AI는 최고를 만들 수 없습니다

평방피트

개발자들은 드론, 카메라, 앱, 로봇과 같은 인공 지능 도구를 수용하고 있습니다. 이를 통해 건설 비용을 점점 더 높이는 시간과 낭비를 줄일 수 있습니다.

캘리포니아 주 플레젠튼에서 로봇 공학 훈련을 받는 동안 노 칼 목수 조합원들.Credit...Jim Wilson의 비디오

지원 대상

패트릭 시슨

지난 6월 벨기에 앤트워프의 한 건설 현장 광고판에는 인공 지능에 대한 부풀려진 과대광고를 교묘하게 비웃는 의미로 "Hey ChatGPT, 이 건물을 마무리하세요"라고 적혀 있었습니다.

ChatGPT와 같은 챗봇을 지원하는 기술인 인공 지능은 조만간 아파트를 조립하거나 경기장을 세우지는 않을 것입니다. 그러나 건설 현장(클립보드 및 Excel 스프레드시트로 일반적으로 알려진 산업)에서는 기술의 빠른 수용으로 프로젝트 진행 속도가 바뀔 수 있습니다. 완성된.

드론, 카메라, 모바일 앱, 심지어 일부 로봇까지 점점 더 넓은 작업 현장에서 실시간 진행 상황을 매핑하여 건축업자와 계약업체가 프로젝트 성과를 추적하고 개선할 수 있는 능력을 제공하고 있습니다.

건설 현장용 프로젝트 관리 소프트웨어를 만드는 Voyage Control의 CEO인 James Swanston은 "초고층 건물을 짓는 로봇은 잊어버리세요."라고 말했습니다. “필요한 데이터를 확보하고 이를 더 잘 활용하는 것이 더 근본적인 일입니다.”

건설 산업은 오랫동안 디지털 후발 산업으로 여겨져 왔지만 건축가는 정기적으로 디지털 도구를 사용하여 프로젝트를 설계하고 청사진을 만듭니다. 안전모와 안전 조끼를 착용한 채 동일한 작업 현장에서 태블릿과 드론을 보는 것은 흔한 일입니다.

이제 헬멧에 장착된 카메라는 현장의 영상을 캡처하여 새로운 직원이나 자재가 도착해야 하는 시기를 조정하고 정밀 센서는 새 창문이 프로젝트 청사진에서 몇 밀리미터 떨어져 있는지 여부를 감지하여 조정이 필요한지 여부를 감지할 수 있습니다. 그리고 부동산 매매에 AI가 사용되기 시작했습니다. 글로벌 브로커인 JLL은 최근 고객에게 통찰력을 제공하기 위해 자체 챗봇을 도입했습니다.

이러한 확장된 데이터 분석은 건설 비용을 증가시키는 부풀어오른 일정과 낭비를 줄임으로써 정확성, 속도 및 효율성이 실질적으로 향상될 것이라는 많은 희망의 토대를 마련하고 있습니다.

첨단 기술을 연구하는 서던캘리포니아대학교 데이비드 제이슨 거버(David Jason Gerber) 교수는 “건설 산업은 지출 금액 측면에서 세계 최대 규모지만 기술 채택과 생산성 향상 측면에서는 생산성이 가장 낮습니다.”라고 말했습니다. 건설 중.

그러나 업계의 AI 기술 수용은 정확성에 대한 우려와 시스템이 부정확하거나 무의미한 답변을 제공하는 환각 등의 문제에 직면해 있습니다.

그리고 추가 데이터 수집은 대규모 건설 프로젝트의 특성 때문에 어려운 문제였습니다. 지형과 현지 규정이 매우 다양하고 각 프로젝트마다 계약자와 하청업체로 구성된 새로운 팀이 모이기 때문에 두 가지 개발이 동일하지 않습니다. 이는 모든 대규모 프로젝트에 대해 수백만 달러 규모의 사업을 시작하는 것과 유사합니다.

복잡한 공급품, 노동력, 시간표를 조정하는 것은 여전히 ​​어려운 작업입니다. 그러나 스타트업과 투자자는 특히 엄청난 양의 데이터를 수집하여 패턴을 식별하고 유사한 상황이 어떻게 진행될지 예측하는 기계 학습 모델을 사용하여 프로젝트 성과를 향상시키는 기회를 봅니다.

부동산 투자에 중점을 둔 벤처 캐피탈 회사인 Fifth Wall의 파트너인 Sarah Liu는 전염병으로 인해 건설 회사가 봉쇄 기간 동안 현장에서 작업할 수 있도록 더 많은 디지털 도구를 채택하게 되었고 신기술 개발을 가속화했다고 말했습니다.

“최고의 기업은 스스로를 AI 기업으로 홍보하지 않습니다.”라고 그녀는 말했습니다. "그들은 스스로를 문제 해결 회사라고 선전하고 있습니다."

영국의 국가 인공 지능 전략 초안을 도운 Dev Amratia가 이끄는 건설 컨설팅 회사 nPlan은 복잡한 알고리즘을 사용하여 대규모 인프라 프로젝트의 진행 상황을 계획하고 실수나 공급 격차를 방지합니다. 머신러닝 시스템은 740,000개 이상의 프로젝트 데이터베이스에서 교육을 받았습니다.