Jadual Kandungan
Status Semasa BIM
Cara Kepintaran Buatan Mengubah BIM
Kelebihan BIM dipacu AI
Cabaran dan had BIM dipacu AI
Masa depan BIM: peluang dan ramalan
Kesimpulan
Rumah Peranti teknologi AI Masa depan BIM: Bagaimana kecerdasan buatan memacu inovasi industri

Masa depan BIM: Bagaimana kecerdasan buatan memacu inovasi industri

May 27, 2023 pm 03:20 PM
AI algoritma bim

Memandangkan industri pembinaan terus berkembang, begitu juga teknologi yang menyokongnya. Salah satu kemajuan paling ketara dalam beberapa tahun kebelakangan ini ialah penggunaan Pemodelan Maklumat Bangunan (BIM), satu proses yang membolehkan arkitek, jurutera dan kontraktor mencipta dan mengurus perwakilan digital projek pembinaan.

Masa depan BIM: Bagaimana kecerdasan buatan memacu inovasi industri

Kini, dengan integrasi kecerdasan buatan (AI), masa depan BIM lebih cerah. Artikel ini akan mengkaji cara menggunakan teknologi BIM untuk mempromosikan inovasi dalam industri pembinaan dan menggunakan kecerdasan buatan untuk mencapai matlamat ini.

Status Semasa BIM

Memahami status semasa teknologi BIM adalah penting untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang kesan AI terhadap BIM. BIM telah merevolusikan cara projek pembinaan direka, dirancang dan dilaksanakan dengan menyediakan platform kerjasama untuk pihak berkepentingan berkongsi maklumat dan bekerja secara kolaboratif dalam masa nyata. Walau bagaimanapun, teknologi ini masih mempunyai had, seperti kekurangan automasi dan pengoptimuman.

Cara Kepintaran Buatan Mengubah BIM

Mengintegrasikan AI ke dalam BIM berpotensi untuk mengatasi beberapa batasan ini. Pereka bentuk dan kontraktor boleh menggunakan AI untuk menganalisis sejumlah besar data, mengenal pasti corak dan membuat ramalan untuk mengoptimumkan rancangan dan garis masa mereka. Algoritma pembelajaran mesin juga boleh belajar daripada projek lepas dan mencadangkan penambahbaikan untuk projek masa hadapan, manakala penglihatan komputer boleh digunakan untuk mencipta model 3D yang sangat terperinci daripada pelan tindakan 2D.

Kelebihan BIM dipacu AI

Manfaat BIM dipacu AI adalah banyak, berikut adalah beberapa contoh:

  • Meningkatkan kecekapan: dengan dipacu AI Dengan BIM, pereka bentuk dan kontraktor boleh mengoptimumkan rancangan dan jadual mereka, mengurangkan masa dan sumber yang diperlukan untuk menyiapkan projek. Ini mengakibatkan masa penghantaran yang lebih singkat dan penjimatan kos yang lebih besar.
  • Ketepatan yang dipertingkatkan: Algoritma AI dapat memproses dan menganalisis sejumlah besar data, menghasilkan ramalan dan pemodelan yang lebih tepat. Ini boleh membawa kepada membuat keputusan yang lebih baik dan mengurangkan ralat semasa pembinaan.
  • Pengurusan risiko yang lebih baik: Kepintaran buatan boleh membantu mengenal pasti potensi risiko dan isu sebelum pembinaan bermula, menyediakan penyelesaian proaktif yang menjimatkan masa dan wang. Ini membantu mengurangkan kemungkinan kelewatan atau kesilapan yang mahal.
  • Kerjasama yang lebih baik: BIM sudah membenarkan kerjasama antara pihak berkepentingan, tetapi dengan kecerdasan buatan, kerjasama ini boleh menjadi lebih diselaraskan dan berkesan. Dengan memberikan maklum balas dan cerapan masa nyata, AI boleh membantu pasukan bekerja bersama dengan lebih cekap.
  • Kemampanan Dipertingkat: Dengan mengoptimumkan reka bentuk dan proses, BIM dipacu AI boleh membantu mengurangkan sisa dan penggunaan tenaga, membolehkan amalan bangunan yang lebih mampan. Ini membantu mengurangkan kesan alam sekitar projek pembinaan dan mewujudkan masa depan yang lebih mampan.

Cabaran dan had BIM dipacu AI

Sudah tentu, terdapat juga cabaran dalam mengintegrasikan AI ke dalam teknologi BIM. Salah satu kebimbangan terbesar ialah kualiti data yang digunakan, kerana algoritma AI bergantung pada data yang tepat dan boleh dipercayai untuk membuat ramalan yang tepat. Terdapat juga kebimbangan mengenai privasi dan keselamatan, serta kemungkinan berat sebelah dalam membuat keputusan AI. Walau bagaimanapun, apabila teknologi AI terus berkembang, penyelesaian kepada cabaran ini sedang dibangunkan, seperti menambah baik tadbir urus data dan meningkatkan ketelusan dalam membuat keputusan AI.

Masa depan BIM: peluang dan ramalan

Melihat masa depan, BIM dan AI mempunyai masa depan yang cerah. Memandangkan teknologi AI terus berkembang, kami boleh mengharapkan untuk melihat automasi dan pengoptimuman yang lebih besar dalam proses BIM, menghasilkan projek pembinaan yang lebih pantas dan cekap. Pada masa hadapan, kami mungkin melihat peningkatan integrasi BIM dengan teknologi pembinaan lain seperti dron dan penderia IoT. BIM dipacu AI berpotensi untuk mengubah sepenuhnya industri pembinaan, menjadikannya lebih cekap, menjimatkan dan mampan.

Kesimpulan

Industri pembinaan berubah dalam cara yang menarik kerana penumpuan kecerdasan buatan dan teknologi BIM. Walaupun terdapat cabaran dan batasan untuk teknologi ini, kelebihannya tidak boleh diabaikan. Dengan reka bentuk, jadual dan proses pengoptimuman kecerdasan buatan, projek pembinaan disiapkan dengan lebih pantas, lebih cekap dan dengan ketepatan yang lebih tinggi.

Memandangkan teknologi terus berkembang, kita boleh mengharapkan untuk melihat lebih banyak inovasi dalam industri pembinaan. Memahami kemajuan dalam teknologi baharu ini membolehkan kami menyediakan diri untuk berkembang maju dalam era baharu teknologi pembinaan yang menarik ini.

Atas ialah kandungan terperinci Masa depan BIM: Bagaimana kecerdasan buatan memacu inovasi industri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Algoritma pengesanan yang dipertingkatkan: untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi Algoritma pengesanan yang dipertingkatkan: untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles