+7 (345)256-83-55
Инженерные изыскания
Проектная документация
Услуги инжиниринга
Как искусственный интеллект адаптируется в строительной отрасли
Авторский материал
Технологии активно проникают во все сферы жизнедеятельности, предлагая новые подходы в решении различного рода вопросов. Одним из таких трендов в последние десятилетия стало развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ). ИИ стал не только решать сложные задачи в экономике и наукоемких сферах промышленности, но и смог адаптироваться в творческой среде: в написании картин, книг и музыки.
Для того, чтобы определиться с перспективами ИИ в строительной сфере, необходимо для начала разобраться, что это за такая технология и в чем ее особенность.
Искусственный интеллект: что такое и чем питается
Определений термина ИИ множество, но все они сводятся к тому, что с помощью вычислительных процессов выполняются функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Иными словами, в основе ИИ лежат математические алгоритмы и модели, которые оптимизированы для решения определенной задачи. Искусственный интеллект — это общий термин, который включает в себя все остальные понятия.
Искусственный интеллект: что такое и чем питается
Определений термина ИИ множество, но все они сводятся к тому, что с помощью вычислительных процессов выполняются функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Иными словами, в основе ИИ лежат математические алгоритмы и модели, которые оптимизированы для решения определенной задачи. Искусственный интеллект — это общий термин, который включает в себя все остальные понятия.
Источник: droider.ru
Итак, мы разобрались в терминах и сути искусственного интеллекта. Необходимо теперь определиться с задачами, которые способен решить ИИ, а также найти ему применение в строительной отрасли.
Задача классификации — алгоритмы выдают категориальный ответ на основе набора признаков. Достигается это следующим образом: на вход алгоритмам подаются данные с определенными метками классов, на основе которых происходит обучение. После обучения нейросеть научится классифицировать остальные объекты, схожие по признакам с объектами из обучающей выборки, например, если нейросеть училась отличать кошек от собак, то она уже не сможет отличить слона от жирафа.
В строительной отрасли подобное решение можно применить, к примеру, для классификации документов, с помощью чего можно распределить части проектно-сметной документации по соответствующим отделам в компании.
Задача кластеризации — используется для группировки похожих объектов. На вход алгоритмам передается массив данных, который нейросеть разбивает самостоятельно на кластеры, где сосредоточены наиболее похожие друг на друга объекты. Кластеризация также используется для определения связей между объектами, которые невозможно логически отследить в наборе данных.
В отраслях кластеризацию можно применить для решения следующих задач:
Задача регрессии — применяется для получения прогнозных решений на основе выборки объектов с различными признаками. Эта задача относится к категории обучения с учителем, когда на вход подается набор данных и ответ к нему. После обучения нейросеть сможет обрабатывать входящие данные и прогнозировать к ним ответ.
Такой алгоритм можно применить на строительной площадке для предотвращения несчастных случаев. Например, алгоритм научился определять, что при отсутствии каски у рабочего на стройплощадке или при превышении температуры в цехе может возникнуть угроза несчастного случая. Тогда, в случае обнаружения по камерам или датчикам подобных случаев, ИИ будет сигнализировать о возможном риске в плане безопасности.
Задача классификации — алгоритмы выдают категориальный ответ на основе набора признаков. Достигается это следующим образом: на вход алгоритмам подаются данные с определенными метками классов, на основе которых происходит обучение. После обучения нейросеть научится классифицировать остальные объекты, схожие по признакам с объектами из обучающей выборки, например, если нейросеть училась отличать кошек от собак, то она уже не сможет отличить слона от жирафа.
В строительной отрасли подобное решение можно применить, к примеру, для классификации документов, с помощью чего можно распределить части проектно-сметной документации по соответствующим отделам в компании.
Задача кластеризации — используется для группировки похожих объектов. На вход алгоритмам передается массив данных, который нейросеть разбивает самостоятельно на кластеры, где сосредоточены наиболее похожие друг на друга объекты. Кластеризация также используется для определения связей между объектами, которые невозможно логически отследить в наборе данных.
В отраслях кластеризацию можно применить для решения следующих задач:
- определение категорий запасов по параметрам производства;
- распределение покупателей будущих квартир в строящемся жилом комплексе на основе их предпочтений, демографических характеристик, платежеспособности и т.д.
Задача регрессии — применяется для получения прогнозных решений на основе выборки объектов с различными признаками. Эта задача относится к категории обучения с учителем, когда на вход подается набор данных и ответ к нему. После обучения нейросеть сможет обрабатывать входящие данные и прогнозировать к ним ответ.
Такой алгоритм можно применить на строительной площадке для предотвращения несчастных случаев. Например, алгоритм научился определять, что при отсутствии каски у рабочего на стройплощадке или при превышении температуры в цехе может возникнуть угроза несчастного случая. Тогда, в случае обнаружения по камерам или датчикам подобных случаев, ИИ будет сигнализировать о возможном риске в плане безопасности.
Какие задачи машинное обучение сможет решить в строительной отрасли
Например, одним из методов ИИ является машинное обучение. Заключается он в том, что разрабатываются математические алгоритмы для решения конкретной задачи, которые затем обучаются на определенной для этого выборке. Данный процесс схож с приобретением у человека определенных навыков. Например, чтобы человеку научиться читать, необходимо изучить орфографию, складывать буквы в слоги, слоги — в слово, слова — в предложение. Но здесь важно упомянуть основное преимущество человека перед ИИ: у человека есть сознание.
В свою очередь машинное обучение производится несколькими способами. Применение нейронных сетей является самым популярным из них, но помимо нейросетей существуют и другие способы, в частности, дискриминантный анализ или байесовский классификатор.
В свою очередь машинное обучение производится несколькими способами. Применение нейронных сетей является самым популярным из них, но помимо нейросетей существуют и другие способы, в частности, дискриминантный анализ или байесовский классификатор.
Приведенные выше примеры задач машинного обучения — это самые распространенные методики в создании алгоритмов искусственного интеллекта. На их основе строятся более сложные модели, позволяющие, например, классифицировать по камерам слежения объекты и прогнозировать на их основе дальнейшие события. Для того, чтобы компания могла решать подобные задачи, необходимо подготовить соответствующую базу.
- Провести оцифровку рабочих мест и документации, чтобы сформировать массив данных. Без данных сложно обучить алгоритмы, и на их же основе ИИ принимает решения.
- Проверить данные на достоверность. Если алгоритмы будут обучаться на некорректной и неструктурированной базе, тогда и результат на выходе получится не тот, что ожидает компания.
- Выбрать платформу для внедрения ИИ. Предприятие может использовать несколько платформ для выполнения своих рабочих процессов и при интеграции плагинов с ИИ может оказаться так, что данные из первой системы необходимо переводить в другой формат для второй системы, соответственно и для плагинов с ИИ придется проводить подобные манипуляции.
Что необходимо для внедрения алгоритмов ИИ
В данной статье мы заглянули “под капот” такого сложного понятия, как искусственный интеллект. Технология оказалась не такой трудной для восприятия, тут базой выступают математические алгоритмы. Вся сложность заключается в формировании обучающей выборки (сбор, обработка и структурирование данных), а также в вычислительных мощностях.
И да — современные технологии ИИ не представляют для людей опасности… до тех пор, пока не обретут сознание и сами не начнут создавать собственные алгоритмы.
И да — современные технологии ИИ не представляют для людей опасности… до тех пор, пока не обретут сознание и сами не начнут создавать собственные алгоритмы.
Выводы
Получите развернутую консультацию и коммерческое предложение уже сегодня
Остались вопросы?
Я ознакомлен(а) с политикой обработки персональных данных, размещенной на сайте, и даю согласие на обработку персональных данных.
ООО "ПРОМЫШЛЕННЫЙ
КОНСАЛТИНГ"
КОНСАЛТИНГ"
info@pk-tmn.ru
+7 (345) 256-83-55
625023, Тюменская обл.,
г. Тюмень, ул. Одесская, д.9
г. Тюмень, ул. Одесская, д.9
