Jak uczenie maszynowe sprawia, że konstrukcja staje się bardziej ludzka?

Chociaż uczenie maszynowe w budownictwie może wydawać się odległą koncepcją, dziesiątki lat od urzeczywistnienia się, przyszłość technologii jest bliżej niż myślisz. W rzeczywistości uczenie maszynowe stale zyskuje na popularności w branży budowlanej. Chociaż może się to wydawać bardzo technicznym, nieludzkim podejściem, w rzeczywistości może uczynić rzeczy bardziej ludzkimi. Zamiast wyłączać ludzi z równania, uczenie maszynowe w firmach takich jak Deweloperzy Bydgoszcz, pozwala ludziom efektywniej wykonywać swoją prawdziwą pracę.

Uczenie maszynowe w budownictwie może pomóc poprawić bezpieczeństwo, produktywność, jakość i inne istotne środki. Ta technologia może przejąć monotonne obowiązki i pomóc w projektowaniu i planowaniu, pozwalając ludziom w zespole spędzać czas na doskonaleniu swojej wiedzy i kreatywności. Poza tym uczenie maszynowe może pomóc zespołom i firmom w dokonywaniu świadomych prognoz, co usprawnia działalność i przepływ pracy.

Jeśli nie znasz jeszcze koncepcji uczenia maszynowego. W najbardziej podstawowym sensie jest ona zdefiniowana w książce „Uczenie maszynowe: podejście do sztucznej inteligencji” jako „zdolność uczenia się jest jednym z najbardziej podstawowych atrybutów inteligentnego zachowania”. Zasadniczo maszyny mogą samodzielnie uczyć się i przewidywać wyniki. Zamiast być zaprogramowane przez osoby, używają oprogramowania z algorytmami, które pozwalają im tworzyć predykcje na podstawie analizy danych. Na przykład maszyna może powiedzieć, że wymaga serwisowania zapobiegawczego.

Przyjrzyjmy się przykładowi tego, co jest w stanie osiągnąć uczenie maszynowe. W ramach corocznego konkursu fotograficznego w Construction Engineering News Record korzysta z usług ekspertów, którzy sprawdzają, czy nadesłane zdjęcia są bezpieczne. W 2016 r. przyjrzano się różnicy między ekspertami ds. bezpieczeństwa ludzi a sztuczną inteligencją VINNIE w celu sprawdzenia bezpieczeństwa na obrazach. VINNIE był w stanie znaleźć problemy związane z bezpieczeństwem, takie jak osoba nie nosząca kasku, i zrobił to znacznie szybciej i dokładniej niż zespół ludzki. Dla porównania, zespół ekspertów ludzkich sprawdził ponad 1000 zgłoszeń w ponad 4,5 godziny, podczas gdy VINNIE zajęło to mniej niż 10 minut. Zespół ludzki zidentyfikował 414 obrazów, podczas gdy VINNIE trafnie znalazł 446.

Potencjał tego testu polega na tym, że narzędzie takie jak VINNIE może szybko sortować dane i dostarczać odpowiednie wyniki ludziom, którzy mogą następnie dokładniej przyjrzeć się wynikom. Warto zauważyć, że eksperci-ludzie mogą wykryć więcej problemów związanych z bezpieczeństwem, ale uczenie maszynowe może z czasem się uczyć i pomóc ludziom znaleźć niektóre problemy w bardziej efektywny sposób.