Jadual Kandungan
Peranan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam penyelesaian pembinaan
Pemodelan Maklumat Bangunan - BIM
Pengautomasi Proses Robotik - Peranan RPA
Mitigasi Risiko dan Analitis Ramalan dengan Kepintaran Buatan
Halangan
Jalan ke hadapan
Rumah Peranti teknologi AI Kesan Berkembang Kecerdasan Buatan terhadap Mengubah Pengurusan Pembinaan

Kesan Berkembang Kecerdasan Buatan terhadap Mengubah Pengurusan Pembinaan

Mar 25, 2024 pm 06:36 PM
AI

Kesan Berkembang Kecerdasan Buatan terhadap Mengubah Pengurusan Pembinaan

Dalam persekitaran pengurusan pembinaan yang dinamik hari ini, di mana kecekapan dan inovasi adalah penting, integrasi kecerdasan buatan memainkan peranan yang mengubah permainan dengan menyediakan penyelesaian baru yang menjadikan reka bentuk lebih berkuasa dan memudahkan proses membuat keputusan, Berubah secara radikal amalan seni bina tradisional.

Nampaknya, dengan kemunculan AI dan BIM, industri pembinaan tiba-tiba menjadi lebih baik dan bersedia untuk transformasi revolusioner, yang kebetulan digembar-gemburkan pada masa lalu serta secara tradisinya dicirikan oleh proses yang kompleks dan komunikasi yang berpecah-belah sebagai ciri.

Industri pembinaan adalah besar dan signifikan dari segi ekonomi, dan sedang mengalami anjakan paradigma yang dipacu oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Revolusi ini bukan hanya tentang menerima teknologi baharu; ia juga secara asasnya mengubah cara orang ramai merancang, melaksanakan dan mengurus projek pembinaan.

Nilai keluaran tahunan industri pembinaan melebihi AS$10 trilion, bersamaan dengan 13% daripada KDNK global. Hanya melalui pendigitalan dan automasi nilai pasaran industri pembinaan boleh meningkat sebanyak $1.6 trilion setiap tahun, menjadikan pembinaan sebagai salah satu industri terbesar dalam ekonomi dunia.

Daripada analitik ramalan kepada Automasi Proses Robotik (RPA), kecerdasan buatan membentuk semula setiap aspek pengurusan pembinaan, membuka jalan untuk meningkatkan kecekapan, produktiviti dan mengurangkan risiko. Dengan memanfaatkan metrik AI digabungkan dengan peranti IoT, syarikat pengurusan bangunan boleh terus meramalkan kegagalan peralatan dan menyelesaikan isu dengan cekap dan berkesan, menjimatkan masa dan kos yang ketara.

Peranan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam penyelesaian pembinaan

Kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin terus membantu merevolusikan pengurusan pembinaan dengan memberikan cerapan yang boleh diambil tindakan dan pada masa yang sama mengoptimumkan proses pada setiap peringkat kitaran hayat projek. Daripada pengkonsepan dan susun atur reka bentuk kepada pembinaan dan penyelenggaraan, penyelesaian AI telah benar-benar menyelaraskan operasi dan membuat keputusan yang lebih baik. Sebagai contoh, algoritma AI boleh terus menilai sejumlah besar data untuk mengoptimumkan jadual projek dan menempatkan sumber dengan cekap sambil mengenal pasti potensi risiko sebelum ia meningkat. Model-model ini boleh terus belajar daripada data sejarah projek untuk meramalkan hasil projek, membantu pihak berkepentingan membuat keputusan termaklum dan mengurangkan kelewatan dan lebihan kos.

Pemodelan Maklumat Bangunan - BIM

BIM ialah teras pengurusan pembinaan dipacu AI. BIM terus memanfaatkan algoritma AI dan ML untuk mencipta perwakilan digital aset fizikal, membolehkan pihak berkepentingan untuk memvisualisasikan, mensimulasikan dan menilai projek pembinaan dalam persekitaran maya. Dengan memusatkan data projek dan memudahkan kerjasama dalam kalangan pihak berkepentingan, BIM terus meningkatkan penyelarasan, mengurangkan kerja semula dan menambah baik hasil projek. Penyelesaian BIM berasaskan AI boleh terus mengautomasikan pengesanan konflik, memastikan reka bentuk bangunan dioptimumkan untuk kecekapan tenaga, sambil mensimulasikan urutan pembinaan, merevolusikan cara projek pembinaan dirancang dan dilaksanakan.

Pengautomasi Proses Robotik - Peranan RPA

RPA ialah satu lagi teknologi transformatif yang mencipta gelombang dalam dunia pengurusan pembinaan. Dengan mengautomasikan tugasan berulang dan berasaskan peraturan, RPA boleh membebaskan masa berharga profesional pembinaan, membolehkan mereka menumpukan pada tugas yang lebih strategik. Dalam pengurusan pembinaan, RPA boleh mengautomasikan proses perolehan, pemprosesan invois dan pengurusan dokumen, mengurangkan ralat dan mempercepatkan kemajuan projek. Dengan menyepadukan secara lancar dengan sistem dan perisian sedia ada, RPA boleh meningkatkan kecekapan operasi dan menjana penjimatan kos sepanjang projek pembinaan.

Mitigasi Risiko dan Analitis Ramalan dengan Kepintaran Buatan

Perlu diperhatikan bahawa salah satu kelebihan utama Kepintaran Buatan dalam pengurusan pembinaan ialah keupayaannya untuk mengurangkan risiko dan ketidakpastian. Dengan menilai data projek sejarah dan data penderia masa nyata, algoritma AI boleh terus mengenal pasti potensi risiko sambil meramalkan kemungkinan dan kesannya terhadap hasil projek. Daripada kelewatan dan kelewatan berkaitan cuaca hingga gangguan rantaian bekalan, analitik ramalan dipacu AI membantu pihak berkepentingan menangani risiko secara proaktif dan melaksanakan strategi mitigasi. Dengan memanfaatkan penyelesaian pengurusan risiko dikuasakan AI, syarikat pembinaan boleh terus meminimumkan kelewatan projek, mengurangkan kos dan meningkatkan keyakinan pihak berkepentingan.

Pelaksanaan strategi penyelenggaraan ramalan boleh mengurangkan lagi masa mati mesin sebanyak 30-50% sambil memanjangkan hayat perkhidmatannya sebanyak 20-40%.

Halangan

Sambil kami berdiri di puncak revolusi AI, walaupun terdapat peluang yang luas dan potensi inovasi yang tidak berkesudahan, kami masih menghadapi halangan kepada kebolehoperasian data, penyeragaman dan penyesuaian tenaga kerja yang perlu ditangani dengan betul bersama. Caranya. Menangani dan mengatasi halangan ini membawa kepada pertumbuhan yang lancar dan pesat.

Jalan ke hadapan

Dengan perkembangan berterusan kecerdasan buatan, kepentingan pengurusan pembinaan akan menjadi semakin menonjol. Sama ada kenderaan pembinaan autonomi atau teknologi realiti tambahan, ia akan membawa peningkatan kemudahan dan kecekapan yang tidak pernah berlaku sebelum ini kepada pengurusan projek.

Tetapi sebenarnya, merealisasikan potensi penuh kecerdasan buatan dalam pengurusan pembinaan memerlukan usaha bersama semua pihak berkepentingan. Syarikat pembinaan mesti terus melabur dalam bakat, infrastruktur dan latihan AI untuk menyepadukan AI dengan berkesan ke dalam operasi mereka. Kerajaan dan pengawal selia mesti terus mewujudkan rangka kerja dan penanda aras untuk memastikan penggunaan AI yang beretika dan bertanggungjawab dalam industri pembinaan. Dengan menerima inovasi dipacu AI, industri pembinaan boleh terus maju dan mencapai tahap kecekapan, kemampanan dan daya tahan baharu, membentuk bandar dan infrastruktur masa depan.

Atas ialah kandungan terperinci Kesan Berkembang Kecerdasan Buatan terhadap Mengubah Pengurusan Pembinaan. 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

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

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

See all articles