Narzędzia AI do wspomagania projektowania w infrastrukturze

Celem zastosowania sztucznej inteligencji w projektowaniu infrastruktury nie jest zastąpienie inżyniera projektanta, a wspomaganie ekspertów w żmudnych, powtarzalnych pracach.

Oto lista narzędzi AI do wspomagania projektowania infrastruktury liniowej. 

1. Civils.ai – obiecujące narzedzie do automatyzacji zadań związanych z zarządzaniem projektami budowlanymi. Platforma odpowiada na pytania, zbiera dane i koordynuje projekty, oczywiście w przestrzeni online. Civils.ai rozumie specyfikę dokumentacji geotechnicznej, oferując dedykowane narzędzia, które ułatwiają pracę z tego typu materiałami. Możliwość ekstrakcji danych z całych raportów geotechnicznych jednym kliknięciem to tylko jeden z przykładów udogodnień dostępnych na platformie.

2. Aurivus – aplikacja, która upraszcza procesy Scan to BIM, oszczędzając czas modelowania i zwiększając produktywność. Aurivus  AI analizuje chmurę punktów, wyszukując obiekty w danych 3D. Wyniki mozna wyeksportować z aplikacji i dalej szczegółowo modelować, na przykład w Revit-cie.

3. ScantoBIM – kolejna aplikacja wspomagająca modelowanie z chmury punktów. Umożliwia eksport w wielu formatach, w tym IFC

4. Togal.ai – aplikacja webowa oferuje zaawansowane funkcje automatycznego i ręcznego kosztorysowania, wpomaganego przez AI. Funkcja Togal.CHAT umożliwia “rozmowy” z dokumentami projektowymi, a wspomagane przez AI wyszukiwanie obrazów oraz automatyczne nazewnictwo rysunków ułatwiają zarządzanie dokumentacją. Aplikacja pozwala na łatwe udostępnianie dokumentów w ramach zespołu a także innymi zainteresowanymi. 

5. Swapp.ai – aplikacja wspierająca  wytwarzanie dokumentacji. AI analizuje wcześniejsze projekty firmy, aby na ich podstawie tworzyć spersonalizowane zasady i algorytmy. To pozwala zautomatyzować tworzenie dokumentacji dla nowych projektów. Platforma wspiera zespoły na każdym etapie projektu, eliminując czasochłonne zadania. SWAPP traktuje priorytetowo bezpieczeństwo i prywatność danych, szkoląc modele wyłącznie na danych klienta bez wykorzystania ich do uczenia modelu jako całości.