Обзор статьи

Искусственный интеллект в строительстве: потенциал и ограничения

УДК: 

338.4

DOI: 

10.23968/1999-5571-2024-21-3-111-120

Страницы: 

111-120

Аннотация: 

Рассматриваются основные тенденции в применении искусственного интеллекта (ИИ) во многих областях строительной индустрии. В настоящее время областями применения являются алгоритмы для управления большими объемами данных. Знания, полученные с помощью ИИ, могут быть использованы для оптимизации, повышения эффективности или экономии в строительных операциях. Исследование проблемы внедрения ИИ позволило выявить его основные характеристики: улучшение прогнозных данных, более точное определение данных машины или параметров материала, породы или грунта, оптимизация строительного процесса. Результаты исследования открывают новое теоретическое направление в изучении проблем исследования оптимизированных технологий, методов и стратегий строительства, а также правил и средств принятия решений путем оценки больших объемов данных.

Список цитируемой литературы: 

  1. dieu Tien Bui, Nhat-duc Hoang, viet-Ha Nhu. A swarm intelligence-based machine learning approach for predicting soil shear strength for road construction: a case study at Trung Luong National Expressway Project (vietnam) // Engineering with Computers, July 2019. vol. 35, iss. 3. Рp 955-965. URL: https://doi.org/10.1007/ s00366-018-0643-1

  2. Eber Wolfgang Artificial intelligence in construction management -prospects // Proceedings of the Creative Construction conference (2019). CCC 2019, June 29 - July 2, 2019, Budapest, Hungary. URL: https:// repozitorium.omikk.bme.hu/server/api/core/bitstreams/ ec2b505b-cc53-4b33-af02-4bbb7b1f53ed/content

  3. Fayyad Usama M., Piatetsky-Shapiro Gregory, Smyth Padhraic, Uthurusamy Ramasamy Advances in Knowledge discovery and data Mining. January 23, 1996. Publisher: AAAi Press. 625 р. URL: https: //cdn.aaai.org/Kdd/1996/ Kdd96-014.pdf

  4. Fernando Martínez-Plumed, Emilia Gómez, José Hernández-Orallo. Futures of artificial intelligence through technology readiness levels // Telematics and informatics. May 2021. vol. 58, 101525. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0736585320301842

  5. Goodfellow/Bengio/Courville, deep Learning (2016), online abrufbar unter. URL: https://www.deeplearningbook.org

  6. Kraus M. A., drass M. Künstliche intelligenz im Bauingenieurwesen. Hintergründe, Status Quo und Potenziale // Bauingenieur. Publication date: 2020-10. Рp. 369-378. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, the Transportation Research Board (TRB). URL: https://trid.trb. org/Results?q=&serial =%22Bauingenieur%22#/view/1751105

  7. Leis Miriam Ji Sun, döbel i., Molina vogelsang Manuel, Welz J. Maschinelles Lernen. Eine Analyse zu Kompetenzen, Forschung und Anwendung. Fraunhofer-Gesellschaft, München 2018. die Publikation wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. URL: https://www.researchgate.net/ publication/347982342_Maschinelles_Lernen_Eine_Analyse_zu_Kompetenzen_Forschung_und_Anwendung

  8. Mahmoodzadeh Arsalan, Mohammadi Mokhtar, daraei Ako, Faraj Rabar H., Omer Rebaz Mohammed dler, Sherwani Aryan Far H. decision-making in tunneling using artificial intelligence tools // Tunnelling and Underground Space Technology. September 2020, vol. 103. 103514. URL: https://www.sciencedirect.com/ science/article/abs/pii/S0886779820304685?via%3dihub

  9. Precht Richard david Artificial intelligence and the Meaning of Life. Künstliche intelligenz und der Sinn des Lebens. Goldmann. Munich. 2020. Historia · Filosofía. 256 páginas. URL.: https://uklitag.com/proyecto/artificialintelligence-and-the-meaning-of-life

  10. Turner Christopher J., Oyekan John, Stergioulas Lampros, Griffin david Utilizing industry 4.0 on the Construction Site: Challenges and Opportunities // iEEE Transactions on industrial informatics. February 2021. vol. 17, iss. 2, Pp. 746-756. date of Publication: 15 June 2020. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9117064

  11. Winkler L. digitales datenmanagement für injektionsarbeiten (dissertation, Technische Wien 2020). URL.: https://repositum.tuwien.at/retrieve/2103

  12. Weigert Maximilian, Winkler Leopold, Goger Gerald Künstliche intelligenz im Baubetrieb Best Practices, Potenziale und Grenzen // Bau aktuell. Baurecht - Baubetriebswirtschaft - Baumanagement. 12 Jahrgang/ März 2021, № 2. URL: publik_295679.pdf (tuwien.ac.at)

  13. Yan Hang, Yang Nan, Pen Yi, Ren Yitian data mining in the construction industry: Present status, opportunities, and future trends // Automation in Construction. November 2020, vol. 119. 103331. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/ S0926580520309110

Ключевые слова: 

Полный текст (файл): 

PDF

Авторы: 

Асаул В.В. Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет Санкт-Петербург, Россия

Другие статьи авторов: 

Ссылка на статью в НЭБ: 

https://elibrary.ru/item.asp?id=68589030

Выпуск журнала

№ 3 (104) Июнь 2024