Avances de la Inteligencia Artificial en la industria

 En todo el mundo, los particulares y las empresas gastan más de 10 mil millones de dólares al año en actividades relacionadas con la construcción, y se prevé que esta cifra seguirá creciendo un 4,2% hasta el 2023. Parte de este enorme gasto se debe a los rápidos avances tecnológicos que afectan a todas las áreas del ecosistema. En Maquinaria Carrán, tenemos que actualizar la flota constantemente para poder estar a la altura del mercado chileno y las necesidades de construcción. Desde nuevas flotas de camión aljibe hasta implementación de avances hidráulicos en excavadoras, para ser competitivos se necesita conocer todo sobre las últimas tecnologías. Pero, ¿qué sucede con la IA y la maquinaria pesada?

La IA en la construcción tiene el potencial de ayudar a los actores a obtener valor a lo largo de la vida de los proyectos, incluyendo: diseño, licitación y financiamiento; adquisición y construcción; operaciones y gestión de activos; y, transformación del modelo de negocio.

La IA en la construcción ayuda al sector en su conjunto a superar algunos de nuestros retos más difíciles, como los problemas de seguridad, la escasez de mano de obra y los costos y plazos fuera de la planificación.

A medida que se reducen las barreras de entrada al mercado y se aceleran los avances en IA, aprendizaje automático (ML) y análitica, cabe esperar que la IA (y la asignación de recursos canalizados hacia la IA) desempeñe un papel más importante en la construcción en los próximos años.

Sigue leyendo para comprender cómo se utiliza la IA en la construcción y 4 de sus principales ventajas de uso.

 

¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la construcción?

Inteligencia artificial (IA) es un término general para describir cuando una máquina imita las funciones cognitivas humanas, como la resolución de problemas, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje.

El aprendizaje automático es una subcategoría de la IA. El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que utiliza técnicas estadísticas para dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de “aprender” a partir de datos, sin estar explícitamente programados. Una máquina mejora en la comprensión y la contrubución de conocimientos a medida que se expone a más datos.

El aprendizaje automático incluye muchos algoritmos. He aquí un ejemplo rápido: si quisiéramos averiguar si somos propensos a contraer algún tipo de enfermedad, un tipo de algoritmo de aprendizaje podría abrirse camino a través de un árbol de preguntas como ‘¿qué edad tienes? Luego, “bien, ¿haces ejercicio?”. Y así sucesivamente. Si dices que sí, bajas por una rama, y si dices que no, bajas por otra.

Es un algoritmo de aprendizaje automático perfectamente válido. Es como el típico juego de preguntas que te lleva de una alternativa a otra dependiendo de tu respuesta, salvo que en el aprendizaje automático esas preguntas se generan automáticamente”.

Aplicados a la construcción, las “preguntas” y los algoritmos son mucho más complejos. Por ejemplo, un programa de aprendizaje automático puede seguir y evaluar el progreso de una planificación para identificar con antelación las debilidades del cronograma.

Los algoritmos pueden “hacer preguntas” sobre mediciones de volumen de desmonte y terraplén, tiempo de actividad y de inactividad de la maquinaria, patrones meteorológicos, proyectos anteriores o cualquier otra información para generar una puntuación de riesgo y determinar si es necesario hacer notificaciones.

 

Los cinco cambios en la industria de maquinaria pesada a partir de la Inteligencia Artificial

 

• IA y aprendizaje automático para la construcción inteligente

Las potenciales aplicaciones del aprendizaje automático y la IA en la construcción son enormes. Las solicitudes de información, los problemas pendientes y las órdenes de cambio son habituales en el sector.

El aprendizaje automático es como un asistente inteligente que puede analizar esta montaña de datos. A continuación, alerta a los jefes de proyecto sobre los aspectos críticos que requieren su atención. Varias aplicaciones ya utilizan la IA de este modo. Sus beneficios van desde un básico filtrado de correos electrónicos basura hasta la supervisión avanzada de la seguridad.

Una construcción inteligente, potenciada con el aprendizaje de la IA, permitirá que arrendar maquinara pesada para proyectos u obras importantes sea más fructífero y traiga mayores recompensas.

 

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  La IA mejora el diseño de edificios gracias al diseño generativo

El modelado de información de edificios es un proceso basado en modelos tridimensionales que ofrece a los profesionales de la arquitectura, la ingeniería y la construcción información para planificar, diseñar, construir y gestionar eficazmente edificios e infraestructuras.

Para planificar y diseñar la construcción de un proyecto, los modelos 3D deben tener en cuenta los planos de arquitectura, ingeniería, mecánica, electricidad y gasfitería y la secuencia de actividades de los respectivos equipos. El reto es garantizar que los distintos modelos de los subequipos no choquen entre sí.

El sector utiliza el aprendizaje automático en forma de diseño generativo impulsado por IA para identificar y mitigar los conflictos entre los distintos modelos generados por los diferentes equipos y evitar la repetición del trabajo. Hay programas informáticos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para explorar todas las variaciones de una solución y generar alternativas de diseño.

 

 

• Mitigación de riesgos

Todos los proyectos de construcción entrañan riesgos de diversa índole: calidad, seguridad, tiempo y costos. Cuanto mayor es el proyecto, mayor es el riesgo, ya que hay múltiples subcontratistas trabajando en diferentes oficios en paralelo en las obras.

Hoy en día existen soluciones de IA y aprendizaje automático que los contratistas generales utilizan para supervisar y priorizar los riesgos en la obra, de modo que el equipo del proyecto pueda centrar su tiempo y recursos limitados en los factores de mayor riesgo.

La IA se utiliza para asignar automáticamente prioridad a los problemas. Los subcontratistas se clasifican en función de una puntuación de riesgo para que los gerentes de construcción puedan trabajar estrechamente con los equipos de alto riesgo para mitigarlo.

Esta mitigación servirá para todos los tipos de maquinaria pesada para la construcción, además de otros usos gubernamentales o privados.

 

• Planificación de proyectos

Una empresa de inteligencia de construcción se inauguró el 2017 con la promesa de que sus robots y la inteligencia artificial tendrían la clave para resolver los proyectos de construcción atrasados y que estuvieran excedidos en el presupuesto. La empresa utiliza robots para capturar de forma autónoma escaneos 3D de obras de construcción y luego alimenta esos datos a una red neuronal profunda que clasifica qué tan avanzados están los diferentes subproyectos. Si las cosas parecen ir por mal camino, el equipo de gestión puede intervenir para solucionar pequeños problemas antes de que se conviertan en problemas graves.

Por ejemplo, la planificación bien hecha, acompañada de una inteligencia artificial auxiliar, permitirá que ciertos trabajos, como la compactación de suelos en obra, se hagan a la perfección y no generen ningún daño.

Los algoritmos del futuro utilizarán una técnica de IA conocida como “aprendizaje por refuerzo”. Esta técnica permite a los algoritmos aprender a base de ensayo y error. Puede evaluar infinitas combinaciones y alternativas basadas en proyectos similares. Ayuda en la planificación de proyectos, ya que optimiza el mejor camino y se corrige a sí mismo con el tiempo.

 

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  La IA hace que las obras sean más productivas

Existen empresas que están empezando a ofrecer maquinaria de construcción autodirigida para realizar tareas repetitivas de forma más eficiente que sus homólogos humanos, como vertido de hormigón, albañilería, soldadura y demolición.

Las principales máquinas utilizadas en al construcción advierten los cambios más rápidamente: son ellas las que primero irán modificándose, para mejorar el nivel de las construcciones en total.

Los bulldozers autónomos o semiautónomos realizan trabajos de excavación y preparación, y pueden preparar un lugar de trabajo con la ayuda de un programador humano siguiendo especificaciones exactas. Esto libera a los trabajadores para que se dediquen a la construcción y reduce el tiempo total necesario para completar el proyecto.

Los jefes de proyecto también pueden hacer un seguimiento en tiempo real de las obras. Utilizan el reconocimiento facial, cámaras in situ y tecnologías similares para evaluar la productividad de los trabajadores y el cumplimiento de los procedimientos.

 

Hasta aquí te presentamos unos cuantos beneficios y lo que se viene desarrollando en la agitada industria de la Inteligencia Artificial. En caso de que busques arrendar o comprar maquinaria con la máxima calidad asegurada, no dudes en comunicarte con nosotros a través de este formulario.

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