現場の進捗状況を正確に把握しながら、必要なすべての建築規制に確実に準拠することで、プロジェクトが順調に進むのに役立ちます。
デジタルツインがより一般的になるにつれて、これらのツールを監視に使用する方向へ移行する可能性があります。これにより、当局は、検査官やその他の職員が現場を訪問することなく、建設現場をリアルタイムで監視し、コンプライアンスを確保することができます。さらに、これにより検査中に発見された異常に対する透明性が高まり、プロセス全体のリスクがさらに軽減されます。
デジタルツインは、コンプライアンスを確保する従来の方法を変革し、現場作業者や規制の執行責任者に多くのメリットをもたらします。プロジェクトのスケジュールと安全プロトコルに関する最新情報を活用することで、関係者は投資が安全であることを安心して確認できると同時に、建設業界全体に対してより高い安全基準を設定することができます。
デジタル ツイン構築に対する楽観的な長期見通し
2010 年代半ば以降、デジタル ツインの人気が高まっていることは、デジタル ツインがさまざまなセクターや業界で使用されている証拠です。建設業界も例外ではありません。業界の専門家は、デジタルツインテクノロジーが建設プロジェクトの計画、監視、管理に不可欠な部分になると期待しています。
デジタルツインは、プロジェクトの各側面がプロジェクト全体の成功にどのように貢献しているのかを包括的に理解できるようにします。コンセプトから完成までのコスト、材料使用量、スケジュール、安全性能、環境への影響、その他の要素に関するデータを提供することで、効率と生産性を向上させることができます。これにより、請負業者と顧客の両方の収益性が向上する可能性があります。さらに、デジタルツインにより、プロジェクトのライフサイクルのすべての段階でより適切な意思決定が可能になり、品質管理基準を高めながらリスクを軽減できます。
機械学習アルゴリズムや人工知能ツールなどのより高度なアプリケーションがデジタル ツイン構築システムに統合されることが予想されます。これらの機能により、ユーザーは迅速かつ正確に代替案を検討し、改善が必要な領域を特定できます。さらに、IoT (モノのインターネット) テクノロジーとクラウド コンピューティング リソースの進歩に伴い、進捗状況やリモート サイトまたは資産の場所へのアクセスに関するリアルタイムの更新により、これらのシステムが提供する利点がさらに強化されます。全体として、デジタル ツイン テクノロジーは、業界内の複数のレベルで精度を向上させながらプロセスを合理化することで、将来の建設環境に革命を起こすことになりそうです。
建設におけるデジタルツインの使用は、業界に革命を起こすことが期待されています
リアルタイムのデータと予測分析を提供する機能により、これまで隠れていた側面についての洞察を得るために使用できます。安全基準とコストの最適化として。ただし、大量導入が現実になる前に、まずいくつかの課題に対処する必要があります。これには、技術要件、サイバーセキュリティの脅威、規制、長期的な持続可能性の確保が含まれます。
デジタル ツイン ソリューションが建設業界で成功するには、規制当局はユーザーのプライバシーに関する懸念を保護しながら、技術の進歩に対応するポリシーを策定する必要があります。さらに、組織は精度を向上させ、手作業に関連するコストを削減するために、人工知能や機械学習などのテクノロジーへの投資を優先する必要があります。最後に、高度なセキュリティ プロトコルと手順を使用して、システムがサイバー脅威から確実に保護されるようにする必要があります。
全体として、建設業界におけるデジタル ツインの将来は有望に見えますが、適切に展開し、時間の経過とともに成長し続けるには、関連するすべての利害関係者に代わって多大な努力が必要になります。規制の整備や新技術への投資の確保には依然として大きな進歩が必要ですが、これらのソリューションの潜在的な利点は無視できず、最終的には建設者、所有者、占有者にとって同様により良い結果につながります。
以上がデジタルツインは建設業界の未来をどのように形作るのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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