Tras despojarnos de las predicciones apocalípticas sobre la IA y del bombo publicitario en torno al ChatGPT, los numerosos productos de inteligencia artificial que salen al mercado para la construcción son herramientas prácticas, no amenazas existenciales.

Fuente: FET

Autodesk ha anunciado la primera de las diversas aplicaciones de su iniciativa Autodesk Forma, una nube para el sector de la construcción basada en inteligencia artificial cuyo objetivo es extender un conjunto único de datos a las fases de diseño, construcción y gestión/operación de instalaciones de los activos construidos.

En una llamada telefónica celebrada la semana anterior al anuncio, la mayoría de las preguntas de los periodistas se centraron en funciones relacionadas con la inteligencia artificial, incluidas herramientas de aprendizaje automático que analizan cualidades ambientales como la luz solar, la luz diurna, el viento y el microclima, reduciendo la necesidad de conocimientos técnicos por parte de los profesionales implicados.

Los elementos más interesantes de Forma a medio plazo probablemente giren en torno a la conveniencia e importancia de proporcionar un único conjunto de datos para respaldar el activo a lo largo de su ciclo de vida, como exigen las normas de gestión de activos, entre ellas PAS 55 e ISO 55000.

Integración Autodesk Forma-Revit
Autodesk

Según los ejecutivos presentes, Forma se está desarrollando en primer lugar para la función de planificación, y se extenderá más adelante por el mismo camino por el que los proyectos pasan a través de un equipo de proyectos de construcción, con fases posteriores que llevarán Forma a la estimación, la construcción y la gestión de instalaciones. El complemento inicial de modelado contextual para acelerar la creación de un modelo de información del edificio (BIM) y las correspondientes renderizaciones 3D del proyecto, la automatización del diseño y el aprendizaje automático se centran en las fases iniciales del proyecto. Forma también incluye una sincronización sin archivos con Autodesk Revit, lo que permite a los usuarios detallar sus datos Forma en Revit y traerlos de vuelta a Forma para su análisis.

Aunque la IA y el aprendizaje automático ocupan un lugar destacado, la automatización en Forma está diseñada más para agilizar los pasos técnicos que para eliminar a los humanos de la ecuación, un patrón que vemos en otras iniciativas de IA para la construcción de docenas de proveedores progresistas que lanzan productos al mercado para contratistas y otros profesionales de la construcción. En el caso de Forma, los ejecutivos de Autodesk dijeron que el objetivo es más bien satisfacer la creciente demanda sin un aumento proporcional de la contratación.

“Hoy en día, la automatización puede ayudar a nuestros clientes a responder a toda la demanda de la que hablamos”, dijo el Vicepresidente de Estrategia AEC de Autodesk, Nicolas Mangon. “BIM ha sido maravilloso durante los últimos 20 años.

Pero hoy creemos que, además de los procesos CAD, necesitamos procesos de modelado paramétrico que conecten los datos a la nube. Necesitamos una nueva forma de trabajar: un enfoque basado en los resultados, nuevos procesos impulsados por los datos y la automatización para ayudar a nuestros clientes a gestionar el tiempo, el presupuesto y los resultados de rendimiento. Nuestros clientes diseñarán el resultado que desean y pedirán a la IA de co-creación que les ayude a entregar el proyecto con este resultado. Esta es nuestra visión del futuro de BIM”.

Con Autodesk Forma, los diseñadores y planificadores pueden ejecutar análisis de horas de sol basados en IA para influir en los proyectos en las fases iniciales y trabajar para alcanzar los objetivos de rendimiento definidos para el proyecto.
Imagen: Autodesk

Confusión sobre la IA en la construcción

La naturaleza de las preguntas de los periodistas en la llamada sugiere que incluso estos aparentes expertos pueden no entender todavía la IA o cómo está llegando al mercado para entornos de misión crítica. Mientras ChatGPT y la IA generativa acaparan titulares, la mayor parte de la IA en la industria trabaja en silencio, no inventando cosas como un humano, sino haciendo números, evaluando posibilidades y resolviendo problemas que tienen más variables de las que la mente humana puede tratar.

“La IA en su lanzamiento será más típicamente una IA predictiva para pronosticar consecuencias medioambientales y obtener mejores resultados”, afirma Mangon. “No hay una única IA en Forma. No queremos posicionar Forma como una plataforma de IA. Es un entorno que permite a los usuarios obtener mejores resultados con distintas herramientas. Se puede obtener una predicción instantánea del viento, el ruido, la energía y, con el tiempo, incluso del carbono de un diseño para poder incorporar esos resultados. Esto requiere modelos profundos de aprendizaje automático que se entrenen en una serie de análisis de alta calidad y precisión para llegar a esos resultados”.

Calidad y precisión son dos requisitos para la IA utilizada en aplicaciones con importantes consecuencias en el mundo real. Otro que sustenta todos estos otros rasgos es la explicabilidad. Cuando ChatGPT genera un texto, no puede citar las fuentes de su información ni explicar cómo ha llegado a las distintas conclusiones. Hay versiones populares de que ChatGPT “alucina” o se inventa cosas de la nada. Pero si un ingeniero de estructuras va a arriesgar su licencia para certificar que un diseño asistido por IA es sólido y conforme a la normativa, los códigos y la física newtoniana, es importante entender los algoritmos y los procesos que hay detrás de la IA. Si un contratista va a presentar un presupuesto, querrá saber si el cálculo realizado por una aplicación de aprendizaje automático es lo suficientemente riguroso como para realizarlo al menos tan bien como un humano.

Según escriben Julie Gerlings, Arisa Sholo y Ionanna Constantiou en su artículo Reviewing the Need for Explainable Artificial Intelligence, “si no podemos explicar los algoritmos, no podemos rebatirlos, verificarlos, mejorarlos ni aprender de ellos”. Esto, sugieren los investigadores, significa que debemos tener en cuenta no sólo el problema técnico que la IA está diseñada para resolver, sino las “relaciones entre las personas, la tecnología, las tareas y la organización a la hora de desarrollar un marco de evaluación para su uso en la práctica”.

El papel de la Inteligencia Artificial en la construcción

Según el informe 2023 State of the Industry: Construction Technology Report, aunque solo el 7% de los encuestados afirma utilizar IA hasta la fecha, el 64% afirma que será importante dentro de 10 años, y el 33% dentro de cinco años.

La IA se utiliza desde hace tiempo en los presupuestos, ya que permite al software reconocer elementos gráficos en un conjunto de planos para contabilizarlos correctamente en un presupuesto. Sin embargo, incluso en este caso, los proveedores pueden estar lanzando sus brazos alrededor de la IA generativa como ChatGPT mientras confían en métodos de IA más rigurosos para ofrecer su valor principal.

Togal.AI, por ejemplo, lanzó en abril una función ChatGPT como herramienta de búsqueda en lenguaje natural de documentos de construcción dentro de la aplicación. Clue Insights, proveedor de software de gestión de activos empresariales para la construcción, lanzó en mayo un algoritmo CPT-3.5 para mapear raspadoras, niveladoras, pavimentadoras y bulldozers y otros equipos por clases, sin intervención humana. Sin embargo, estos casos de uso no son fundamentales para la propuesta de valor de las soluciones: por ejemplo, Logal se basa en IA de construcción más explicable para automatizar los despegues. Procore adquirió Avata Intelligence en 2020 y ha utilizado su herramienta de procesamiento del lenguaje natural en su plataforma, así como la IA para automatizar las presentaciones.

En el frente de las presentaciones, Autodesk también está integrando su aplicación adquirida Pype más profundamente en su conjunto de aplicaciones Autodesk Construction Cloud.

Innumerables aplicaciones para la construcción incorporan distintos niveles de inteligencia artificial explicable, no tanto para sustituir el trabajo humano como para hacer cosas que los humanos no pueden hacer. Autodesk no es el único proveedor que avanza en esta dirección: muchos otros cuentan con herramientas de inteligencia artificial para la fase de construcción. Zetane y Patabaid ofrecen estimaciones basadas en IA.

La aplicación de Zetane está diseñada para utilizar la información histórica como base para las estimaciones futuras. Esto incluye no sólo examinar estimaciones pasadas, sino también las órdenes de cambio en los proyectos subsiguientes para identificar riesgos inherentes al diseño, el tipo de proyecto, la especificación o incluso la organización del cliente. En Patabid, el objetivo es automatizar el proceso de generación de ofertas de mecánica, electricidad y fontanería (MEP) con IA y, a continuación, poner los conocimientos de este proceso a disposición del equipo de entrega del proyecto. Una segunda fase del proyecto utilizará la IA para identificar elementos en planos y esquemas de ingeniería y generar un resultado que pueda utilizarse en la estimación.

Análisis de viento en Autodesk Forma
Imagen: Autodesk

Un caso de uso cada vez más común de la IA en la construcción son las funciones de visión por ordenador y aprendizaje automático de las cámaras frontales y traseras de los equipos de construcción y los vehículos de carretera. Estas cámaras se están convirtiendo en una apuesta segura para las aplicaciones de gestión de flotas de construcción, y sus algoritmos se entrenan a partir de extensas secuencias de vídeo históricas para reconocer comportamientos y situaciones inseguros. Este método tiene una aplicación más avanzada en productos de seguridad como el Blaxtair.

El sistema Blaxtair consta de una cámara estereoscópica que compara las imágenes de su campo de visión con un sofisticado algoritmo generado por aprendizaje automático para identificar peatones. La aplicación se integra ahora con el sistema automatizado Xwatch Safety Systems para ralentizar e incluso detener un equipo en el que esté instalado si detecta a un peatón. La tecnología también se ha instalado en la torreta de las excavadoras para evitar que la cuchara se balancee y atropelle a los peatones.

Otras herramientas y proveedores de IA que la aplican de forma explicable a datos del mundo real son:

  • WINT, abreviatura de Water Intelligence, es una herramienta de Internet de las Cosas (IoT) impulsada por IA que consta de una aplicación de IA basada en la nube y una unidad periférica. La unidad periférica es un caudalímetro de agua y una válvula de control electrónico estándar y una unidad de control patentada por WINT que conecta las válvulas y los contadores y procesa los datos del contador en tiempo real. Los algoritmos que detectan las anomalías en el caudal de agua y activan las alertas y las interrupciones del flujo de agua residen en esta unidad periférica.
  • Productos de fotogrametría como OpenSpace, que utilizan la visión artificial para calcular el porcentaje de avance y hacer un seguimiento del progreso.
  • Billy, que utiliza IA para identificar lagunas en la cobertura de seguros e indemnizaciones para ayudar a eliminar riesgos y exposiciones legales.
  • Aplicaciones para la construcción offsite, como las de SLATE Technologies, que aprovechan la IA para impulsar una herramienta de configuración que ayude a gestionar los resultados de los proyectos en la construcción mixta de fabricación. En cierto modo, su enfoque parece reflejar el de Forma en el uso de la IA para ejecutar contra la intención del diseño.
  • IFS, la empresa global de software que ofrece planificación de recursos empresariales (ERP) y software de gestión de servicios de campo para la construcción, también ofrece su producto de optimización de planificación y programación con el que se optimiza una programación en tiempo real; en el caso de contratistas de HVAC como Enercare, esto automatiza la función de despacho, ya que los algoritmos que se ejecutan en el producto pueden considerar más opciones y combinaciones de rutas y realizar ajustes en tiempo real teniendo en cuenta variables como el conjunto de habilidades y la ubicación de los técnicos, los patrones de tráfico, las certificaciones de los técnicos, el inventario y las herramientas en el camión, el acuerdo de nivel de servicio con cada cliente y más.
  • Cummins, que está incorporando inteligencia de mantenimiento predictivo en sus soluciones telemáticas, confía en el integrador de sistemas Elevat para crear un enfoque en red que permita diagnosticar problemas utilizando datos de múltiples sistemas, no sólo del propio motor.

El futuro de la IA en la construcción

Adoptar una visión de tecnología de consumo de la IA en la construcción seguirá sin dar en el blanco. Una aplicación de IA generativa puede ser capaz de escribir un correo electrónico, crear una imagen divertida o redactar un ensayo de nivel estudiantil. Pero no es ahí adonde se dirige el sector: la IA que se utilice ahora en el sector en un futuro previsible no duplicará la creatividad humana, sino que ayudará a ejecutarla de una forma que eclipsará las capacidades analíticas humanas.

Esta IA no copia el pensamiento humano, sino que arregla lo que está mal en la forma en que nuestros cerebros orgánicos perciben la información y el mundo.

En Deep Thinking, las memorias del ex campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov sobre los acontecimientos que condujeron a su aplastante derrota ante el superordenador Big Blue de IBM, Kasparov deja claro que el papel de los ordenadores no es duplicar la mente de un gran jugador (aunque alega que IBM tenía espías en su campo y grandes maestros humanos educando a la máquina entre partidas). Más bien, el papel de la IA debe ser hacer lo que nosotros hacemos mal, combinando la creatividad humana con una razón y una perspicacia inquebrantables basadas en datos puros.

“El análisis por ordenador hizo estallar esta perezosa tradición de analizar las partidas de ajedrez como si fueran cuentos de hadas”, escribió Kaspárov. “A los motores no les importa la historia. Exponen la realidad de que la única historia en una partida de ajedrez es cada jugada individual, débil o fuerte. No es tan divertido ni interesante como el método narrativo, pero es la verdad, y no sólo en el ajedrez. La necesidad humana de entender las cosas como una historia en lugar de como una serie de acontecimientos discretos puede llevar a muchas conclusiones erróneas.”

Así que la IA nos permitirá diseñar y construir de formas que no podemos concebir, lo cual es necesario para obtener resultados que no son posibles cuando la mente humana es una limitación en lugar de un catalizador.

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