A IA não consegue construir uma alta

Pés quadrados

Os desenvolvedores estão adotando ferramentas de inteligência artificial, como drones, câmeras, aplicativos e robôs, que podem reduzir os prazos e os desperdícios que tornaram a construção cada vez mais cara.

Membros do Nor Cal Carpenters Union durante um treinamento de robótica em Pleasanton, Califórnia.Crédito...Vídeo de Jim Wilson

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Por Patrick Sisson

Com a intenção de ser um golpe malicioso no hype inflado em torno da inteligência artificial, um outdoor em um canteiro de obras em Antuérpia, Bélgica, em junho, dizia “Ei, ChatGPT, termine este edifício”.

A inteligência artificial, a tecnologia que alimenta chatbots como o ChatGPT, não estará montando apartamentos ou erguendo estádios tão cedo, mas na construção - uma indústria estereotipada conhecida por pranchetas e planilhas Excel - a rápida adoção da tecnologia pode mudar a rapidez com que os projetos são executados. finalizado.

Drones, câmaras, aplicações móveis e até alguns robôs mapeiam cada vez mais o progresso em tempo real em locais de trabalho extensos, proporcionando aos construtores e empreiteiros a capacidade de monitorizar e melhorar o desempenho de um projeto.

“Esqueça os robôs que constroem arranha-céus”, disse James Swanston, executivo-chefe da Voyage Control, que fabrica software de gerenciamento de projetos para canteiros de obras. “É uma coisa mais fundamental: obter os dados de que você precisa e usá-los melhor.”

A indústria da construção tem sido considerada um retardatário digital, mas os arquitetos usam regularmente ferramentas digitais para conceber projetos e criar plantas. É comum ver tablets e drones nos mesmos locais de trabalho que capacetes e coletes de segurança.

Agora, câmeras montadas em capacetes capturam imagens de um local para orquestrar quando novas equipes ou materiais devem chegar, e sensores precisos podem detectar se uma nova janela está alguns milímetros fora do plano do projeto e precisa ser ajustada. E a IA está começando a ser usada na compra e venda de imóveis: a JLL, uma corretora global, lançou recentemente seu próprio chatbot para fornecer insights aos seus clientes.

Esta análise alargada dos dados está a lançar as bases para o que muitos esperam que sejam melhorias substanciais na precisão, velocidade e eficiência, reduzindo os prazos inchados e os desperdícios que tornaram a construção cada vez mais dispendiosa.

“A indústria da construção é a maior do mundo, em termos de dólares gastos, mas somos os menos produtivos em termos de adoção tecnológica e ganhos de produtividade”, disse David Jason Gerber, professor da Universidade do Sul da Califórnia, cuja investigação se concentra em tecnologia avançada. em construção.

Mas a adoção da tecnologia de IA pela indústria enfrenta desafios, incluindo preocupações com a precisão e alucinações, nas quais um sistema fornece uma resposta incorreta ou sem sentido.

E a recolha adicional de dados tem sido um problema complicado, em grande parte devido à natureza dos grandes projetos de construção: não existem dois empreendimentos iguais, com topografia e regulamentações locais muito variadas, e novas equipas de empreiteiros e subempreiteiros que se reúnem para cada projeto. É como iniciar um negócio multimilionário para cada projeto de tamanho considerável.

Coordenar o complexo balé de suprimentos, mão de obra e horários continua sendo uma tarefa difícil. Mas as start-ups e os investidores veem uma oportunidade, especialmente porque os modelos de aprendizagem automática, que ingerem enormes quantidades de dados para discernir padrões e prever como situações semelhantes irão progredir, são usados ​​para melhorar o desempenho dos projetos.

A pandemia já tinha levado as empresas de construção a adoptarem mais ferramentas digitais que lhes permitissem trabalhar no local durante os confinamentos, acelerando o desenvolvimento de novas tecnologias, disse Sarah Liu, sócia da Fifth Wall, uma empresa de capital de risco focada em investimentos imobiliários.

“As melhores empresas não se autodenominam empresas de IA”, disse ela. “Eles estão se apresentando como empresas solucionadoras de problemas.”

A empresa de consultoria de construção nPlan, liderada por Dev Amratia, que ajudou a elaborar a estratégia nacional de inteligência artificial da Grã-Bretanha, utiliza algoritmos complexos para mapear o progresso de vastos projectos de infra-estruturas e evitar erros ou lacunas de fornecimento. Seu sistema de aprendizado de máquina foi treinado em um banco de dados de mais de 740 mil projetos.