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生成 AI は建築設計の自動化にどのように役立ちますか?

建設業界は、スケジュール設定や文書分析などの日常業務を完了するために人工知能 (AI) の使用に手を出し始めています。しかし、生成 AI はゲームチェンジャーであり、コストの削減、生産性の向上、無駄の削減など、建物の設計方法を変える可能性がある、とオーグメンタの CEO、フランチェスコ・イオリオ氏は述べています。

ChatGPT や DALL-E などのツールは、大規模な機械学習 (ML) モデルを使用し、ラベル付きの意味のある大量のデータにアクセスして、テキストや画像のクエリに対する洞察力に富んだ応答を提供します。ただし、一部の業界では ML モデルのトレーニングに使用されるデータセットへのアクセスが制限されているため、生成 AI を使用して現実世界の問題を解決するメリットを享受することが困難になっています。

建設業界が良い例です。建築工学図面のマークアップデータを含む単一のリポジトリはありません。これは、エンジニアリング会社がデータを秘密にし、知的財産を共有する傾向がないためです。その結果の 1 つは、時代遅れの設計手法が建設業界の成長を妨げているということです。建物とそのシステムを設計するための既存の従来のツールは、紙に書かれた電子鉛筆よりもわずかに優れており、その結果、設計を構築できず、業界間の調整が欠如し、必然的にやり直しが必要になった場合に時間と材料が無駄になります。

とはいえ、非常に大規模で多様かつ詳細なデータセットを利用して複雑なモデルをトレーニングする ChatGPT のような最先端の生成 AI モデルでさえ、誤った結果を生成し、出力にも影響を与える可能性があります。完全な自信。 ChatGPT の場合、間違いを犯した場合の影響は比較的低いです。しかし、エンジニアリングにおけるリスクは非常に高いため、生成 AI を安全かつ効果的に導入するには、大規模なブラックボックスの数学モデル以上のものが必要になります。

アーキテクチャデザインのパラダイムシフト

ありがたいことに、トレーニングに使用できるジェネレーティブデザインの形式で新しい有効なデータを生成できる、ルールベース AI システムへの新しいハイブリッドアプローチがあります。 MLモデル。このアプローチの最も価値のある応用は、自動化された建物設計です。エンドツーエンドの設計プロセスが数か月から数日に短縮されるだけでなく、開発者、アーキテクト、エンジニアがコスト、スケジュール、効率に関してより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう、これまでにない洞察を提供します。

建設における自動化された建物設計の利点

建設業界が建物設計プロセスを自動化することで何を達成できるかを詳しく見てみましょう。

1. 高性能で規格に準拠した建物を設計する – リスク、遅延、やり直しを軽減する

今日、高度な建物設計を作成する建築家やコンサルティングエンジニアには、次のことを行うための時間や十分な情報がありません。構築可能なシステムを開発します。たとえば、機械、電気、配管、構造システム (MEP/S) の設計プロセスは非常に複雑で、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。これは、エラー、遅延、リスク、不確実性の主な原因の 1 つでもあります。

設計を自動化することにより、設計と建設のプロセスの速度が大幅に加速され、建設スケジュールが数か月短縮され、住宅用および商業用の機能的な建物をより早く作成できるようになります。リスクと不確実性を軽減し、手戻り（コストが平均 6% 増加する）を排除することで、開発者はプロジェクトの計画と予算をより適切に設定できるようになり、請負業者はより正確に作業に入札できるようになります。

2. より良い、より持続可能な世界の構築

建設業界はエネルギーと材料の主要消費者です。 Energy Research Frontier の「建築、エンジニアリング、建設、運営業界におけるデジタル変革と廃棄物管理」レポートによると、新しい建設資材の最大 30% が設計ミスややり直しにより無駄になっています。自動設計システムを使用すると、これらのエラーを事実上排除できます。

ジェネレーティブ AI は、複数の設計代替案を並行して作成することもできるため、より少ない材料でよりパフォーマンスの高い建物を開発する方法を見つけるのに役立ちます。また、国連環境計画によると、建物が世界のエネルギーと資源の約 40% を消費していることを考慮すると、エネルギー効率の向上にも役立ちます。開発者は、コストとスケジュールのみを最適化するか、より持続可能な材料の使用と運用を同時に設計するかの選択肢を理解できるようになりました。非常に詳細なデザインを自動的に生成することで、必要なものだけを注文できるようになり、材料の無駄が削減されます。

3. 効率と費用対効果の向上

生成 AI を活用して建物の設計と性能を最適化することで、業界は二酸化炭素排出量を削減できるだけでなく、より効率的かつ費用対効果の高い方法で削減することができます。。目標。数年前、建築家、エンジニア、建設 (AEC) の専門家は、設計や調整のエラーによって引き起こされたエラーや競合の解決に時間の約 20% を費やしていると推定されていました。世界的には、これは 2,800 億ドルの手戻りに相当します。人材が不足し、新築の需要が高まるにつれて、この数字が上昇していることは疑いありません。

生成人工知能は、設計および建設プロセスにレベルの自動化をもたらし、AEC 専門家が最適な設計を数週間ではなく数時間で作成できるようにし、建設エラーを劇的に削減します。設計は高い確実性を持って設計されるため、設計の専門家はより効率的に作業を行うことができ、やり直しやエラーに費やす時間を短縮できます。

4. 人材不足のプレッシャーの軽減

建設業界は、十分な訓練を受けた経験豊富な人材の深刻な不足に直面しており、現在建設中のプロジェクトのニーズを満たすことができません。実際、業界最大手の労働組合の一部は、米国では熟練した職人が不足すると予測している。

自動化された設計とは、建設会社、エンジニアリング会社、請負業者の個人が経験豊富な管理経験を容易に得られるようにすることで、若手の設計者やエンジニアでも構築可能でコードに準拠した設計を作成できるようにすることを意味します。また、これらの人々を伝統的で退屈なデザイン作業の方法から解放します。代わりに、時間をかけてクライアントのニーズを真に理解し、最適な設計を達成するための設計オプションとトレードオフを検討することができます。

5. 新規建設需要に対応する規模

デロイトの 2023 年エンジニアリングおよび建設業界の見通しレポートによると、新規建設プロジェクトへの投資が不足することはありません。米国では、新設住宅戸数は年間 155 万戸に達すると予想されていますが、2009 年の 58 万 3,000 戸と比較して、熟練労働者の不足と高い離職率を考慮すると、業界はより少ない労力でより多くの成果を上げる方法を学ばなければなりません。

Generative AI は、建設エコシステム全体に拡張することを約束します。請負業者は、人材や定着率に制限されることなく、設計能力を拡張できます。部品サプライヤーは、自社のプレハブサービスを自動化して拡張し、単なる部品ではなく、目的に合わせて設計された完全なアセンブリの販売を含めることができます。建設業界は、この新たなテクノロジーを採用することで、ようやく追いつくことができます。