인공 지능이 건설 관리 혁신에 미치는 영향 증가
효율성과 혁신이 중요한 오늘날의 역동적인 건설 관리 환경에서 인공 지능의 통합은 설계를 더욱 강력하게 만들고 의사 결정 프로세스를 단순화하는 새로운 솔루션을 제공함으로써 판도를 바꾸는 역할을 합니다. 전통적인 건축 관행.
분명히 AI와 BIM의 출현으로 건설 산업은 갑자기 더 좋아지고 혁명적인 변혁을 준비하고 있습니다. 이는 과거에도 우연히 선전되었으며 전통적으로 복잡한 프로세스와 단편적인 의사소통이 특징이었습니다.
건설산업은 규모가 크고 경제적으로 중요하며, 인공지능과 머신러닝을 중심으로 패러다임 변화를 겪고 있습니다. 이 혁명은 새로운 기술을 수용하는 것뿐만 아니라 사람들이 건설 프로젝트를 계획, 실행 및 관리하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
건설 산업의 연간 생산량은 10조 달러를 초과하며 이는 전 세계 GDP의 13%에 해당합니다. 디지털화와 자동화를 통해서만 건설 산업의 시장 가치가 연간 1조 6천억 달러씩 증가하여 건설을 세계 경제에서 가장 큰 산업 중 하나로 만들 수 있습니다.
예측 분석부터 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 이르기까지 인공 지능은 건설 관리의 모든 측면을 재편하여 효율성과 생산성을 높이고 위험을 줄이는 길을 열어줍니다. 건물 관리 회사는 IoT 장치와 결합된 AI 지표를 활용하여 지속적으로 장비 고장을 예측하고 문제를 효율적이고 효과적으로 해결하여 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
건설 솔루션에서 인공 지능과 기계 학습의 역할
인공 지능과 기계 학습 기술은 프로젝트 수명 주기의 모든 단계에서 실행 가능한 통찰력을 제공하고 동시에 프로세스를 최적화함으로써 건설 관리를 혁신하는 데 더욱 도움을 주고 있습니다. 개념화 및 설계 레이아웃부터 구축 및 유지 관리에 이르기까지 AI 솔루션은 운영을 간소화하고 의사 결정을 개선했습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 대량의 데이터를 지속적으로 평가하여 프로젝트 일정을 최적화하고 리소스를 효율적으로 배치하는 동시에 잠재적인 위험이 확대되기 전에 이를 식별할 수 있습니다. 이러한 모델은 과거 프로젝트 데이터로부터 지속적으로 학습하여 프로젝트 결과를 예측함으로써 이해관계자가 정보에 입각한 결정을 내리고 지연 및 비용 초과를 줄이는 데 도움이 됩니다.
빌딩 정보 모델링 - BIM
BIM은 AI 기반 건설 관리의 핵심입니다. BIM은 계속해서 AI 및 ML 알고리즘을 활용하여 물리적 자산의 디지털 표현을 생성함으로써 이해관계자가 가상 환경에서 건설 프로젝트를 시각화, 시뮬레이션 및 평가할 수 있도록 합니다. 프로젝트 데이터를 중앙 집중화하고 이해관계자 간의 협업을 촉진함으로써 BIM은 지속적으로 조정을 개선하고 재작업을 줄이며 프로젝트 결과를 개선합니다. AI 기반 BIM 솔루션은 충돌 감지를 지속적으로 자동화하여 건물 설계가 에너지 효율성에 최적화되도록 보장하는 동시에 건설 순서를 시뮬레이션하고 건설 프로젝트 계획 및 실행 방식을 혁신할 수 있습니다.
로봇 프로세스 자동화 - RPA의 역할
RPA는 건설 관리 세계에 물결을 일으키는 또 다른 혁신적인 기술입니다. RPA는 반복적이고 규칙 기반 작업을 자동화함으로써 건설 전문가의 소중한 시간을 확보하여 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 건설 관리에서 RPA는 조달 프로세스, 송장 처리 및 문서 관리를 자동화하여 오류를 줄이고 프로젝트 진행 속도를 높일 수 있습니다. RPA는 기존 시스템 및 소프트웨어와 원활하게 통합되어 운영 효율성을 향상하고 건설 프로젝트 전반에 걸쳐 비용을 절감할 수 있습니다.
인공지능을 통한 위험 완화 및 예측 분석
건설 관리에서 인공지능의 주요 장점 중 하나는 위험과 불확실성을 줄이는 능력이라는 점은 주목할 가치가 있습니다. AI 알고리즘은 과거 프로젝트 데이터와 실시간 센서 데이터를 평가함으로써 잠재적인 위험을 지속적으로 식별하는 동시에 프로젝트 결과에 대한 가능성과 영향을 예측할 수 있습니다. 날씨 관련 연기 및 지연부터 공급망 중단까지, AI 기반 예측 분석은 이해관계자가 위험을 사전에 해결하고 완화 전략을 구현하는 데 도움이 됩니다. 건설 회사는 AI 기반 위험 관리 솔루션을 활용하여 프로젝트 지연을 최소화하고 비용을 절감하며 이해관계자의 신뢰를 높일 수 있습니다.
예측 유지 관리 전략을 구현하면 기계 가동 중지 시간을 30~50% 더 줄이고 서비스 수명을 20~40% 연장할 수 있습니다.
장벽
AI 혁명의 정점에 서 있는 동안 혁신을 위한 광대한 기회와 끝없는 잠재력에도 불구하고 우리는 여전히 적절하게 해결해야 할 데이터 상호 운용성, 표준화 및 인력 적응에 대한 장벽에 직면해 있습니다. 이러한 장애물을 해결하고 극복하는 것이 원활하고 빠른 성장으로 이어집니다.
앞으로 나아갈 길
인공지능의 지속적인 발전으로 건설관리의 중요성은 더욱 부각될 것입니다. 자율 건설 차량이든 증강 현실 기술이든 프로젝트 관리에 전례 없는 편의성과 효율성 향상을 가져올 것입니다.
그러나 실제로 건설 관리에서 인공지능의 잠재력을 최대한 활용하려면 모든 이해관계자의 공동 노력이 필요합니다. 건설회사는 AI를 자사 운영에 효과적으로 통합하기 위해 AI 인재, 인프라 및 교육에 지속적으로 투자해야 합니다. 정부와 규제 기관은 건설 산업에서 AI의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 프레임워크와 벤치마크를 지속적으로 구축해야 합니다. AI 기반 혁신을 수용함으로써 건설 산업은 지속적으로 발전하고 새로운 수준의 효율성, 지속 가능성 및 탄력성에 도달하여 미래의 도시와 인프라를 형성할 수 있습니다.
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Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
