ఆర్టిఫికల్ ఇంటెలిజెన్స్వ్యాపారంటెక్నాలజీ

నిర్మాణ పరిశ్రమలో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వినియోగానికి నిజ-సమయ ఉదాహరణలు

- ప్రకటన-

నిర్మాణ మరియు సివిల్ ఇంజినీరింగ్-సంబంధిత కార్యకలాపాల కోసం ప్రపంచవ్యాప్తంగా సంవత్సరానికి $10 ట్రిలియన్లు ఖర్చు చేయబడుతుందని అంచనా వేయబడింది. ఇది 4.2 వరకు దాదాపు 2023% వృద్ధిని అంచనా వేసింది. ఈ వ్యయంలో ఎక్కువ భాగం తాజా సాంకేతిక విషయాలపై ఉంది, ఇది సరైన పర్యావరణ వ్యవస్థను నిర్వహించడం కోసం నిర్మాణ రంగాన్ని తాకుతుంది. మెకిన్సే యొక్క 2020 నివేదికలో, వారు పరంగా పెరిగిన దృష్టిని నొక్కిచెప్పారు కృత్రిమ మేధస్సు (AI) సరైన నిర్మాణ పర్యావరణ వ్యవస్థను రూపొందించడంలో.

నిర్మాణ ఇంజినీరింగ్‌లో AI ఈ పరిశ్రమలోని ఆటగాళ్లకు డిజైన్, ఫైనాన్సింగ్, బిడ్డింగ్, సహా టాస్క్‌ల వాస్తవ విలువను గుర్తించడంలో సహాయపడటంపై ఎక్కువ దృష్టి పెడుతుంది. సేకరణ, మరియు నిర్మాణం. ఇది వ్యాపార పరివర్తన మరియు ఆస్తి నిర్వహణ మొదలైన కార్యకలాపాలలో కూడా సహాయపడుతుంది. నిర్మాణ రంగంలో AI వివిధ పరిశ్రమలకు సహాయం చేస్తుంది మరియు ఇది కార్మికుల కొరత, భద్రతా సమస్యలు మరియు ఖర్చు మరియు సమయానికి సంబంధించిన ఓవర్‌హెడ్‌లతో సహా మా కొన్ని ప్రధాన సవాళ్లను కూడా అధిగమించగలదు.

ఈ అడ్డంకులు ఇప్పుడు క్రమంగా తగ్గుతున్నందున, AIలో పురోగతి మరియు సాంకేతికతలకు అనుబంధం యంత్ర అభ్యాసం, అనలిటిక్స్, బిగ్ డేటా మొదలైనవి, ఇప్పుడు అనేక సంవత్సరాలుగా నిర్మాణం మరియు సివిల్ ఇంజనీరింగ్‌లో కీలక పాత్ర పోషిస్తున్నాయి. ఈ కథనం నిర్మాణంలో AI వినియోగం యొక్క కొన్ని ప్రధాన ప్రయోజనాలను మరింత సమీక్షిస్తుంది.

నిర్మాణ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో కూడిన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్

మేము దీనిని సాధారణంగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అని సూచిస్తున్నప్పటికీ, ఇది ప్రాథమికంగా వివిధ మానవ అభిజ్ఞా విధులను నమూనా గుర్తింపు, సమస్య-పరిష్కారం, నిరంతర అభ్యాసం మొదలైన వాటిగా వివరించే సమగ్ర పదం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపసమితిగా పని చేస్తుంది. కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్‌లకు స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ అవసరం లేకుండా డేటా నుండి నేర్చుకునే యాడ్-ఆన్ సామర్థ్యాన్ని అందించడానికి గణాంక సాంకేతికతగా. మెషీన్ దానిలో ఎక్కువ డేటాను అందించినందున విషయాలను స్వయంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అంతర్దృష్టులను అందించడానికి మెరుగైన సాధనంగా మారుతుంది.

ప్రతి వినియోగ సందర్భంలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ వివిధ అల్గారిథమ్‌లను కలిగి ఉంటుంది. నిర్మాణ రంగంలో ఉపయోగించినప్పుడు, ఈ అల్గారిథమ్‌లు మరియు ప్రశ్నలు మరింత క్లిష్టంగా ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక ప్రామాణిక మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్ షెడ్యూల్ ప్రమాదాలను గుర్తించడం కోసం గ్రేడింగ్ ప్లాన్‌లలో పురోగతిని ట్రాక్ చేయవచ్చు మరియు అంచనా వేయవచ్చు. ఒక అల్గారిథమ్ వాల్యూమ్ కొలతలను తగ్గించడం, యంత్రాల సమయ సమయం మరియు పనికిరాని సమయం, వాతావరణ పరిస్థితులు, గత ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు రిస్క్ స్కోర్‌లను రూపొందించడానికి వివిధ ఇన్‌పుట్‌ల గురించి ప్రశ్నలు అడగవచ్చు.

AI మరియు MLతో స్మార్ట్ నిర్మాణం

నిర్మాణ రంగంలో AI మరియు ML యొక్క సాధ్యమయ్యే అనువర్తనాలు నిజంగా భారీ స్థాయిలో ఉన్నాయి మరియు వాటిలో కొంత భాగం మాత్రమే ఇప్పుడు ఉపయోగించబడుతున్నాయి. AIతో ఇప్పటికే అనేక అప్లికేషన్లు వాడుకలో ఉన్నాయి. ఇది సమాచారాన్ని అభ్యర్థించవచ్చు, బహిరంగ సమస్యలకు హాజరు కావచ్చు మరియు పరిశ్రమ ప్రమాణాలను రిఫ్రెష్ చేయడానికి ఆర్డర్‌లను కూడా మార్చవచ్చు. మెషిన్ లెర్నింగ్ డేటా యొక్క భారీ భాగాన్ని పరిశీలించడంలో కూడా సహాయపడుతుంది మరియు ఇది మరింత శ్రద్ధ వహించాల్సిన క్లిష్టమైన విషయాల గురించి ప్రాజెక్ట్ మేనేజర్‌లను హెచ్చరిస్తుంది. ఇది భద్రతా పర్యవేక్షణ కోసం స్పామ్ ఇమెయిల్‌ల నుండి ఫిల్టర్ చేసే ఇమెయిల్‌ల వరకు కూడా ప్రయోజనం పొందుతుంది. స్మార్ట్ AI మరియు ML అప్లికేషన్‌లు పటిష్టమైన మరియు సమగ్రమైన డేటాబేస్‌ను కలిగి ఉండటం కూడా చాలా ముఖ్యం, ఇది RemoteDBA.com ద్వారా సెటప్ చేయబడుతుంది మరియు నిర్వహించబడుతుంది.

ఖర్చుల భారాన్ని నివారించడం

చాలా పెద్ద నిర్మాణ ప్రాజెక్టులు ఉత్తమ ప్రాజెక్ట్ పరిపాలన విధానాలను ఉపయోగిస్తున్నప్పటికీ బడ్జెట్ కంటే చాలా ఎక్కువగా ఉంటాయి. ఇక్కడ, ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ప్రాజెక్ట్ పరిమాణం, కాంట్రాక్ట్ రకం, ప్రాజెక్ట్ ఇంజనీర్లు మరియు మేనేజర్‌ల బృందం, హిస్టారికల్ డేటా మొదలైన వివిధ డేటాను ఫ్యాక్టర్ చేయడం ద్వారా ప్రాజెక్ట్ ఖర్చును అంచనా వేయడంలో సహాయపడతాయి. రిమోట్ సిబ్బందికి శిక్షణను యాక్సెస్ చేయడానికి AI కూడా సహాయపడుతుంది. పదార్థాలు, ఇది వారి నైపుణ్యాలను త్వరగా మెరుగుపరచడంలో వారికి సహాయపడుతుంది. ఇది తీసుకున్న సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు కొత్త ప్రాజెక్టులు మరియు వనరులకు అవసరమైన నిధులను తగ్గించవచ్చు. దాని ఫలితంగా, మీ ప్రాజెక్ట్ అభివృద్ధి మరియు డెలివరీ కూడా వేగవంతం అవుతుంది.

భవనాల ఉత్పాదక రూపకల్పన కోసం AI

అక్కడ ఒక నిర్మాణ మోడలింగ్‌కు 3D-ఆధారిత మోడలింగ్ విధానం, ఇది నిర్మాణ నిపుణులు మరియు ఇంజనీర్‌లకు మరింత సమర్ధవంతంగా ప్లాన్ చేయడానికి మరియు భవన మౌలిక సదుపాయాలను నిర్మించడానికి మెరుగైన అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది. ఇది ప్రాజెక్ట్ యొక్క నిర్మాణాన్ని ప్లాన్ చేయడానికి మరియు రూపొందించడానికి మరియు సంబంధిత బృందాలతో కార్యకలాపాల శ్రేణితో పాటు ఇంజనీరింగ్, మెకానికల్ మరియు ప్లంబింగ్ ప్లాన్‌లతో 3D మోడలింగ్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. సబ్-టీమ్‌ల నుండి విభిన్న మోడల్‌లు ఒకదానితో ఒకటి ఘర్షణ పడకుండా చూసుకునే సవాలును కలిగి ఉంది.

నిర్మాణ పరిశ్రమ వివిధ నమూనాల మధ్య ఘర్షణలను గుర్తించడానికి మరియు వాటిని సమర్థవంతంగా తగ్గించడానికి AI- పవర్డ్ డిజైన్ మోడల్‌ల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీని కూడా ఉపయోగిస్తుంది. ఉపయోగించగలిగే సాఫ్ట్‌వేర్ కూడా ఉంది యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు వివిధ రకాల పరిష్కారాలను అన్వేషించడం మరియు సమర్థవంతమైన డిజైన్ ప్రత్యామ్నాయాలను క్షీణించడం కోసం. వినియోగదారులు ఇచ్చిన మోడల్‌లో అవసరాలను సెటప్ చేసిన తర్వాత, ఉత్పాదక డిజైన్ సాఫ్ట్‌వేర్ పరిమితులను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి 3D మోడల్‌లను సృష్టించగలదు మరియు వారు ఆదర్శ నమూనాలతో వచ్చే వరకు వివిధ పునరావృతాల నుండి నేర్చుకుంటారు.

ప్రాజెక్ట్ ప్రమాదాలను తగ్గించడం

అన్ని నిర్మాణ ప్రాజెక్టులు భద్రత, నాణ్యత, ఖర్చు, సమయం మొదలైన వాటి పరంగా నిర్దిష్ట ప్రమాదాలతో వస్తాయి. మీ ప్రాజెక్ట్ ఎంత పెద్దదైతే అంత ప్రమాదం పెరుగుతుంది. చాలా మంది సబ్-కాంట్రాక్టర్‌లు జాబ్ సైట్‌లలో వివిధ ఏకకాల పనులపై పని చేస్తున్నందున, ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా పనులను సమర్థవంతంగా పర్యవేక్షించడానికి మరియు సమన్వయం చేయడానికి AI మరియు MLలను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ విధానంతో, ప్రాజెక్ట్ బృందాలు తమ పరిమిత సమయంపై సమర్థవంతంగా దృష్టి సారించగలవు మరియు అతిపెద్ద ప్రమాద కారకాల ఆధారంగా వనరులను ప్లాన్ చేయడంలో కూడా సహాయపడతాయి. సమస్యలకు స్వయంచాలకంగా ప్రాధాన్యతలను కేటాయించడానికి కూడా AIని ఉపయోగించవచ్చు. ఉప కాంట్రాక్టర్లను రిస్క్ స్కోర్‌ల ఆధారంగా కూడా రేట్ చేయవచ్చు, దీనితో నిర్వాహకులు రిస్క్‌లను తగ్గించడానికి అధిక-రిస్క్ టాస్క్‌లపై ఎక్కువ దృష్టి పెట్టవచ్చు.

ప్రాజెక్ట్ ప్రణాళిక

నిర్మాణ సంస్థలు ఇప్పుడు నిర్మాణ రంగాల యొక్క 3D స్కాన్‌లను స్వయంచాలకంగా సంగ్రహించడానికి రోబోట్‌లను ఉపయోగిస్తున్నాయి మరియు వివిధ ఉప-ప్రాజెక్ట్‌లు ఎంతవరకు చేరుకున్నాయో వర్గీకరించగల లోతైన నాడీ నెట్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించి డేటాను విశ్లేషించాయి. ఏదైనా తప్పుగా లేదా ట్రాక్‌లో తప్పుగా ఉన్నట్లు అనిపిస్తే, ప్రాజెక్ట్ మేనేజర్‌లు పెద్ద సవాళ్లుగా మారడానికి ముందు సమస్యలను పరిష్కరించవచ్చు. భవిష్యత్ అల్గారిథమ్‌లు దీన్ని బాగా చేయడానికి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ అని పిలువబడే AI-ఆధారిత విధానాలను ఉపయోగిస్తాయి. ఇటువంటి విధానం ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ విధానం ఆధారంగా అల్గారిథమ్‌లు స్వయంప్రతిపత్తితో నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది వివిధ ప్రాజెక్ట్‌ల ఆధారంగా అంతులేని కలయికలను కూడా అంచనా వేయగలదు. ఇది సరైన ప్రాజెక్ట్ ప్లానింగ్‌లో కూడా సహాయపడుతుంది మరియు కాలక్రమేణా తమను తాము సరిచేసుకోవడానికి అత్యంత సరైన మార్గాలను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.

ఈ అన్ని అవకాశాలతో, నిర్మాణ పరిశ్రమ యొక్క ఆలోచనాపరులు ఇప్పుడు వారి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి పెట్టుబడి AI-ఆధారిత సాంకేతికతలలో, ఇది మారుతున్న నిర్మాణ రంగానికి సంబంధించిన ప్రత్యేక అవసరాలను తీర్చగలదు. ఇందులోని ప్రారంభ తరలింపుదారులు సరైన దిశను నిర్దేశిస్తారు మరియు తక్కువ సమయంలో ఎక్కువ ప్రయోజనం పొందుతారు.

(ఇది మా స్వతంత్ర కంట్రిబ్యూటర్ నుండి స్పాన్సర్ చేయబడిన కథనం)

ఇన్‌స్టాగ్రామ్‌లో మమ్మల్ని అనుసరించండి (@uniquenewsonline) రెగ్యులర్ న్యూస్ అప్‌డేట్‌లను ఉచితంగా పొందడానికి

సంబంధిత వ్యాసాలు

తిరిగి టాప్ బటన్ కు