La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) han sido tecnologías transformadoras en todas las industrias. Han eliminado procesos redundantes, han aumentado la eficiencia y han reducido los errores. En el sector de la construcción, la IA y el ML han encontrado una usabilidad increíble, especialmente en proyectos de ingeniería.
La industria enfrenta desafíos como costos y plazos excesivos, seguridad, escasez de mano de obra, gestión de recursos, objetivos de carbono, etc. Pero con la IA, todos estos desafíos se están abordando de manera efectiva.
Con las capacidades computacionales avanzadas de la IA y las capacidades de aprendizaje experiencial de los algoritmos de aprendizaje automático, se están simplificando muchos procesos de diseño complejos, lo que permite a las empresas reducir el tiempo entre la mesa de dibujo y la construcción real.
Beneficios de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en Proyectos de Ingeniería
La IA y el ML han hecho que el proceso de diseño de ingeniería sea conveniente y excepcionalmente preciso. Específicamente, AI y ML han redefinido los procesos de diseño mecánico, eléctrico y de plomería (MEP) y de protección contra incendios (FP). Suelen estar ocultos, pero son la parte más importante de la construcción.
Generación de diseño más rápida
La inteligencia artificial en el diseño de ingeniería está ayudando a generar diseños MEP con la máxima precisión. Con la ayuda de la tecnología, los ingenieros de MEP pueden desarrollar diseños detallados para sus planos con una precisión incomparable en cortos períodos de tiempo.
Diseño efectivo
Las capacidades computacionales de IA simplifican el proceso de diseño de MEP. Puede diseñar modelos 3D completos sin errores, una tarea que no es precisa incluso cuando varios equipos de diseño trabajan juntos. Además, con la IA, los diseños pueden automatizarse para proyectos rutinarios pero optimizarse para requisitos específicos del proyecto.
Previsión de costes y reducción de presupuesto.
Una herramienta de IA y ML puede diseñar un edificio completo identificando la ubicación de cada equipo MEP y el tipo de equipo necesario. El diseño MEP directo generado por IA utiliza menos materiales que los métodos convencionales, lo que reduce significativamente los costos. Además, puede predecir los costos de materiales según la competencia del mercado y la escala del proyecto.
Los modelos predictivos también pueden determinar los cronogramas de los proyectos, comprender el estado del proyecto y establecer plazos realistas, lo que ayuda a evitar el exceso de presupuesto.
Proceso de producción de construcción
Con diseños precisos, previsiones de costos, análisis de gestión de recursos, programación, etc., la IA hace que la construcción se base lo más posible en las necesidades. Por lo tanto, el uso de una herramienta de IA y ML conducirá a maximizar la eficiencia y reducir el esfuerzo humano.
Herramientas de IA que hacen más eficiente el proceso de diseño de ingeniería
En la industria de la construcción se utilizan muchas herramientas de inteligencia artificial. Pero los dos siguientes tuvieron un impacto particular en los proyectos de ingeniería en construcción.
Modelado de información empresarial (BIM) basado en IA
Conceptualizar, diseñar y planificar son los elementos críticos de un proyecto de construcción. Los ingenieros, diseñadores y arquitectos toman largos periodos para procesar estadísticas arquitectónicas, variaciones de diseño y otros parámetros hasta llegar a un proyecto eficiente y económico. Pero BIM basado en IA ha revolucionado el proceso y ha reducido drásticamente el tiempo para iniciar y entregar el proyecto.
BIM impulsado por IA utiliza una base de datos de proyectos construidos previamente y genera diseños alternativos. Realiza numerosas permutaciones según los requisitos establecidos y ofrece mejores opciones de diseño.
La ventaja de un BIM es que los ingenieros pueden ingresar conjuntos de parámetros mucho más grandes de los que pueden manejar manualmente y realizar más permutaciones para elegir el mejor diseño. Los ingenieros pueden ingresar objetivos de diseño como información espacial, límites de costos, materiales, etc. en la herramienta BIM. Y gracias al componente de aprendizaje automático, un BIM aprende de la experiencia y se vuelve más preciso a la hora de entregar mejores proyectos con cada proyecto que pasa.
visión por computadora IA
Computer Vision AI o CV AI es una herramienta avanzada de IA que hace predicciones, detecta defectos, proporciona información, clasifica objetos y hace mucho más basándose en datos visuales. Procesa imágenes y vídeos de la misma manera que el cerebro humano procesa la información visual. El sistema se puede volver a entrenar para incluir nuevas variables, nueva información y retroalimentación para hacer mejores predicciones.
Una de las principales ventajas de CV AI es que es independiente de la cámara, lo que significa que puede utilizar cualquier tecnología de imágenes para recopilar datos visuales y la herramienta los procesa. Los ingenieros están incorporando tecnologías avanzadas como drones, tecnologías de imágenes 2D y 3D y robótica en CV AI para proporcionar diseños de ingeniería precisos.
Los robots CV AI con cámaras 3D capturan imágenes en tiempo real en el sitio de construcción. Se mueven de forma autónoma, cruzan la información recogida con datos BIM y predicen el avance de la obra. Estos robots han sido particularmente útiles para promover la seguridad de la construcción y la integridad estructural al identificar errores en la fase inicial de la construcción.
Pensamientos finales
El impacto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se siente en todas las industrias. Si bien la adopción de la tecnología de inteligencia artificial en el sector de la construcción ha sido más lenta, hasta ahora ha sido transformadora.
La alta precisión del diseño mediante el uso de IA permite la construcción de edificios más seguros. La IA está ayudando a orientar mejor los sistemas eléctricos y de plomería en los edificios. Realiza previsiones de proyectos rentables, teniendo en cuenta diversos parámetros, contribuyendo a reducir costes y retrasos que afectan al sector de la construcción.
