KI kann kein hohes Gebäude bauen, aber sie kann die Aufgabe beschleunigen

Es war als schlauer Seitenhieb auf den immer größer werdenden Hype um künstliche Intelligenz und das Schwarze Brett gedacht Auf einer Baustelle in Antwerpen, Belgienim Juni habe ich gelesen: „Hey ChatGPT, schließe diesen Build ab.“

Künstliche Intelligenz, die Technologie, die Chatbots wie ChatGPT antreibt, wird in absehbarer Zeit keine Wohnungen zusammenbauen oder Stadien errichten, aber im Baugewerbe – einer Branche, die stereotypisch für Klemmbretter und Excel-Tabellen bekannt ist – könnte die schnelle Einführung der Technologie die Geschwindigkeit, mit der Projekte abgeschlossen werden, verändern.

Drohnen, Kameras, mobile Apps und sogar einige Roboter kartieren zunehmend den Fortschritt auf weitläufigen Baustellen in Echtzeit und geben Bauherren und Auftragnehmern die Möglichkeit, die Projektleistung zu verfolgen und zu verbessern.

Vergessen Sie die Roboter, die Wolkenkratzer bauen, sagte James Swanston, CEO von Voyage Control, einem Hersteller von Projektmanagementsoftware für Baustellen. „Es kommt darauf an, die benötigten Daten zu erhalten und sie dann besser zu nutzen.“

Die Baubranche hat es Es galt lange als digitaler Rückstand, aber Architekten nutzen regelmäßig digitale Werkzeuge, um Projekte zu entwerfen und Baupläne zu erstellen. Es ist üblich, Tablets und Drohnen auf denselben Baustellen zu sehen wie Schutzhelme und Sicherheitswesten.

Jetzt nehmen am Helm montierte Kameras Aufnahmen von einem Koordinationsstandort auf, wenn neue Teams oder Materialien eintreffen, und Mikrosensoren können erkennen, ob das neue Fenster einige Millimeter vom Projektumriss entfernt ist und angepasst werden muss. Und beim Kauf und Verkauf von Immobilien wird zunehmend künstliche Intelligenz eingesetzt: JLL, ein globaler Makler, wurde kürzlich eingeführt sein Chatbot Um seinen Kunden Einblicke zu bieten.

Diese erweiterte Datenanalyse legt den Grundstein für die von vielen erhofften erheblichen Verbesserungen der Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz durch die Reduzierung aufgeblähter Zeitpläne und der Verschwendung, die den Bau immer kostspieliger gemacht hat.

sagte David Jason Gerber, Professor an der University of Southern California, dessen Forschung sich auf fortschrittliche Technologie im Bauwesen konzentriert.

Die Akzeptanz der KI-Technologie durch die Branche steht jedoch vor Herausforderungen, darunter Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit und Halluzinationen, bei denen das System eine falsche oder unlogische Antwort liefert.

Und das Sammeln weiterer Daten war ein komplexes Problem, was zu einem großen Teil auf die Natur von Großbauprojekten zurückzuführen ist: Kein Projekt gleicht dem anderen, das Gelände und die örtlichen Vorschriften variieren stark, und für jedes Projekt werden neue Teams aus Auftragnehmern und Subunternehmern zusammengestellt. Es ist so, als würde man für jedes größere Projekt ein Multimillionen-Dollar-Geschäft starten.

Die komplexe Koordination von Material, Arbeit und Zeitplänen des Balletts bleibt eine gewaltige Aufgabe. Aber Startups und Investoren sehen eine Chance, insbesondere da Modelle des maschinellen Lernens, die riesige Datenmengen aufnehmen, um Muster zu erkennen und den Verlauf ähnlicher Situationen vorherzusagen, zur Verbesserung der Projektleistung eingesetzt werden.

Sarah Liu, Partnerin bei Fifth Wall, einer auf Immobilieninvestitionen spezialisierten Risikokapitalgesellschaft, sagte, die Pandemie habe Bauherren bereits dazu veranlasst, mehr digitale Tools einzuführen, um während der Sperrung vor Ort arbeiten zu können, was die Entwicklung neuer Technologien beschleunigt.

„Die besten Unternehmen bewerben sich nicht als KI-Unternehmen“, sagte sie. „Sie stellen sich selbst als Problemlösungsunternehmen dar.“

Das Bauberatungsunternehmen nPlan unter der Leitung von Dave Amratia, der an der Ausarbeitung der nationalen KI-Strategie Großbritanniens beteiligt war, nutzt komplexe Algorithmen, um den Fortschritt riesiger Infrastrukturprojekte aufzuzeichnen und Fehler oder Versorgungslücken zu vermeiden. Das maschinelle Lernsystem basiert auf einer Datenbank mit mehr als 740.000 Projekten.

Das bisher größte Projekt des Unternehmens, eine 11 Milliarden US-Dollar teure Sanierung der Eisenbahninfrastruktur im Norden Englands, wird die Erkenntnisse aus der Untersuchung dieser breiten Palette von Projekten nutzen, um detaillierte Echtzeit-Projektkarten für Bauherren zu erstellen, die voraussichtlich bis zu 5 einsparen werden Prozent. Prozent der Gesamtkosten.

Buildots, ein israelisches Startup, das Projektmanagement-Anleitungen über tragbare Kameras bietet, die den Baufortschritt analysieren, hat sein erstes Projekt in New York unterzeichnet. Mischnutzungsprojekt in Manhattan. Firma Auftragsstudie Es wurde festgestellt, dass von 64 internationalen Baustellen nur 46 Prozent der durchschnittlichen Baustelle gleichzeitig genutzt wurden, ein Beweis für schlechte Organisation und Terminplanung.

„Auf der besten Baustelle, die wir untersucht haben, schwankte der Fortschritt jede Woche um 30 Prozent“, sagte Aviv Lipovici, Chief Production Officer des Unternehmens und einer seiner Gründer. „Ich denke, dass es in dieser Branche große Defizite gibt.“

Auch Bauunternehmen haben erheblich in ihre eigene Technologie investiert. Die Projektmanagement-Dienstleistungsabteilung von Avison Young gibt an, dass ihre proprietäre Software und ihr Management die Entwicklungszeit im Durchschnitt um 20 Prozent verkürzen können.

Eine Tochtergesellschaft von Suffolk, einem großen Bauunternehmen mit Sitz in Boston, hat 110 Millionen US-Dollar investiert, um neue Bauprojekte zu finanzieren. Suffolk verfügt über ein Team von 30 Datenanalysten, die Informationen von Baustellen sammeln und sichten. Auf einer Baustelle für den South Terminal Tower in Boston, einem 51-stöckigen Projekt von Hines, sind Kräne mit Kameras ausgestattet, die den im Gebäudegerüst verwendeten Stahl dokumentieren und kennzeichnen und so einen Datensatz erstellen, der voraussichtlich in anderen Projekten in der Zukunft verwendet wird. Zusätzliche Software wird verwendet, um den Fortschritt zu verfolgen und sogar Abstürze vorherzusagen.

„Wir haben keine Arbeitslosenquote in der Branche; Technologie wird den vorhandenen Arbeitnehmern helfen, mehr zu leisten“, sagte John Fish, Vorsitzender und CEO von Suffolk. „Künstliche Intelligenz wird Unternehmen ersetzen, die keine KI verwenden.“

Es besteht die Befürchtung, dass KI in einer Branche eingesetzt wird, in der Sicherheit sehr wichtig ist, und die Probleme werden genau gemeldet. „Software wie ChatGPT hat die unglückliche Tendenz, manchmal Antworten auf der Grundlage falscher Vorhersagen zu generieren“, sagte Julien Moutte, Chief Technology Officer von Bentley Systems, einem Unternehmen für Bausoftware.

„In der Infrastruktur können wir uns das nicht leisten“, sagte er. „Wir können die KI nicht dazu bringen, über das Design der Brücke zu halluzinieren.“

Aber die angebliche Möglichkeit, schneller und kostengünstiger zu arbeiten, hat sich als attraktiv erwiesen. Dusty Robotics, ein Technologieunternehmen in Mountain View, Kalifornien, entwickelt autonome Geräte, die Baupläne auf Baustellen verfolgen, eine Aufgabe, die normalerweise manuell ausgeführt wird. Bei Recherchen in der Branche bemerkte die Geschäftsführerin des Unternehmens, Tessa Lau, Arbeiter, die Pläne mit Kreide und Klebeband vermaßen; Einige Arbeiter haben sogar versucht, Stifte an Roombas zu kleben.

Frau Lau war besorgt über die Gegenreaktion, die Arbeitnehmer mit Robotern und künstlicher Intelligenz auf ihre Arbeitsplätze ausüben könnten. Aber in einer Branche, die verzweifelt nach jungen Arbeitskräften sucht, könnte es bei der Rekrutierung und Bindung hilfreich sein, potenziellen Auszubildenden die Möglichkeit zu geben, Drohnen und Roboter zu nutzen.

Tony Hernandez, ein Gewerkschaftslehrer für Holzbearbeitung in Nordkalifornien, der Auszubildenden den Umgang mit Drohnen und Staubrobotern beibringt, sieht diese Technologien als „nur ein weiteres Werkzeug“. Er würde es vorziehen, wenn der Roboter den Linien folgt, anstatt sich zu ducken und sich selbst zu verfolgen, was eine geringere Abnutzung seiner Knie bedeutet.

„Dies ist ein großartiges Instrument zur Kundenbindung“, sagte er. „Ich habe Kinder mitgebracht, die mit der Xbox aufgewachsen sind und diese Tools in einem fünfstündigen Kurs entdecken können.“

Dusty verfügt über 120 Einheiten an Standorten in den gesamten USA, aber das ist erst der Anfang. Frau Lau nennt die Module, die Gigabytes an Daten sammeln können, „Trojaner zum Training zukünftiger KI“.

Die Risikominderung könnte endlich der Punkt sein, an dem sich diese Technologie durchsetzt. Abhängig vom Standort und der Art des Unternehmens kann die Versicherung bis zu 10 Prozent der Kosten eines einzelnen Projekts ausmachen, die sich leicht auf mehrere Hundert Millionen Dollar belaufen können. Da KI jetzt bessere Möglichkeiten bietet, die Arbeit zu erledigen, gibt es weniger Risiken und günstigere Versicherungsoptionen.

Shepherd, ein Startup-Versicherungsunternehmen, nutzt Baudaten, um Bauunternehmern günstigere Prämien anzubieten. Wint, ein israelisches Startup, das Sensoren und proprietäre Algorithmen zur Beseitigung von Wasserschäden einsetzt, die zu fast einem Drittel der Schadensersatzansprüche auf Baustellen führen, wurde bei rund 2.500 Projekten eingesetzt. Eine Studie der Munich Re ergab, dass Wint die Schadenquote um 90 Prozent senken kann.

„Versicherungskosten können den Unterschied darüber ausmachen, ob Projekte nachhaltig finanziert werden können oder nicht“, sagte Justin Levine, Mitbegründer und CEO von Shepherd.