La ejecución de un proyecto de infraestructuras puede mejorar drásticamente con la aplicación de Inteligencia Artificial en la construcción.

La industria de la construcción viene aplicando prácticas tradicionales desde hace mucho tiempo y, por lo general, implementa la innovación a un ritmo más lento que otros sectores. Sin embargo, cada vez está más abierta a la idea de aplicar la Inteligencia Artificial (IA).

La aplicación de IA no implica el uso de robots para diseñar ladrillos o conducir camiones; implica el uso de algoritmos que pueden resolver el mayor de los desafíos y mejorar la eficiencia y la productividad. Las empresas de construcción que han comenzado a enfrentarse a la Inteligencia Artificial generalmente la han adoptado en niveles bastante incipientes para acciones tales como:

  • Optimización del cronograma del proyecto y planificación mejorada.
  • Reconocimiento de imágenes que ayuda a analizar datos de vídeo para mejorar la seguridad en el lugar de la obra.
  • Análisis mejorado de datos utilizando sensores para proporcionar soluciones en tiempo real, reducir costes y proporcionar mantenimiento preventivo.

Cómo aplicar la IA a la construcción

Según el informe mencionado anteriormente de McKinsey&Company, existen cuatro formas en que la IA se puede aplicar a la ingeniería y la construcción.

  1. Aprendizaje reforzado

Los algoritmos se pueden usar para realizar estudios de prueba y error sin riesgos. Esto ayuda a encontrar la mejor forma de ejecutar una acción. Esto es ideal para tareas de planificación y programación, por ejemplo.

  1. Pronóstico y gestión del riesgo

Con la Inteligencia Artificial, se pueden realizar pruebas sobre la viabilidad de las soluciones y la eficacia de los materiales. Por ejemplo, Autodesk ha lanzado BIM 360 Project IQ, un software que utiliza datos conectados y aprendizaje automático para pronosticar y priorizar problemas de alto riesgo y proporcionar una idea de los principales desafíos que enfrentan los gerentes de construcción.

  1. Prefabricación

La IA puede mejorar la coordinación de la cadena de suministro, controlar sus costes y el flujo de dinero.

  1. ‘Machine Learning’

Un ejemplo de esto es el uso de brazos robóticos, que aprenden de las simulaciones para poder prefabricar material o realizar tareas de mantenimiento de forma efectiva. La industria AEC está utilizando el aprendizaje automático para el diseño generativo, con el fin de identificar y evitar choques entre los diversos modelos creados por los equipos en la fase de planificación y diseño.

 


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