Inteligência Artificial na Construção

A execução de um projeto de infraestrutura pode melhorar drasticamente com a aplicação da Inteligência Artificial na construção.

  A indústria da construção civil vem aplicando práticas tradicionais há muito tempo e, em geral, implementa inovações em ritmo mais lento do que outros setores. No entanto, está cada vez mais aberto à idéia de aplicar Inteligência Artificial (IA).

Aplicação atual da IA na construção

De acordo com um estudo recente da McKinsey&Company, Artificial Intelligence: Construction technology’s next frontier: "O valor econômico do setor de engenharia e construção é de mais de US $ 10 trilhões por ano. E, apesar de seus clientes serem cada vez mais sofisticados, ainda é muito pouco digitalizado ”. No entanto, empresas que aplicam Inteligência Artificial aos seus projetos podem gerar 50% a mais de lucro. A aplicação da IA ​​não envolve o uso de robôs para projetar tijolos ou dirigir caminhões; implica no uso de algoritmos que podem resolver os maiores desafios e melhorar a eficiência e a produtividade. As empresas construtoras que começaram a confrontar a Inteligência Artificial geralmente a adotaram em níveis relativamente iniciais para ações como:

• Otimização do cronograma do projeto e melhoria do planejamento.
• Reconhecimento de imagens que ajuda a analisar dados de vídeo para melhorar a segurança no canteiro de obras.
• Melhoria da análise de dados usando sensores para fornecer soluções em tempo real, reduzir custos e fornecer manutenção preventiva.

Como aplicar a IA na construção

De acordo com o relatório da McKinsey & Company mencionado anteriormente, existem cinco maneiras pelas quais a IA pode ser aplicada à engenharia e à construção.

1. Aprendizagem reforçada

Algoritmos podem ser usados ​​para realizar estudos de testes e erro sem risco. Isso ajuda você a encontrar a melhor maneira de executar uma ação. Isso é ideal para planejar e agendar tarefas, por exemplo.

2. Previsão e gestão do risco

Com a Inteligência Artificial, testes podem ser realizados sobre a viabilidade das soluções e a eficácia dos materiais. Por exemplo, a Autodesk lançou o BIM 360 Project IQ, um software que usa dados conectados e aprendizagem automatizada para prever e priorizar problemas de alto risco e fornecer informações sobre os principais desafios enfrentados pelos gerentes de construção.

3. Pré-Fabricação

A IA pode melhorar a coordenação da cadeia de suprimentos, controlar seus custos e o fluxo de dinheiro.

4. ‘Machine Learning'

Um exemplo disso é o uso de braços robóticos, que aprendem com as simulações para poder pré-fabricar materiais ou realizar tarefas de manutenção de forma eficaz. A indústria AECO está usando aprendizado de máquina para projeto generativo, a fim de identificar e evitar confrontos entre os vários modelos criados pelas equipes na fase de planejamento e projeto. Building System Planning criou o GenMEP, um complemento para o Revit que se concentra no projeto mecânico e hidráulico (MEP). O software usa o aprendizado de máquina para explorar todas as possíveis alternativas de projeto e teste para descobrir qual projeto é o melhor, garantindo que os modelos 3D dos sistemas MEP não entrem em conflito com o projeto do edifício.

5. Reconhecimento da imagem

Quando a Inteligência Artificial é aplicada com drones e imagens 3D, os engenheiros podem comparar o que está sendo desenvolvido (inclusive o produto final)  com os planos e projetos iniciais. Também é possível identificar riscos de segurança nos locais do projeto. O Smartvid.io é uma plataforma de gerenciamento de foto e vídeo que aproveita a aprendizagem automatizada,  o reconhecimento da voz e imagem para organizar os dados. Essa plataforma marca automaticamente os dados de construção e sugere proativamente medidas de segurança.

Inteligência Artificial e BIM

Finalmente, a IA melhora os processos BIM (Building Information Modeling). As imagens de drones e os dados coletados ajudam a criar modelos que podem ser comparados com aqueles feitos com o BIM. Portanto, a IA reduz drasticamente o tempo de tomada de decisão. "Como o impacto da Inteligência Artificial depende de ter os dados corretos, atualmente é difícil tirar proveito desse tipo de tecnologia sem antes fazer esforços significativos na digitalização. Isto significa investir nas ferramentas e capacidades adequadas para a coleta e o processamento de dados, como infraestrutura de nuvem e análise avançada "- McKinsey & Company.