2024 年の AEC/O 業界の 5 つの主要な開発トレンド
AEC/O (Architecture, Engineering & Construction /Operation) は、建築設計、エンジニアリング設計を提供する建設業界の総合サービスプロバイダーを指します。 、構築および運用を提供します。
2024 年、AEC/O 業界は、技術の進歩の中で常に変化する課題に直面しています。今年は先進技術の統合が見込まれ、設計、建設、運用におけるパラダイムシフトが到来すると予想されています。
これらの変化に対応して、業界は急速に変化する世界のニーズに適応するために、作業プロセスを再定義し、優先順位を調整し、コラボレーションを強化しています。
AEC/O 業界の次の 5 つのトレンドが 2024 年の主要テーマとなり、より統合され、応答性が高く、持続可能な未来に向けて移行することを推奨しています。統合されたサプライ チェーン、スマート ファクトリーとオートメーション、デジタル変革とコラボレーション、持続可能な開発と環境保護対策、グローバル市場と多様なニーズ。
1. 人工知能
人工知能 (AI) を設計、建設、運用のライフサイクルに統合することが最大のトレンドですが、AI は長年にわたる権力に対するソリューションを提供します。課題を解決し、テクノロジーを中心とした新世代のワークフローに人材を惹きつけるのに役立ちます。
近年、人工知能がゲームチェンジャーになると人々は予測していますが、これらの予測は、新しい人工知能ツールと機能が実装される 2024 年まで現実になりません。
設計段階では、人工知能がワークフローを合理化し、複雑な意思決定を支援し、創造的なプロセスを強化します。生成人工知能 (GenAI) を利用したツールは、建築家やエンジニアが効率と持続可能性を高めるために設計を最適化するのに役立ちます。このツールは、プロジェクトの成果を向上させるための予測モデルも提供し、時間のかかる手動タスクを削減します。これにより、デザイナーは時間とリソースを有効に活用し、より創造的なタスクに集中できるようになります。
建設中、人工知能の影響は物流の管理、品質管理の監督、タスクの自動化にまで及びます。これにより、労働力不足の緩和、安全性の向上、計画への遵守の確保が可能となり、ミスや遅延を最小限に抑えることができます。
運用段階では、人工知能によってビル管理が大幅に強化されます。エネルギー効率データを分析し、メンテナンスの必要性を予測し、設備管理を最適化して、建物がライフサイクル全体にわたって持続可能で機能することを保証します。
今年は、人工知能ツールも自動化技術の開発を推進し、アプリケーションが建物のライフサイクル全体をカバーすることになります。強力なテクノロジーは、これらのフェーズの効率と精度を向上させるだけでなく、イノベーションの新たな道を切り開き、将来の AEC/O 実践のバックボーンとしての地位を確固たるものにするでしょう。
2. 持続可能な建設と運営
脱炭素化への圧力が高まり続ける中、2024 年にはデジタル ツールが AEC/O 業界の持続可能な建設への移行をさらに推進するでしょう。
先進的な持続可能な実践には、デジタル モデリングと管理によってサポートされる、スマート ビルディング テクノロジーの使用と、環境に優しい材料の使用を優先することが含まれます。
スマート システムは、エネルギー使用の最適化や建物環境の管理のために人工知能やセンサーをますます使用するようになり、クラウドベースのプラットフォームは水などのリソースの監視に役立ちます。
さらに、環境に優しい材料を BIM ソフトウェアと組み合わせて使用することで、より正確な計画とリソースの効率化が可能になります。プレハブなどの最新の建設方法も、廃棄物と排出量を削減し、建設プロセスを持続可能性の目標に合わせて調整する上で重要な役割を果たします。
3. 高度なデジタル ツイン
今年、デジタル ツインは単なる表面ではなく、AEC/O ドメインのインタラクティブな相互接続ファブリックの不可欠な部分となり、 AI のパワーを最前線で活用し、AR/VR の没入型エクスペリエンスを組み合わせた分析機能。
データ駆動型デジタル ツインは、リアルタイム分析と予測的洞察を提供することで、建物のパフォーマンスとライフサイクル管理の高度なシミュレーションを可能にし、持続可能性と効率を大幅に向上させます。
デジタル ツインと AR および VR の組み合わせは、ステークホルダーの関与も再定義します。この没入型スペースでは、プロジェクト チームが複雑な構造をリアルタイムで操作できるため、設計レビュー、クライアントのプレゼンテーション、共同的な意思決定が強化されます。デジタルツインはこれらの仮想環境の基盤として機能し、その重要性が高まっていることが浮き彫りになっています。
さらに、スマートシティ計画が進むにつれて、デジタルツインは都市インフラの可視化、都市システムの監視、将来の開発計画の中核となるでしょう。これらにより、物理世界とデジタル世界の間のシームレスな情報フローが可能になり、都市管理と持続可能な開発における革新が推進されます。
4. コラボレーションの改善
クラウド テクノロジー、拡張現実 (AR)、および仮想現実 (VR) は、AEC/O 業界内でのコラボレーションの方法に革命をもたらします。クラウドにより、プロジェクト データのシームレスな共有と管理が可能になり、地理的な境界に関係なくリアルタイムのコラボレーションが促進されます。
来年、新しいプラットフォームや新しい作業方法が開発されるにつれて、クラウドはさらに洗練されるでしょう。これにより、AR および VR テクノロジーが補完され、関係者がよりインタラクティブかつ直観的な方法でプロジェクト モデルに関与できるようになり、理解と意思決定が向上します。
VR および AR ハードウェアとグラフィックス技術の進歩のおかげで、これらの技術は大幅な成長を遂げるでしょう。 AEC/O 業界内では、VR が重要な設計およびエンジニアリング ツールとして再位置づけされています。
人工知能との組み合わせにより、よりインタラクティブで現実的な環境が提供されます。これは、実際のシナリオをシミュレーションし、新しい建物の遠隔訓練を可能にするために重要です。この組み合わせは、設計、計画、コラボレーションに革命をもたらす可能性があるため、AEC 業界にとって特に重要です。
これらのテクノロジーを組み合わせると、コラボレーションが簡素化されるだけでなく、創造的かつ効率的なプロジェクト開発のための新しい道が開かれます。
5. 接続性主導の相互運用性
もちろん、これらのテクノロジーの相互接続が進むにつれ、相互運用性の問題がこうした傾向の根本にあります。今年、AEC/O 業界は、ビルディング インフォメーション モデリング (BIM) テクノロジーの進歩のおかげで、相互運用性の新たな高みに到達するでしょう。
BIM とデジタル ツイン、AI、IoT センサー、クラウド コンピューティングを組み合わせることで、コラボレーションとデータ管理が大幅に強化されることが期待されます。
接続性の向上により、プロジェクト チームはすべての建設データを 1 か所に集めて、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、プロジェクトを効率的に実行できるようになります。ソリューション間の相互運用性の向上により、来年はさらなる開発が期待されます。
未来を受け入れる
2024 年、AEC/O 業界は革新的な進歩の波を迎えます。あらゆる段階での人工知能の統合から持続可能な慣行の広範な導入に至るまで、業界はより効率的で協調的かつ革新的な未来に向けて準備を進めています。
デジタルツインの台頭、相互運用性の強化、自動化テクノロジーの使用増加により、業界におけるプロジェクトの管理と実行の方法が再定義されます。進化するコラボレーション手法と AR/VR アプリケーションの拡大と相まって、これらの傾向は、技術革新の最前線にあり、急速に進化する世界情勢によってもたらされる課題に対処する準備ができている業界を描いています。
以上が2024 年の AEC/O 業界の 5 つの主要な開発トレンドの詳細内容です。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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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
