Aplicações de IA e Machine Learning na Construção Civil

Inteligência Artificial (IA) não é mais uma fantasia futurista. Está acontecendo agora e muitos na indústria da construção civil já estão colhendo seus benefícios. Os gestores com visão de futuro têm a oportunidade de se antecipar à tendência agora e usar a IA com ferramentas que estão atualmente no mercado para aumentar o desempenho, maximizar os lucros e melhorar a segurança. Então, vejamos o que você precisa saber sobre Aplicações de IA e Machine Learning na Construção Civil.

O que é aprendizado de máquina na construção?

A Inteligência Artificial tem sido retratada em filmes e outras mídias com tanta frequência que reuniu uma grande mitologia sobre ela. Desde o medo de que ela domine o mundo, a curiosidade sobre se uma IA pode ser senciente, é fácil ser pego em uma terra de imaginação fantasiosa.

Para entender como a IA afeta a construção, primeiro precisamos entender bem o que a IA realmente é – não a ficção científica, mas a realidade. Em geral, a IA é um tópico amplo que envolve ciência da computação, matemática, estatística, programação de computadores, visão computacional e até linguística. No entanto, em relação a como isso afeta a construção, quando falamos sobre IA, nos referimos principalmente a duas áreas específicas: Machine Learning e Deep Learning.

O aprendizado de máquina (Machine Learning) envolve algoritmos que permitem que os computadores aprendam com os dados sem serem programados explicitamente. Por exemplo, um algoritmo de Machine Learning pode ser “treinado” para identificar spam, expondo-o a grandes quantidades de e-mails que foram marcados manualmente como spam ou não-spam. O algoritmo “aprende” a identificar padrões que ajudam a identificar spam “de forma inteligente”.

A aprendizagem profunda (Deep Learning) é uma forma especializada de aprendizado de máquina baseada em redes neurais. É um desenvolvimento mais recente que permitiu avanços no processamento de imagens e na tradução de idiomas, abrindo as portas para aplicativos avançados.

Aplicações de IA e Machine Learning na Construção Civil

As aplicações potenciais de IA e Machine Learning na construção civil são vastas. Está além do escopo de qualquer artigo único fazer uma lista exaustiva de todos os possíveis usos. Para entender o quão vasto é o campo, considere que há alguns anos você provavelmente recebeu muitos e-mails de spam em sua caixa de entrada todos os dias e, hoje, provavelmente recebe bem menos. Isso porque os filtros de spam agora usam aprendizado de máquina para identificar padrões e manter o spam bem longe da sua inbox, e eles são muito bons nisso.

Embora não seja uma aplicação específica para a construção, isso afeta a todos nós, tornando-nos mais produtivos e capazes de nos concentrar em nossas comunicações relacionadas ao trabalho. E isso é apenas um exemplo minúsculo, porém bem estabelecido.

Um projeto de construção típico pode ter milhares de problemas em aberto, centenas de RFIs e vários pedidos de alteração que estão abertos em qualquer dia. Imagine um assistente inteligente que possa analisar essa montanha de dados do projeto e alertá-lo sobre as 10 principais coisas críticas que precisam da sua atenção hoje? O aprendizado de máquina é aquele assistente inteligente, ajudando as equipes a identificar os fatores de risco mais críticos de uma perspectiva de segurança e qualidade de construção que precisam de atenção imediata.

Os superintendentes e engenheiros de projetos geralmente caracterizam seu trabalho como apagar incêndios, o que é muito reativo. O aprendizado de máquina está rapidamente se tornando uma ferramenta de assistência que identifica os riscos de maneira proativa e os ajuda a tomar decisões antes que eles afetem seu projeto.

Uma segunda aplicação que está prestes a ter um enorme impacto na construção é a marcação e análise de imagens. Já vemos sistemas de IA poderosos sendo usados nas mídias sociais, na qual os algoritmos identificam padrões faciais para identificar pessoas individualmente com precisão surpreendente.

A mesma tecnologia de IA, com novos treinamentos, pode ser usada para identificar e analisar riscos de segurança, categorizar e marcar fotos em uma localidade e enviar notificações quando o EPI não estiver sendo usado adequadamente no local de trabalho. Pode até mesmo ser usado para identificar quem está violando os padrões de segurança e marcar os supervisores para resolver o problema.

Outros aplicativos podem incluir notificações de classificação, identificação de possíveis problemas, como conflitos ou falta de materiais, marcação e organização de documentos e até mesmo pilotagem de drones, execução de máquinas e assistência no projeto. Como você pode ver, as possibilidades são amplas.

Usos atuais de aprendizado de máquina na construção

O aprendizado de máquina já está sendo usado de várias maneiras, desde a filtragem de spam do mundo até o monitoramento avançado de segurança. As tecnologias já existem e são usadas por empresas inovadoras para marcar dados visuais e analisá-los quanto a violações de segurança, riscos potenciais e para mitigar todos os tipos de riscos. Entre outras aplicações, a atual tecnologia de aprendizado de máquina pode ser usada para:

• Prever e mitigar os riscos antes que eles afetem as margens do projeto;
• Identificar os problemas de alto risco e classificá-los automaticamente em categorias acionáveis;
• Identificar subcontratados de alto risco com base em dados em tempo real, bem como desempenho passado e outros fatores;
• Identificar e priorizar possíveis preocupações de segurança em todo o ciclo de vida do projeto;
• Marcar riscos de segurança existentes com base em dados visuais no local de trabalho.

Como se beneficiar da aprendizagem de máquina em seus projetos

Como vimos, de certa forma, você já está se beneficiando do aprendizado de máquina, na forma de filtros de spam e outras tecnologias que já estão sendo executadas nos programas e tecnologias que você usa todos os dias. Mas, a fim de ficar à frente da curva e obter vantagem competitiva com o aprendizado de máquina, as empresas de construção devem ser proativas em compreender e implementar em seus locais de trabalho.

Como acontece com qualquer nova tecnologia, é importante aplicar um bom gerenciamento de projeto básico a qualquer implementação. Quando se trata de aprendizado de máquina, existem algumas práticas recomendadas adicionais a serem lembradas.

• Digitalize fluxos de trabalho e documentação. Esse é o primeiro passo, pois ferramentas como aprendizado de máquina para fornecer valor precisam de dados para agir. Se você não estiver capturando suas inspeções de qualidade e observações de segurança em formato digital, estará perdendo a chance de aprendizado dessas observações e consequentemente deixando de fazer melhorias direcionadas.
• Comece com dados limpos. Quando se trata de introduzir o aprendizado de máquina em seu local de trabalho, lembre-se: “entrada incorreta = saída ruim”. Certifique-se de que seus documentos de construção, problemas e dados visuais estejam organizados e limpos para que você não ensine maus hábitos à sua tecnologia inteligente. .
• Escolha a plataforma de dados correta. Existem vários fornecedores de tecnologia que fornecem soluções para gerenciar dados, mas muitas vezes não são compatíveis entre si. O aprendizado de máquina e a IA são mais eficazes quando eles têm acesso a todos os dados em todas as suas plataformas, e isso só é possível se as plataformas se integrarem umas às outras. Procure uma plataforma central, que permite gerenciar todos os seus dados de construção em um único local e que permite integrações de terceiros para sistemas como ERP e gerenciamento de projetos. Um Data Lake pode ser útil para armazenar os dados que depois serão usados para análise e construção dos modelos de Machine Learning.
• Crie um projeto piloto. Comece pequeno, encontre alguns projetos ideais e equipes de projeto, defina o sucesso e ferramentas baseadas em aprendizado de máquina criando um projeto piloto. Isso ajudará você e as equipes a obter benefícios, além de desenvolver práticas recomendadas antes de serem lançadas de forma mais ampla.

Muitas das principais empresas de construção de hoje já empregam vários aplicativos de aprendizado de máquina específicos para construção civil. Enquanto isso, muitas das principais empresas de software do setor estão desenvolvendo aplicativos novos e valiosos.

David Matos

Referências:

Smartvid.io

Data Lake – Design, Projeto e Integração

Visão Computacional e Reconhecimento de Imagens

Project Delivery and Construction Management Software Connecting Design & Construction

What is AI and Machine Learning in Construction? Our Definitive Answer

A Beginner’s Guide to Connecting Construction Data and Documents