Artificial Intelligence Technologies: Top 5 Applications in Construction – Teknologi Kecerdasan Buatan: 5 Aplikasi Teratas dalam Konstruksi

Home

Artificial intelligence is the product of the constant need for data innovation. It is frequently used interchangeably with the concepts of robotization and automation and confused with machine learning or algorithms.

Dictionaries define artificial intelligence (AI) as the hypothesis and improvement of computer systems equipped for performing tasks requiring human knowledge, such as visual perception, speech recognition, and interpretation between languages.

The word “intelligence” is characterized as the capacity to comprehend, learn, and use information and abilities in new scenarios. The purpose of AI is to analyze and perceive the information gained and then perform explicit tasks.

Artificial Intelligence Technologies

The application of artificial intelligence technology in the construction industry is very much feasible now because of the advancement of three technologies: deep learning, machine learning (ML), and natural language processing.

With the help of machine learning, the execution of pre-assigned rules has improved. Hence, machine learning enhanced the algorithms that have been used so far in the artificial intelligence framework.

Machine learning allows computers to learn from data through exposure to different types of experiences, study patterns, and make decisions. It comes in numerous structures and can be addressed as design recognition, information mining, information revelation, proactive analytics, adaptive systems, statistical modeling, self-coordinating frameworks, etc.

Deep learning is a subset of machine learning. It depends on algorithms that don’t need manual administration. Deep learning utilizes sets of accessible information (Big Data) and the computing power of computers (processor power, server farms, computing in the cloud).

Natural language processing is derived from machine learning and deep learning. The aim of natural language processing is to recognize speech. After conducting research in the field of speech recognition, it has empowered us to work with enormous data sets, lexical, and syntactic.

These three technological advancements: machine learning, deep learning, and natural language processing have improved the artificial intelligence devices in the field of image recognition, text, voice, automatic robots, and decision making. Therefore, the application of artificial intelligence has expanded in medicine, law, education, and construction. Five applications of artificial intelligence in construction are discussed in the following section.

1. AI for Design of Buildings

Building information modeling (BIM) is a 3D model-based software that creates a digital model of a building. All the stakeholders of a project, such as architect, client, builders, suppliers can work on this digital model to productively design, plan, and manage buildings.

For constructing a building for a particular project, BIM 3D model considers all the required information from the civil, mechanical, architecture, electrical, and plumbing plans. The effect of each plan is taken into account and subsequently each activity is planned.

The challenge is to ensure that the various models from the sub-groups don’t clash with one another. The construction industry is attempting to utilize artificial intelligence as a generative plan to recognize and reduce clashes between the various models produced by the various groups in the preliminary and working drawing stages to prevent rework.

Researchers are developing new programming software that uses artificial intelligence to investigate varieties in each solution and produces design alternatives. These software use artificial intelligence to explicitly make 3D models of mechanical, electrical, and plumbing (MEP) systems while at the same time ensuring that the whole courses for MEP systems don’t clash with the structure design. An example of such software is Tekla Structures.

2. AI for Project Planning

In 2018, an AI startup claimed that its artificial intelligence and robots hold the key to resolving overspending and delays in construction projects.

The company uses robots to automatically capture the 3D outputs of the construction building and feed that information into an artificial neural network that determines how far the various sub-projects are completed. If things appear to be off track, the supervisory group can step in to fix small issues before they become significant problems.

Reinforcement learning is a new AI technique developed using algorithms of the future. This technique permits algorithms to learn from field experiments. It can survey endless combinations and options based upon the use of data from similar projects undertaken in the past. It helps in project planning since it provides the best possible solution and rectifies itself over time.

3. AI for Construction Safety

In the construction industry, the death of construction workers is five times higher than other industries. As per Occupational Safety and Health Administration (OSHA), the primary sources of accidents in construction s are due to the fall of objects and electric shocks.

A general contractor from Boston with yearly revenue of $3 billion is developing an algorithm that examines photographs from its places of work, checks them for security risks, for example, laborers not wearing defensive gear and associates the pictures with its accident records. The company says it can conceivably figure out the potential hazard for projects to hold safety briefings when a threat is recognized.

4. AI for Prevention of Cost Overruns

Even by employing the best project management team, most large-scale projects spend more than the allocated budget. To track spending, artificial neural networks are used to predict cost overruns. The neural network predicts the cost overruns based on the factors like the type of contract, size of the project, and competence of the project leader.

Verifiable information, for example, earliest start and finish times, latest start and finish times of similar projects, are used by predictive models to calculate the reasonable timelines for future projects.

Artificial intelligence assists workers in giving remote training on material handling, which helps the workers to improve their knowledge and skills rapidly. This reduces the time required to install new assets onto projects and facilitates early project delivery.

5. AI for Improving Productivity

Some companies sell construction equipment that are self-driven and can perform monotonous activities more productively than their human counterparts. Examples of such construction equipments are concrete pouring machines, automatic welding machines, robotic bricklaying, and automatic building demolition machines.

Preliminary site preparation or excavation work can be performed by automatic or semi-automatic bulldozers, which can set up the construction site with the assistance of a human programmer to provide the exact specifications required by the construction drawings. Therefore, the requirement of the human factor in the construction work can be removed and hence the overall time needed to finish the project can be reduced.

Task supervisors can likewise follow the progress of job site work. Supervisors can use biometric systems, facial recognition systems, and similar innovative techniques to check the productivity of workers.

FAQs

Terjemahan bebas:

Teknologi Kecerdasan Buatan: 5 Aplikasi Teratas dalam Konstruksi

Kecerdasan buatan adalah produk dari kebutuhan konstan akan inovasi data. Ini sering digunakan secara bergantian dengan konsep robotisasi dan otomatisasi dan bingung dengan pembelajaran mesin atau algoritma.

Kamus mendefinisikan kecerdasan buatan (AI) sebagai hipotesis dan peningkatan sistem komputer yang dilengkapi untuk melakukan tugas-tugas yang membutuhkan pengetahuan manusia, seperti persepsi visual, pengenalan ucapan, dan interpretasi antar bahasa.

Kata “kecerdasan” dicirikan sebagai kapasitas untuk memahami, mempelajari, dan menggunakan informasi dan kemampuan dalam skenario baru.

Tujuan AI adalah untuk menganalisis dan memahami informasi yang diperoleh dan kemudian melakukan tugas eksplisit.

Teknologi Kecerdasan Buatan

Penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam industri konstruksi sangat layak sekarang karena kemajuan tiga teknologi: pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin (ML), dan pemrosesan bahasa alami.

Dengan bantuan pembelajaran mesin, pelaksanaan aturan yang ditetapkan sebelumnya telah ditingkatkan. Oleh karena itu, pembelajaran mesin meningkatkan algoritme yang telah digunakan sejauh ini dalam kerangka kecerdasan buatan.

Pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk belajar dari data melalui paparan berbagai jenis pengalaman, pola studi, dan membuat keputusan. Muncul dalam berbagai struktur dan dapat ditujukan sebagai pengenalan desain, penambangan informasi, pengungkapan informasi, analitik proaktif, sistem adaptif, pemodelan statistik, kerangka kerja koordinasi diri, dll.

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin. Itu tergantung pada algoritma yang tidak memerlukan administrasi manual. Pembelajaran mendalam menggunakan kumpulan informasi yang dapat diakses (Big Data) dan kekuatan komputasi komputer (kekuatan prosesor, server farm, komputasi di cloud).

Pemrosesan bahasa alami berasal dari pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Tujuan pemrosesan bahasa alami adalah untuk mengenali ucapan. Setelah melakukan penelitian di bidang pengenalan ucapan, ini telah memberdayakan kami untuk bekerja dengan kumpulan data, leksikal, dan sintaksis yang sangat besar.

Tiga kemajuan teknologi ini: pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan pemrosesan bahasa alami telah meningkatkan perangkat kecerdasan buatan di bidang pengenalan gambar, teks, suara, robot otomatis, dan pengambilan keputusan. Oleh karena itu, penerapan kecerdasan buatan telah berkembang di bidang kedokteran, hukum, pendidikan, dan konstruksi. Lima aplikasi kecerdasan buatan dalam konstruksi dibahas pada bagian berikut.

1. AI untuk Desain Bangunan

Building information modelling (BIM) adalah perangkat lunak berbasis model 3D yang membuat model digital sebuah bangunan. Semua pemangku kepentingan proyek, seperti arsitek, klien, pembangun, pemasok dapat bekerja pada model digital ini untuk merancang, merencanakan, dan mengelola bangunan secara produktif.

Untuk membangun gedung untuk proyek tertentu, model BIM 3D mempertimbangkan semua informasi yang diperlukan dari rencana sipil, mekanik, arsitektur, listrik, dan pipa ledeng. Efek dari setiap rencana diperhitungkan dan selanjutnya setiap kegiatan direncanakan.

Tantangannya adalah untuk memastikan bahwa berbagai model dari sub-kelompok tidak berbenturan satu sama lain. Industri konstruksi berusaha memanfaatkan kecerdasan buatan sebagai rencana generatif untuk mengenali dan mengurangi bentrokan antara berbagai model yang diproduksi oleh berbagai kelompok dalam tahap awal dan gambar kerja untuk mencegah pengerjaan ulang.

Para peneliti sedang mengembangkan perangkat lunak pemrograman baru yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menyelidiki variasi dalam setiap solusi dan menghasilkan alternatif desain. Perangkat lunak ini menggunakan kecerdasan buatan untuk secara eksplisit membuat model 3D dari sistem mekanik, listrik, dan pipa (MEP) sementara pada saat yang sama memastikan bahwa seluruh program untuk sistem MEP tidak berbenturan dengan desain struktur. Contoh perangkat lunak tersebut adalah Tekla Structures.
Penciptaan ruang dan kota yang lebih berkelanjutan menggunakan perangkat lunak bertenaga AI seperti BIM
Desain Generatif Bertenaga AI

2. AI untuk Perencanaan Proyek

Pada tahun 2018, sebuah startup AI mengklaim bahwa kecerdasan buatan dan robotnya memegang kunci untuk menyelesaikan pengeluaran berlebih dan penundaan dalam proyek konstruksi.

Perusahaan menggunakan robot untuk secara otomatis menangkap output 3D dari bangunan konstruksi dan memasukkan informasi tersebut ke dalam jaringan saraf tiruan yang menentukan seberapa jauh berbagai sub-proyek diselesaikan. Jika hal-hal tampak keluar jalur, kelompok pengawas dapat turun tangan untuk memperbaiki masalah kecil sebelum menjadi masalah yang signifikan.

Pembelajaran penguatan adalah teknik AI baru yang dikembangkan menggunakan algoritma masa depan. Teknik ini memungkinkan algoritma untuk belajar dari eksperimen lapangan. Ini dapat mensurvei kombinasi dan opsi tanpa akhir berdasarkan penggunaan data dari proyek serupa yang dilakukan di masa lalu. Ini membantu dalam perencanaan proyek karena memberikan solusi terbaik dan memperbaiki dirinya sendiri dari waktu ke waktu.

3. AI untuk Keselamatan Konstruksi

Dalam konstruksi Di industri, kematian pekerja konstruksi lima kali lebih tinggi dari industri lainnya. Menurut Administrasi Keselamatan dan Kesehatan Kerja (OSHA), sumber utama kecelakaan dalam konstruksi adalah karena jatuhnya benda dan sengatan listrik.

Seorang kontraktor umum dari Boston dengan pendapatan tahunan sebesar $3 miliar sedang mengembangkan algoritme yang memeriksa foto-foto dari tempat kerjanya, memeriksa risiko keamanannya, misalnya, pekerja yang tidak mengenakan perlengkapan pertahanan dan mengaitkan foto-foto itu dengan catatan kecelakaannya. Perusahaan mengatakan dapat mengetahui potensi bahaya bagi proyek untuk mengadakan pengarahan keselamatan ketika ancaman dikenali.
Penandaan cerdas digunakan untuk mengukur sumber daya saat ini yang tersedia di lokasi untuk terus memantau kemajuan dan keselamatan pekerja
Penandaan Cerdas: Produk dari Smartvid.io

4. AI untuk Pencegahan Pembengkakan Biaya

Bahkan dengan mempekerjakan tim manajemen proyek terbaik, sebagian besar proyek berskala besar menghabiskan lebih dari anggaran yang dialokasikan. Untuk melacak pengeluaran, jaringan saraf tiruan digunakan untuk memprediksi pembengkakan biaya. Jaringan saraf memprediksi pembengkakan biaya berdasarkan faktor-faktor seperti jenis kontrak, ukuran proyek, dan kompetensi pemimpin proyek.

Informasi yang dapat diverifikasi, misalnya, waktu mulai dan selesai paling awal, waktu mulai dan selesai terbaru dari proyek serupa, digunakan oleh model prediktif untuk menghitung jadwal waktu yang wajar untuk proyek masa depan.

Kecerdasan buatan membantu pekerja dalam memberikan pelatihan jarak jauh tentang penanganan material, yang membantu para pekerja untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mereka dengan cepat. Ini mengurangi waktu yang diperlukan untuk memasang aset baru ke dalam proyek dan memfasilitasi pengiriman proyek lebih awal.

5. AI untuk Meningkatkan Produktivitas

Beberapa perusahaan menjual peralatan konstruksi yang dapat digerakkan sendiri dan dapat melakukan aktivitas monoton dengan lebih produktif daripada rekan-rekan manusia mereka. Contoh peralatan konstruksi tersebut adalah mesin penuang beton, mesin las otomatis, robotic bricklaying, dan mesin penghancur bangunan otomatis.

Persiapan lokasi awal atau pekerjaan penggalian dapat dilakukan dengan buldoser otomatis atau semi-otomatis, yang dapat mengatur lokasi konstruksi dengan bantuan seorang programmer manusia untuk memberikan spesifikasi yang tepat yang diperlukan oleh gambar konstruksi. Oleh karena itu, kebutuhan faktor manusia dalam pekerjaan konstruksi dapat dihilangkan dan dengan demikian keseluruhan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek dapat dikurangi.

Pengawas tugas juga dapat mengikuti perkembangan pekerjaan di lokasi kerja. Supervisor dapat menggunakan sistem biometrik, sistem pengenalan wajah, dan teknik inovatif serupa untuk memeriksa produktivitas pekerja.

FAQ

Apa itu kecerdasan buatan?

Kamus mendefinisikan kecerdasan buatan (AI) sebagai hipotesis dan peningkatan sistem komputer yang dilengkapi untuk melakukan tugas-tugas yang membutuhkan pengetahuan manusia, seperti persepsi visual, pengenalan ucapan, dan interpretasi antar bahasa.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk belajar dari data melalui paparan berbagai jenis pengalaman, pola studi, dan membuat keputusan. Pembelajaran mesin datang dalam berbagai struktur dan dapat ditangani sebagai pengenalan desain, penambangan informasi, pengungkapan informasi, analitik proaktif, sistem adaptif, pemodelan statistik, kerangka kerja koordinasi diri, dll.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin. Itu tergantung pada algoritma yang tidak memerlukan administrasi manual. Pembelajaran mendalam menggunakan kumpulan informasi yang dapat diakses (Big Data) dan kekuatan komputasi komputer (kekuatan prosesor, server farm, komputasi di cloud).

Apa itu BIM?

Building information modelling (BIM) adalah perangkat lunak berbasis model 3D yang membuat model digital sebuah bangunan. Semua pemangku kepentingan proyek, seperti arsitek, klien, pembangun, pemasok dapat bekerja pada model digital ini untuk merancang, merencanakan, dan mengelola bangunan secara produktif.
Bagaimana mencegah pembengkakan biaya proyek menggunakan AI?

Untuk melacak pengeluaran proyek, jaringan saraf tiruan digunakan untuk memprediksi pembengkakan biaya. Jaringan saraf memprediksi pembengkakan biaya berdasarkan faktor-faktor seperti jenis kontrak, ukuran proyek, dan kompetensi pemimpin proyek.

Tulisan dan pelatihan terkait: