Bersedia untuk kecerdasan buatan untuk mengubah industri pembinaan
Teknologi pemanduan autonomi terkini telah mencapai kemajuan yang mengagumkan Daripada sistem pemanduan autonomi kereta kepada navigasi automatik pesawat dan instrumen pemanduan autonomi, generasi pertama kecerdasan buatan ada di mana-mana.
Alat ini telah mengubah cara kita hidup dan cara kita berinteraksi dengan dunia dan satu sama lain. Ingat dunia 30 tahun yang lalu? Ia adalah dunia tanpa Internet, tanpa e-mel, tanpa media sosial, tanpa fotografi di mana-mana, tanpa ride-hailing, apatah lagi trem.
Generasi kecerdasan buatan akan datang, yang dikenali sebagai kecerdasan am buatan (AGI), akan mempunyai keupayaan untuk memahami pelbagai tugas, seperti pemikiran abstrak. Ia akan dapat menilai dan menyesuaikan diri seperti manusia. Ini akan mengubah sepenuhnya dunia yang kita diami, mungkin dalam tempoh 20-30 tahun akan datang. AGI akan dibangunkan dalam masa terdekat; namun, apakah ini bermakna bagi mereka yang bekerja dalam persekitaran binaan
Industri pembinaan adalah sangat kompleks. Cara bangunan dirancang, direka bentuk, dibina, dibeli, dibiayai, diinsuranskan dan digunakan adalah saling bergantung. Aliran ini telah berkembang menjadi proses di mana proses mengukuhkan satu sama lain, menyukarkan pengganggu untuk menembusi.
Walaupun nilai teknologi canggih juga akan terus menurun secara eksponen, adalah mungkin untuk mencapai tahap di mana model sedia ada tidak lagi digunakan. Malah, kami sudah pun melihat perkara ini berlaku dengan kemajuan dalam pembuatan luar tapak dan pendekatan reka bentuk dan pembuatan berasaskan platform (P-DfMA).
Reka bentuk seni bina telah dipengaruhi oleh kecerdasan buatan. AI Generatif membolehkannya menggunakan model parametrik serta reka bentuk berasaskan bukti, diuji dan diulang melalui algoritma tradisional, untuk mencapai reka bentuk optimum pada peringkat awal, meningkatkan kecekapan dan mengurangkan pelepasan karbon.
Simulasi dan analitik yang canggih boleh digunakan untuk membina strategi yang lebih baik, mengendalikan banyak pembolehubah secara serentak dan belajar daripada berjuta-juta titik data yang dijana oleh setiap projek;
Apa yang mungkin berlaku pada masa hadapan
Mulai tahun 2030, akan berlaku ledakan kecerdasan buatan generatif dalam seni bina dan pejabat kejuruteraan. Pengoptimuman awal dan pelbagai objektif akan menjadi kebiasaan dan akan merangkumi semua disiplin seni bina dan kejuruteraan.
Ini akan memaklumkan projek dan mengurangkan risiko dari awal, termasuk analisis kos, pematuhan peraturan dan perancangan serta pengurangan pelepasan karbon. Anjakan paradigma akan datang.
Pada tahun 2030-an, memandangkan peranan kecerdasan buatan terus meluas ke dalam bidang sains bahan, ia akan membantu mempercepatkan penemuan dan aplikasi bahan baharu untuk meningkatkan prestasi bangunan, ketahanan dan kemampanan. Malah, orang ramai juga akan mula menyaksikan tapak pembinaan automatik.
Menjelang 2040, kecerdasan buatan akan mengubah industri kejuruteraan dan pembinaan dengan cara yang sukar untuk diramalkan. Kebanyakan proses akan diautomatikkan dan dioptimumkan.
Pereka akan menggunakan kecerdasan buatan dalam setiap aspek kerja mereka, dan ia akan menjadi alat untuk meningkatkan persepsi, gerak hati dan kreativiti. Sempadan antara disiplin mungkin akan hilang. Perusahaan reka bentuk akan menjadi holistik, hujung ke hujung. Perancangan, kos dan pematuhan akan diautomatikkan sepenuhnya dan mungkin juga berautonomi.
Malah, tapak pembinaan juga akan berubah. Dengan robot yang bukan sahaja mempunyai ketangkasan manusia, boleh diprogramkan dalam bahasa Inggeris yang mudah, dan kos sebanyak ketuhar gelombang mikro, seseorang boleh mengharapkan ia digunakan dalam banyak bidang, terutamanya kawasan berisiko tinggi. Ini akan mengubah persepsi risiko dan kebolehbinaan, menjejaskan rancangan dan kos bangunan.
Pada tahun 2050-an dan seterusnya, dengan kemunculan kecerdasan buatan am, orang ramai akan melihat segala-galanya berubah semula. Pekerjaan yang dianggap hanya dilakukan oleh manusia akan digantikan dengan program tidak lama lagi.
Jika kita terus meluaskan ini kepada biokejuruteraan dan robotik, daripada bahan penyerapan karbon biogenetik kepada mikro dan nanoteknologi binaan sendiri, kemungkinannya akan berada di luar imaginasi orang ramai.
Ringkasan
Realitinya ialah pembangunan kecerdasan buatan dan penembusannya ke dalam semua aspek kehidupan dan pekerjaan pada mulanya akan meningkatkan taraf kerja manusia. Ini dipanggil kecerdasan tambahan, dan ia merupakan gabungan pengalaman manusia dan kecerdasan buatan yang sempit. Tetapi maksudnya, ini hanyalah permulaan.
Apabila sistem dan proses menjadi lebih bijak, risiko atau batasan yang dilihat pada masa ini mungkin hilang. Ini akan membawa kepada perubahan dalam cara bangunan direka bentuk, dibina, diperoleh dan juga diinsuranskan. Pada ketika ini, peranan jurutera, pengurus projek, arkitek, dan lain-lain mesti berubah. Jika mereka tidak menyesuaikan diri, pekerjaan mereka berisiko.
Jelas sekali, kebanyakan pekerjaan sedia ada akan bertukar dalam tempoh 5 hingga 10 tahun akan datang. Semua yang dilakukan pada skrin pada masa ini akhirnya boleh diautomasikan. Oleh itu, yang penting ialah orang ramai perlu belajar, berkembang dan menyesuaikan diri untuk kekal relevan, dan mereka perlu melabur dalam inovasi yang boleh menjangkakan gangguan ini.
Atas ialah kandungan terperinci Bersedia untuk kecerdasan buatan untuk mengubah industri pembinaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

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

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

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

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

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

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

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

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
