La ejecución de un proyecto de infraestructuras puede mejorar drásticamente con la aplicación de Inteligencia Artificial en la construcción.

 

La industria de la construcción viene aplicando prácticas tradicionales desde hace mucho tiempo y, por lo general, implementa la innovación a un ritmo más lento que otros sectores. Sin embargo, cada vez está más abierta a la idea de aplicar la Inteligencia Artificial (IA).

Aplicación actual de la IA en la construcción

De acuerdo con un estudio reciente de McKinsey&Company, Artificial Intelligence: Construction technology’s next frontier: “El valor económico del sector de la ingeniería y la construcción asciende a más de $10 trillones al año. Y, a pesar de que sus clientes son cada vez más sofisticados, sigue estando muy poco digitalizado.”

Sin embargo, las empresas que aplican la Inteligencia Artificial a sus proyectos pueden generar un 50% más de ganancia.

La aplicación de IA no implica el uso de robots para diseñar ladrillos o conducir camiones; implica el uso de algoritmos que pueden resolver el mayor de los desafíos y mejorar la eficiencia y la productividad. Las empresas de construcción que han comenzado a enfrentarse a la Inteligencia Artificial generalmente la han adoptado en niveles bastante incipientes para acciones tales como:

  • Optimización del cronograma del proyecto y planificación mejorada.
  • Reconocimiento de imágenes que ayuda a analizar datos de vídeo para mejorar la seguridad en el lugar de la obra.
  • Análisis mejorado de datos utilizando sensores para proporcionar soluciones en tiempo real, reducir costes y proporcionar mantenimiento preventivo.

Cómo aplicar la IA a la construcción

Según el informe mencionado anteriormente de McKinsey&Company, existen cinco formas en que la IA se puede aplicar a la ingeniería y la construcción.

  1. Aprendizaje reforzado

Los algoritmos se pueden usar para realizar estudios de prueba y error sin riesgos. Esto ayuda a encontrar la mejor forma de ejecutar una acción. Esto es ideal para tareas de planificación y programación, por ejemplo.

  1. Pronóstico y gestión del riesgo

Con la Inteligencia Artificial, se pueden realizar pruebas sobre la viabilidad de las soluciones y la eficacia de los materiales. Por ejemplo, Autodesk ha lanzado BIM 360 Project IQ, un software que utiliza datos conectados y aprendizaje automático para pronosticar y priorizar problemas de alto riesgo y proporcionar una idea de los principales desafíos que enfrentan los gerentes de construcción.

  1. Prefabricación

La IA puede mejorar la coordinación de la cadena de suministro, controlar sus costes y el flujo de dinero.

  1. ‘Machine Learning’

Un ejemplo de esto es el uso de brazos robóticos, que aprenden de las simulaciones para poder prefabricar material o realizar tareas de mantenimiento de forma efectiva. La industria AEC está utilizando el aprendizaje automático para el diseño generativo, con el fin de identificar y evitar choques entre los diversos modelos creados por los equipos en la fase de planificación y diseño.

Building System Planning ha creado GenMEP, un complemento para Revit que se centra en el diseño mecánico y de fontanería (MEP). El software utiliza el aprendizaje automático para explorar todas las posibles alternativas de diseño y pruebas para encontrar qué diseño es mejor, asegurando que los modelos 3D de los sistemas MEP no entren en conflicto con el diseño del edificio.

  1. Reconocimiento de imagen

Cuando la Inteligencia Artificial se aplica con drones e imágenes en 3D, los ingenieros pueden comparar lo que se está desarrollando (e incluso el producto final) con los planos y diseños iniciales. También es posible identificar riesgos de seguridad en los sitios del proyecto.

Smartvid.io es una plataforma de administración de fotos y vídeos que aprovecha el aprendizaje automático, el reconocimiento de voz e imágenes para organizar los datos. Esta plataforma etiqueta automáticamente los datos de construcción y sugiere proactivamente medidas de seguridad.

Inteligencia Artificial y BIM

Finalmente, la IA mejora los procesos BIM (Building Information Modeling). Las imágenes de drones y los datos que se recopilan ayudan a crear modelos que se pueden comparar con los realizados con BIM. Por lo tanto, la IA permite reducir drásticamente el tiempo de toma de decisiones.

“Debido a que el impacto de la Inteligencia Artificial depende de tener los datos correctos, actualmente es complicado sacar provecho de este tipo de tecnología sin antes realizar esfuerzos importantes en digitalización. Esto significa invertir en las herramientas y capacidades adecuadas para la recopilación y el procesamiento de datos, como la infraestructura en la nube y el análisis avanzado”- McKinsey&Company.

 

BIM Ingeniería Civil Infraestructuras GIS

master-bim-manager

 

Gracias por inscribirte. Comenzarás a recibir nuestras novedades en tu bandeja de entrada
Parece que hemos descubierto un error en su nueva solicitud de inscripción. Por favor, inténtelo de nuevo en unos minutos o envíelo a [email protected]

Suscríbete ahora a Ingenieros & Arquitectos

Recibe las novedades en tu inbox!