AI, czyli sztuczna inteligencja, to słowa odmieniane dziś przez wszystkie przypadki. Od publicznego “ujawnienia się” Chata GPT minęło mniej więcej półtora roku, a ilość narzędzi i aplikacji opartych o ten i inne silniki AI rośnie w postępie geometrycznym. Czy możliwości sztucznej inteligencji można wykorzystać w projektowaniu? A jeśli tak, to jak?
Spis treści
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki skupiająca się na tworzeniu systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiego intelektu, takich jak rozpoznawanie mowy, uczenie się, planowanie i rozumienie języka naturalnego. AI dzieli się na dwie główne kategorie: wąską AI (ANI), zaprojektowaną do wykonywania specyficznych zadań, oraz ogólną AI (AGI), która posiada zdolności na poziomie ludzkim w wielu dziedzinach jednocześnie. Uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie (DL) to metody realizacji AI, pozwalające maszynom „uczyć się” z doświadczenia.
Jak działa AI?
AI działa na zasadzie przetwarzania i analizy dużej ilości danych, ucząc się z nich. Uczenie maszynowe pozwala algorytmom „trenować” na dużych zbiorach danych, rozpoznając wzorce i podejmując decyzje.
Z powyższego wynika, że nie ma obiektywnych przeszkód przed stosowaniem AI w projektowaniu. Musi być jednak spełniony podstawowy warunek – model musi mieć do dyspozycji uporządkowane dane. I tu pomocą jest BIM
Jak połączyć BIM z AI?
Łączenie modelowania informacji o budynku (BIM) ze sztuczną inteligencją (AI) w projektowaniu infrastruktury jest szansą na usprawnienie pracy i poszukiwanie efektywnych rozwiązań w infrastrukturze liniowej. Integracja tych technologii pomoże zautomatyzować złożone procesy, optymalizować projekty oraz poprawiać podejmowanie decyzji przez cały cykl życia projektu. Oto, jak skutecznie połączyć BIM i AI w projektowaniu infrastruktury:
Integracja i zarządzanie danymi
Serce BIM, czyli CDE (centralne repozytorium danych) to naturalna platforma do gromadzenia, przechowywania i zarządzania danymi projektowymi. Obejmuje to dane geometryczne, informacje o materiałach oraz harmonogramy projektów. I to w pełnym cyklu życia budowli. Musimy zapewnić, by dane w modelach BIM były strukturyzowane i ujednolicone, aby ułatwić przetwarzanie przez AI. Mamy doświadczenie ze środowiskami CDE zarówno Bentley ProjectWise jak i Autodesk Construction Cloud.
Szkolenie i rozwój modeli AI
Co do zasady, w projektowaniu będziemy stosować wąską AI (ANI – Artificial Narrow Intelligence), zorientowaną na rozwiązywanie konkretnych problemów.
Do szkolenia modeli AI można, a nawet trzeba, wykorzystać dane z poprzednich projektów, Jeśli jest taka możliwość, to dane te mogą być wzbogacane o informacje zbierane w czasie rzeczywistym z urządzeń IoT w istniejącej infrastrukturze.
Modele AI powinny być dostosowane do konkretnych zadań w projektowaniu infrastruktury, takich jak optymalizacje, analizy i predykcje. Techniki uczenia maszynowego mogą zidentyfikować wzorce i spostrzeżenia nieoczywiste dla projektantów.
Analiza predykcyjna i optymalizacja projektu
AI jest potencjalnie użyteczna do symulacji różnych scenariuszy projektowych w środowisku BIM. Może to obejmować testy i symulacje na każdym z wymiarów BIM z osobna, jak i w połączeniu. Oznacza to szansę optymalizacji projektów pod różne parametry, takie jak koszt, czas, zrównoważony rozwój itp. AI może też proponować zmiany lub ulepszenia modelu BIM w oparciu o zdefiniowane cele.
Automatyzacja zgodności i zarządzanie ryzykiem
Narzędzia AI mogą być użyteczne do automatycznego przeglądu modeli BIM pod kątem wymagań prawnych i regulacji, znacznie redukując czas ręcznego sprawdzania.
Połączenie BIM i AI otwiera nowe możliwości przewidywania potencjalnych ryzyk budowlanych na podstawie złożoności projektu, danych historycznych i czynników środowiskowych.
AI i Digital Twins
Z naszego doświadczenia z Digital Twins wynika, że cyfrowe bliźniaki mają potencjał wdrożenia AI do monitorowania, analizowania i optymalizowania operacji i utrzymania infrastruktury. Łatwo wyobrazić sobie możliwości i korzyści z analiz predykcyjnych w oparciu o rozbudowane dane historyczne. Ale najpierw te dane trzeba gromadzić, czyli zbudować Cyfrowego Bliźniaka w technologii i metodyce BIM
Wyzwania dla wdrożenia AI w projektowaniu
Prawda jest taka, że w Polsce, w roku 2024, BIM w projektowaniu infrastruktury liniowej dopiero zaczyna być interesujący dla dużych graczy, zarówno w obszarze projektowania jak wykonawstwa. Niewątpliwie jest to zasługa CPK, który to projekt wymusił tę technologię. Czy więc jest o czym mówić w kontekście AI?
W HydroBIM jesteśmy innowatorami i nie tylko mówimy o BIM, ale od początku istnienia firmy, czyli od 2019 konsekwentnie stosujemy tę technologie dla poprawy efektywności i jakości naszych projektów. Także naturalne jest, że prowadzimy badania nad zastosowaniem AI w projektowaniu.
Jednak w rozwiązaniach sztucznej inteligencji nie można zapominać o wyzwaniach, które jej towarzyszą. A są to na przykład:
- Kwestie poufności i bezpieczeństwa danych, szczególnie podczas pracy z wrażliwymi informacjami projektowymi.
- Możliwość wystąpienia błędów w analizie danych terenowych lub modelowaniu, co może prowadzić do nieprawidłowych decyzji projektowych.
- Ryzyko uzależnienia się od działania systemu AI i możliwość utraty kontroli nad procesem projektowym w przypadku nadmiernego zaufania do decyzji podejmowanych przez system sztucznej inteligencji.
- Konieczność zapewnienia zgodności z przepisami prawnymi i etycznymi dotyczącymi wykorzystania sztucznej inteligencji w projektowaniu infrastruktury liniowej.
- Wymóg ciągłego doskonalenia systemu AI, aby zapewnić jego skuteczność i adekwatność do zmieniających się potrzeb projektowych.
Zdajemy sobie sprawę z tych wyzwań. Jedocześnie w HydroBIM widzimy, że łącząc BIM i AI w projektowaniu infrastruktury, możemy wykorzystać moc obu technologii do osiągnięcia większej efektywności, poprawy jakości projektów i stymulowania innowacji w projektach budowlanych.
Jeśli interesujesz się tą tematyką i chcesz wiedzieć więcej lub z nami współpracować, zajrzyj na profil LinkedIn Tomasza Rajpolda.
Źródło ilustracji tytułowej: unsplash.com/plus/
- Powiązane treści: Akt w sprawie sztucznej inteligencji – omówienie