Какие нейронные сети нужны в строительстве
Нейросети могут сочинить рекламный буклет или спланировать целый квартал, но главное — избавляют от рутины
Существует множество нейронных сетей, которые могут быть полезны в различных аспектах строительства дома. Например:
· Глубокие сверточные нейронные сети (DCNN): Эти сети используются для анализа изображений и распознавания объектов. Они могут помочь в оценке качества строительных материалов, определении дефектов и повреждений, а также в мониторинге хода строительства.
· Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN могут обрабатывать последовательные данные, такие как временные ряды. Они могут быть использованы для прогнозирования затрат на строительство, управления бюджетом и планирования сроков выполнения работ.
· Генеративно-состязательные сети (GAN): GAN могут генерировать новые изображения, текстуры и формы на основе существующих данных. Они могут быть полезны для создания новых дизайнов интерьера, экстерьера и ландшафтного дизайна.
· Алгоритмы машинного обучения: Алгоритмы машинного обучения, такие как случайный лес, градиентный бустинг и метод опорных векторов, могут быть использованы для классификации и прогнозирования различных аспектов строительства, включая риски, качество и сроки выполнения работ.
Эти нейронные сети и алгоритмы могут быть интегрированы в различные программные инструменты и системы управления строительством, чтобы улучшить процессы принятия решений и повысить эффективность строительства.
«Дальний Восток остаётся территорией опережающего развития»
Читать интервью
«Дальний Восток остаётся территорией опережающего развития»
Читать интервью Карты на стол. Предыдущий абзац целиком написала одна из российских нейросетей — GigaChat от Сбера. Тем не менее его содержание — чистая правда, и об этих сетях мы расскажем чуть ниже.
Начиная тему о том, как нейросети могут помочь в строительстве, нужно прежде всего упомянуть популярные ChatGPT, YandexGPT и Kandinsky. Строителям они помогут сформировать концепцию здания, оформить идею, сочинить сценарий рекламного ролика, написать буклет, маркетинговый текст, подать идею и оформить ее визуально.
Какой вопрос — такой ответ
В одном фантастическом рассказе был описан компьютер, который знал всё на свете и готов был дать ответ на главный вопрос мироздания при условии, что ему зададут правильный вопрос. С реальными нейросетями ровно та же ситуация. Для того, чтобы добиться от них хоть какого-нибудь результата, нужно задать правильный вопрос, который называется промпт. Правильно составить промпт — половина дела. Их составление уже стало профессией. Но этим дело не ограничилось — труд составления промптов доверили самим нейросетям. Круг замкнулся, змея укусила свой хвост.
Общаясь с «обычными» нейросетями, человеку вполне под силу сочинить приличный промпт, чтобы получить более-менее предсказуемый результат. Для тренировки можно воспользоваться «Шедеврумом» от Яндекса.
Некоторые нейросети имеют специализацию. Например, с помощью таких онлайн-сервисов, как Midjourney, Whisper и Deepl, можно генерировать изображения, распознавать речь и преобразовывать ее в текст, делать переводы со множества языков. Некоторые сети умеют переводить видео на любые языки, при этом не только меняют артикуляцию губ говорящего согласно фонемам нового языка, но и воспроизводят тембр голоса оригинала. Такие сети тоже могут решить околостроительные задачи.
Нейростройка без нервотрепки
Нейронные сети могут помочь в создании моделей зданий, которые учитывают различные факторы, такие как климатические условия, геологические особенности местности и требования заказчика. Это позволяет оптимизировать процесс проектирования и создать более эффективные и устойчивые здания. Они могут быть использованы для анализа данных о материалах, оборудовании и рабочих процессах на стройплощадке. Это помогает оптимизировать использование ресурсов и сократить время строительства. Нейронные сети могут анализировать данные о состоянии здания после его сдачи в эксплуатацию. Это позволяет выявлять потенциальные проблемы заранее и предотвращать их возникновение.
Перед тем, как попасться в нейронные сети, важно провести тщательный анализ потребностей компании и оценить потенциальную выгоду от внедрения такой технологии. ИИ может быть полезнейшим партнером в бизнесе, а может стать бездонной бочкой разочарований и убытков. Нейросеть — не то, что сделает все за нас. Скорее — внимательный помощник, который заметит то, что не заметил человек.
Для профессиональных строительных целей могут подойти и общедоступные нейросети, был бы подходящий промпт и другие данные, но для системной работы с ними понадобятся специалисты, которые понимают как принципы общения с искусственным интеллектом, так и разбираются в строительстве. Такой человек или целый коллектив должны в буквальном смысле организовать «поток сознания» нейросети, направив его в нужное русло. Бесплатные сети хороши для компаний с небольшим бюджетом и для простого ознакомления с возможностями ИИ.
Простой вариант ввести нейросети в практику компании — готовые решения. Это уже собранные, обученные сервисы. Решения в большинстве своем платные. Застройщик может выбрать подходящий вариант, который соответствует его потребностям и бюджету.
Вариант еще проще — аутсорсинг. Застройщику в этом случае вообще не нужно вдаваться в подробности работы нейросетей. Обращение в компании, которые ими занимаются, решит все проблемы.
Самый дорогой, но контролируемый вариант — разработка собственных сетей. Застройщик может нанять команду специалистов по их созданию и обучению. Это дорогостоящий и трудоемкий процесс, который тем не менее позволит полностью контролировать и адаптировать сеть под конкретные потребности компании.
Вариант для отважных. Для них мы приводим список нужных в строительстве сетей с кратким описанием. Посмотрим, не откажутся ли они от своих намерений, прочитав пару абзацев ниже.
Любой тип нейросети может быть использован на любом этапе стройки любыми специалистами — в зависимости от обучения и настроек. Но мы все-таки попробуем прикинуть, какие типы нейросетей пригодятся тем или иным строительным специалистам.
Генеративно-состязательные сети — для дизайнеров, проектировщиков и маркетологов
В генеративно-состязательных сетях (GAN — Generative adversarial network) запущено как бы два «потока сознания», которые конкурируют между собой. Они состоят из двух конкурирующих сетей: генеративной и дискриминативной. Эта диалектика позволяет генерировать новые изображения, текстуры и формы на основе существующих данных.
В контексте строительства GAN могут быть использованы для создания новых дизайнов интерьера, экстерьера и ландшафтного дизайна. Они могут анализировать большое количество существующих проектов и стилей, чтобы генерировать уникальные и инновационные идеи.
GAN могут также использоваться для визуализации и симуляции строительных процессов, что может помочь в обучении персонала и оптимизации рабочих процедур. Они могут генерировать реалистичные изображения и видео, которые демонстрируют различные этапы строительства, что может быть полезно для презентаций и маркетинга.
Применение GAN в строительстве может помочь в повышении креативности и инновационности проектов, а также в улучшении коммуникации и понимания строительных процессов.
Одна из таких сетей DeepAI может поболтать с человеком (или с себе подобным ИИ), генерировать изображения, видео и даже музыку. Но всегда надо помнить, что возможности нейросетей гораздо шире: все зависит от обучения и запроса.
Глубокие сверточные нейронные сети — для инженеров-строителей, специалистов по безопасности, страхованию недвижимости, 3D-проектировщиков
Глубокие сверточные нейронные сети (DCNN — Dynamic Convolutional Neural Network) широко используются в области компьютерного зрения и обработки изображений. Они состоят из нескольких слоев, каждый из которых содержит набор функций, называемых фильтрами или ядрами. Могут быть применены в строительстве для анализа изображений и распознавания объектов. Например, помочь в оценке качества строительных материалов, определении дефектов и повреждений, а также в мониторинге хода строительства. DCNN могут быть обучены на большом количестве изображений, чтобы распознавать определенные признаки, такие как края, углы, текстуры и т. д. По мере прохождения данных через слои информация постепенно абстрагируется, и сеть начинает распознавать более сложные шаблоны.
DCNN работают на основе принципа обратного распространения ошибки, который позволяет сети автоматически корректировать свои параметры для минимизации ошибки на обучающем наборе данных. Это достигается путем многократного прохождения данных через сеть и постепенного улучшения ее производительности.
Применение таких сетей в строительстве может помочь в повышении эффективности и качества строительства, а также в снижении затрат и рисков.
Для того чтобы воспользоваться даже онлайн-версией, такой сети потребуется некоторая подготовка, но создатели обещают, что вы точно ничего не сломаете (кроме собственного мозга, может быть).
Рекуррентные нейронные сети и алгоритмы машинного обучения — для экономистов, ИТ-специалистов , менеджеров по персоналу и управленцев
Рекуррентные нейронные сети (RNN — Recurrent neural network) и их подкласс Нейронные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM — Long Short-Term Memory) хорошо подходят для обработки последовательных данных, таких как временные ряды. Они могут быть использованы для прогнозирования затрат на строительство, управления бюджетом и планирования сроков выполнения работ. RNN обучаются на исторических данных о затратах, материалах, оборудовании и рабочих процессах, чтобы предсказать будущие затраты и сроки. Они могут учитывать взаимосвязи между различными переменными и адаптироваться к изменяющимся условиям на стройплощадке.
Применение RNN в строительстве может помочь в оптимизации использования ресурсов, сокращении времени строительства и повышении эффективности процессов. Они могут также помочь в принятии решений на основе данных, что способствует улучшению качества строительства и снижению рисков.
В интернете существует симулятор такой нейросети, который наглядно показывает ее устройство.
Алгоритмы машинного обучения — это методы, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без программирования. Они могут быть использованы в строительстве для классификации и прогнозирования различных аспектов строительства, включая риски, качество и сроки выполнения работ.
Существует несколько алгоритмов, например, метод случайного леса, градиентный бустинг и метод опорных векторов.
Первый метод может быть использован для классификации данных, таких как типы строительных материалов или строительных работ. Градиентный бустинг умеет прогнозировать затраты на строительство и сроки выполнения работ. Метод опорных векторов может, например, определять риск возникновения дефектов.
Применение алгоритмов машинного обучения в строительстве может помочь в повышении эффективности и качества строительства, а также в снижении затрат и рисков.
Welcome to the Machine!
Заканчиваем тем, чем и начинали: нейронные сети действительно могут использоваться на всех этапах строительства и эксплуатации здания. Чем дальше углубляешься в тему, тем меньше вокруг них тайны и эзотерических домыслов. Но вот в чем странность. При всей своей мощи и относительной доступности искусственный интеллект и нейросети пока не произвели какой-то сногсшибательный экономический эффект.
Поэтому можно строить по старинке или используя базовую цифровизацию? А запросто! Нейросетями пользуются те, кто четко осознал их пользу и получил реальную прибыль или рассчитывает на нее в будущем. Они в сотни раз сокращают рутинные процессы, измеряют бизнес по массе новых полезных показателей — просто потому, что могут. Их применение — не вопрос выбора или идеологии. Просто те, кто их использует сейчас, будет далеко-далеко впереди завтра только за счет оптимизации элементарных задач. А когда мы избавляемся от рутины, есть время для творчества. Парадоксально, но нейросети, возможно, не будут творить за нас, а сделают нас творцами, избавив от постылой повседневности.
В современном мире недвижимости, где конкуренция растёт с каждым днем, застройщики сталкиваются с необходимостью не только предлагать качественные объекты, но и эффективно управлять процессами продаж.
01-10-2024 9:00 В Санкт-Петербурге состоялась практическая конференция, посвященная технологиям информационного моделирования и инжиниринга для профессионалов.
30-09-2024 9:00 Директор по развитию бизнеса в НТЦ «Платформа» Петр Манин (ранее работал директором Autodesk в России/СНГ, а также техдиром Центра цифрового моделирования в Росатоме) показал нам презентацию нового продукта, который заменяет классические САПР/BIM системы.
27-09-2024 14:22 ИТ-компания продолжает укреплять свои позиции на зарубежном рынке.
25-09-2024 17:30 Редакция портала Всеостройке.рф выяснила из чего состоит кварц-виниловое покрытие.
08-10-2024 18:49 Редакция портала Всеостройке.рф составила рейтинг ЖК Северной столицы, где комфорт и качество жизни идут рука об руку.
08-10-2024 18:20 Редакция портала Всеостройке.рф отвечала на вопрос где найти офис интернет-гиганта.
08-10-2024 16:59 Редакция портала Всеостройке.рф составила путеводитель по сети вашего умного жилища.
08-10-2024 16:02 
