6 maneras de imaginar la IA transformando la industria de la construcción

Cuando se piensa en inteligencia artificial o aprendizaje automático, una de las primeras cosas que viene a la mente es un escenario de ciencia ficción lejano donde un prototipo hombre-máquina como "Terminator" domina el mundo y la humanidad queda a su merced. Esa imagen de la inteligencia artificial (IA) es mejor dejarla, al menos por ahora, en el ámbito de la imaginación.

Si alguna vez has visto cómo Netflix sugiere películas, has usado un chatbot para obtener ayuda de tu proveedor de seguro médico o banco, o has usado un teléfono inteligente, ya te beneficias de la inteligencia artificial. Y si compras en Amazon o usas redes sociales, tus resultados de búsqueda, tu feed y tus recomendaciones se basan en inteligencia artificial. Tu comportamiento en línea, tus compras anteriores y tus búsquedas web personalizan los resultados que ves, exclusivamente para ti.

La inteligencia artificial tiene sus raíces en la década de 1950, cuando Arthur Samuel , pionero en este campo, la definió como «el campo de estudio que otorga a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente». En otras palabras, computadoras que aprenden de la experiencia. La inteligencia artificial también se ha descrito, de forma sencilla y concisa, como un esfuerzo por lograr que las máquinas realicen tareas que los humanos actualmente hacen mejor.

Inteligencia Artificial y la Industria de la Construcción

Las tecnologías digitales avanzadas, como las mencionadas anteriormente, están a nuestro alcance. Sin embargo, el sector de la construcción se caracteriza por su lentitud en la adopción de tecnología y es uno de los menos digitalizados (los cálculos, informes y prácticas manuales siguen siendo comunes). La resistencia al cambio hacia las experiencias digitales y la persistencia de numerosas tareas manuales y repetitivas perjudican al sector, provocando retrasos en los proyectos, ineficiencias en los costos y un deterioro de la productividad, la salud y la seguridad.

Existe un enorme potencial para adoptar la tecnología digital en la industria de la construcción con el fin de mejorar el rendimiento y la productividad. Si bien no me atrevo a hacer predicciones sobre las medidas específicas que podríamos implementar aquí en ConstructConnect, exploremos algunas maneras en que la inteligencia artificial y la industria de la construcción podrían contribuir a mejorar el sector.

La mayor parte de la inteligencia artificial que experimentamos hoy en día se presenta en forma de aprendizaje automático, como cuando buscamos en Google y vemos resultados basados ​​en nuestro historial de comportamiento e interacciones en línea. El aprendizaje automático pretende replicar la inteligencia humana, pero en ocasiones, gracias a su enorme capacidad de procesamiento de datos, puede superar la intuición o la toma de decisiones humanas.

Los términos inteligencia artificial y aprendizaje automático se utilizan con frecuencia indistintamente, pero el aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial.

Construcción: Un sector repleto de datos, muchísimos datos

En el sector de la construcción, el volumen de datos es mayor, más variable y complejo, y se genera con mayor rapidez que nunca. Los datos pueden ayudar a tomar mejores decisiones. Claro está, los datos no sirven de nada si no se pueden utilizar. Pero cuando se combinan datos, análisis y la visión humana, pueden contribuir a mejorar la eficiencia operativa, impulsar oportunidades de crecimiento y respaldar una toma de decisiones acertada. La tecnología es el puente entre los datos y los posibles resultados positivos que surgen de su procesamiento y análisis.

Oportunidades y desafíos: la inteligencia artificial en la industria de la construcción

Aquí presentamos seis áreas en las que la inteligencia artificial podría beneficiar al sector de la construcción y los retos que enfrentan para lograrlo. Estos ejemplos de inteligencia artificial ya se han implementado con éxito en industrias como las telecomunicaciones y la manufactura para mejorar la eficiencia, la rentabilidad y la seguridad.

Aprendizaje automático

¿Qué es?: Ordenadores diseñados para pensar como las personas, para tomar y ejecutar decisiones informadas con conjuntos de datos extensos y variables.

Posibles aplicaciones: Esta tecnología tiene el potencial de ahorrar costes y reducir residuos mediante predicciones sobre aspectos como la optimización de cortes en vigas de acero en un edificio en construcción. Amazon utilizó aprendizaje automático para determinar el tamaño de embalaje óptimo para el envío seguro de productos. El ahorro equivalió al de más de 2000 millones de cajas de envío. La implementación de simulaciones del rendimiento de edificios y análisis de ingeniería podría mejorar la eficiencia en la construcción y el diseño mediante el uso de un gemelo digital de un edificio real.

Desafío: Los datos del sector de la construcción son altamente multidimensionales, lo que significa que presentan numerosas variables como el tamaño y la forma de las estructuras o las condiciones de la obra. El elevado número de variables (es decir, la mayor multidimensionalidad) dificulta la realización de predicciones precisas.

Robótica

¿Qué son?: Los robots son dispositivos automatizados que realizan tareas físicas que se asemejan a la actividad física humana.

Lo que podrían hacer: Los robots ya se utilizan en sectores como la soldadura en fábricas de automóviles, la sustitución de prótesis de rodilla por parte de médicos y la entrega de mercancías en zonas remotas. En la construcción, se han implementado robots para la colocación de ladrillos y el atado de varillas de refuerzo. Los robots podrían tener una mayor presencia en la construcción para realizar tareas especializadas y repetitivas u operar en entornos peligrosos con riesgos reducidos, como en la azotea de edificios altos. Con un robot en la obra, los ingenieros, contratistas generales y operarios podrían centrarse en las tareas que requieren mayor cualificación.

Desafíos: Los robots funcionan mejor en entornos de trabajo estructurados, lo que supone un reto en muchos lugares de trabajo donde la variabilidad es frecuente en el terreno, las condiciones operativas y los elementos de diseño. El elevado coste inicial y los gastos de mantenimiento y reparación de la robótica también son considerables.

Sistemas basados ​​en el conocimiento

¿Qué son?: Los sistemas basados ​​en el conocimiento son el campo de la inteligencia artificial donde las computadoras toman decisiones basándose en el conocimiento existente.

Qué pueden hacer: Los sistemas basados ​​en el conocimiento pueden recopilar y procesar grandes cantidades de datos de diversas fuentes y utilizarlos para tomar decisiones complejas. Los dos componentes principales de un sistema basado en el conocimiento son la base de conocimiento, que almacena los datos, y el motor de inferencia, que procesa dichos datos. Estas herramientas ayudan a almacenar grandes cantidades de información y a generar perspectivas que permiten tomar mejores decisiones. Incluso son eficaces para demostrar cómo llegaron a sus conclusiones. Los sistemas basados ​​en el conocimiento se utilizan en medicina para realizar diagnósticos más precisos.

Esta inteligencia artificial podría algún día ayudar a la gestión de contratos de construcción a comprender mejor los problemas complejos y mejorar la precisión. Usos similares de la IA podrían mejorar la salud y la seguridad al almacenar datos de accidentes y aplicar esas experiencias para predecir riesgos y ofrecer recomendaciones de seguridad proactivas.

Desafíos: Los sistemas basados ​​en el conocimiento pueden gestionar grandes volúmenes de datos. El reto que supone gestionar todos estos datos es garantizar su calidad, es decir, que sean relevantes, precisos y valiosos. Los datos deben adquirirse y validarse. Dado que la complejidad del sector de la construcción implica numerosas empresas, materiales, personas, industrias, etc., en un proyecto concreto, los datos provendrían de múltiples fuentes y presentarían distintos niveles de calidad. Los problemas legales y de propiedad intelectual relacionados con el intercambio de datos también constituyen un obstáculo en este ámbito.

Visión por computadora

¿En qué consiste?: Equipar y entrenar a las computadoras para que vean y comprendan imágenes mediante vídeo, fotografía o en entornos en tiempo real.

Posibles aplicaciones: La visión artificial, como un sistema de "ojos extra", se ha utilizado en aplicaciones de seguridad en la construcción y en el seguimiento del progreso. La recopilación, el análisis y el reconocimiento de imágenes mediante visión artificial podrían ampliarse para mejorar la gestión de materiales o agilizar los procedimientos de trabajo.

Desafíos: Para que la visión artificial se implemente con éxito, es necesario comprender todo el entorno en el que opera, incluyendo trabajadores, materiales y acciones. Este desarrollo requiere una inversión considerable en sistemas de visión artificial para rastrear y visualizar entornos y situaciones de construcción complejos y variables.

Procesamiento del lenguaje natural

¿Qué es?: El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite que los sistemas informáticos imiten las capacidades humanas de habla y texto. Las tecnologías de PLN tienen como objetivo procesar datos de texto o voz y comprender su significado en el contexto que el autor o hablante pretendía.

Su potencial: Los comandos de voz en asistentes virtuales como Alexa de Amazon o Siri de Apple, junto con el software de dictado de voz a texto, se han integrado a nuestra vida cotidiana. El PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) también está creciendo en áreas que simplifican procesos empresariales y mejoran la productividad. El procesamiento de texto no estructurado en documentos de construcción y la obtención de información valiosa para optimizar la planificación de proyectos, la seguridad y la gestión de materiales podrían beneficiar a profesionales de la construcción, contratistas, arquitectos e ingenieros.

Desafíos: Debido a los múltiples significados, las variaciones complejas y las infinitas excepciones de los lenguajes humanos, las aplicaciones basadas en lenguajes de programación representan una tarea problemática y exigente para este campo emergente.

Mejoramiento

¿Qué es?: La optimización mediante inteligencia artificial es una tecnología de resolución de problemas que encuentra la mejor de todas las soluciones analizando y prediciendo los posibles resultados.

¿Qué puede hacer? La optimización busca aumentar la productividad y la eficiencia, y ahorrar tiempo y costos mediante la toma de decisiones con recursos limitados. El proveedor de atención médica Cardinal Health utiliza la optimización para identificar a los pacientes hospitalizados en riesgo y brindar recomendaciones personalizadas y priorizadas para obtener mejores resultados. La optimización podría mejorar los horarios de trabajo, reducir los costos de materiales o aumentar la eficiencia energética en la industria de la construcción.

Desafíos: La optimización requiere una gran cantidad de datos para realizar predicciones y tomar decisiones. Las variables de construcción pueden incluir el diseño del edificio, las condiciones del terreno, las propiedades de los materiales y las estrategias constructivas. El procesamiento en tiempo real y el manejo de grandes volúmenes de datos exigen computación de alto rendimiento.

Integración y escalado de la tecnología de IA

No se limite a pensar que estas tecnologías solo pueden operar de forma aislada. Por el contrario, tienen el potencial de integrarse y crecer junto con las personas que las operan y utilizan para mejorar la competencia, la eficiencia y la seguridad. Por ejemplo, podríamos ver formas de construir mejores cadenas de suministro aprovechando combinaciones de trabajadores cualificados con IA, software, robótica y tecnología predictiva impulsada por aprendizaje automático e inteligencia artificial. El modelado de información para la construcción (BIM) ya se ha utilizado con IA en cierta medida y con resultados diversos, lo que convierte a este campo en un área fértil para la exploración y el desarrollo.

El modelado de información para la construcción (BIM), el sistema más avanzado en la industria de la construcción, podría integrarse aún más con la inteligencia artificial para mejorar la fiabilidad y la precisión en la estimación de tiempos y costes. Este sistema proporcionaría a propietarios, arquitectos, ingenieros, contratistas, personal de mantenimiento y soporte sistemas automatizados y detallados para diseñar, verificar el cumplimiento de la normativa y diagnosticar problemas antes de que se produzcan. Los sistemas robóticos podrían proyectar imágenes BIM y guías de instalación directamente sobre el espacio de trabajo, como un suelo o una pared, o utilizarse para revelar objetos ocultos tras las paredes para el mantenimiento de fontanería o climatización.

Manténgase al tanto de los avances en el campo de la inteligencia artificial.

Nos beneficiamos de la dirección y el ritmo de los avances tecnológicos en la medida en que la tecnología mejora nuestras vidas y nuestro entorno. El sector de la construcción está preparado para recibir los beneficios potenciales en materia de procesos, salud y seguridad, y producción que ofrece el desarrollo e implementación de la inteligencia artificial. Nadie puede predecir con certeza hacia dónde se dirigirá esta tecnología, pero la idea de que los robots dominen el mundo aún se encuentra en el ámbito de los autores y guionistas.

Los sistemas futuros podrían permitir a los equipos colaborar y mejorar el rendimiento mediante la captura de datos y el despliegue de un flujo de datos único, unificado y compartido durante todo el ciclo de vida de un proyecto de construcción, desde la ideación y la preconstrucción hasta la construcción y el mantenimiento.

Es un momento interesante y emocionante para considerar el impresionante potencial de la inteligencia artificial y presenciar los avances en este campo. Manténgase al tanto de los cambios y esté atento a lo que la inteligencia artificial puede aportar a la industria de la construcción.

FUENTES. https://www.constructconnect.com/blog/6-ways-to-imagine-a.i.-transforming-the-construction-industry

ACERCA DEL AUTOR.

Doug Dockery

Doug Dockery es el Director de Tecnología (CTO) de ConstructConnect, donde supervisa las áreas de TI, desarrollo de aplicaciones, DevOps, control de calidad, gestión de datos y nuestra Oficina de Transformación Ágil. Antes de unirse a ConstructConnect, Doug fue líder global en tecnología y transformación digital en LeadingAgile, CentralSquare Technologies, CA Technologies, Rally Software y otras organizaciones. Originario de Florida, reside en la zona de Orlando con su familia. Además, participa activamente en la comunidad del centro de Florida colaborando con diversas organizaciones sin fines de lucro de la zona.

TRANSCRIPCIÓN: Areli Álvarez Lean Construction México®