Как алгоритмы машинного обучения могут повысить устойчивость инфраструктуры? Они могут изменить то, как управляющие зданиями и архитекторы проектируют и обслуживают инфраструктуру. Такие инструменты, как цифровые двойники, аналитика ИИ и автоматизированный мониторинг конструкций, улучшают видимость и точно определяют решения возникающих проблем инфраструктуры.
Оптимизация структур с помощью цифровых двойников
«Цифровые двойники могут быть очень эффективными инструментами для оптимизации проектирования, компоновки и эксплуатации инфраструктуры».
Цифровой двойник воспроизводит реальную структуру или систему в виртуальной среде, где инструменты машинного обучения и моделирования ИИ могут анализировать и изменять ее.
Это отличное решение с низким уровнем риска для тестирования различных инфраструктурных проектов. ИИ использует реальные данные для имитации влияния на производительность дизайнерских изменений. Это позволяет разработчикам определять наилучшие стратегии оптимизации без изменения реальных операций, запроса дорогостоящих пилотных программ или заказа дорогостоящих изменений конструкции.
Одним из лучших преимуществ цифровых двойников является повышенная наглядность. Инфраструктура — это больше, чем просто внешняя архитектура здания или моста. Многие аспекты влияют на структурную стабильность, долговечность, навигацию, эксплуатационные характеристики и воздействие на окружающую среду.
Цифровые двойники и инструменты машинного обучения могут дать дизайнерам представление об этих факторах до начала строительства здания. Цифровой двойник также объединяет разрозненные хранилища информации. Это увеличивает вероятность выявления всех возможных ошибок и неэффективностей в процессе планирования.
В результате получается высокооптимизированная инфраструктура, обеспечивающая отказоустойчивость и эффективность. Цифровые двойники поощряют комплексный подход к проектированию инфраструктуры, что снижает вероятность непредвиденных структурных рисков. Моделирование ИИ и прогнозная аналитика могут помочь разработчикам создавать инфраструктуру, готовую к длительному износу.
Кроме того, цифровые двойники остаются полезными даже после завершения строительства. Управляющие зданиями могут использовать датчики IoT для сбора информации об инфраструктуре за месяцы и годы. Они используют эту информацию для поддержания цифрового двойника в актуальном состоянии, чтобы он мог моделировать будущие структурные проблемы и риски.
Современный цифровой двойник может помочь управляющим зданиями разобраться в вопросах технического обслуживания, составить планы действий в чрезвычайных ситуациях, провести осмотр зданий и многое другое. Цифровой двойник также может моделировать потенциальное воздействие таких событий, как суровые погодные условия.
Обеспечение устойчивости к изменению климата
Изменение климата является одной из самых больших проблем, стоящих сегодня перед проектированием инфраструктуры. По мере повышения температуры планеты погода становится более изменчивой и экстремальной. Исследования показывают, что наводнения превышают Сегодня встречается на 300 % чаще чем 50 лет назад. Зима и лето также становятся более суровыми.
Изменения погодных условий — особенно экстремальные погодные условия — увеличивают вероятность повреждения инфраструктуры из-за таких происшествий, как ураганы, наводнения или лесные пожары. В результате новая инфраструктура должна быть спроектирована с учетом климатической устойчивости. Машинное обучение и ИИ могут помочь в этом несколькими способами. Например, машинное обучение незаменимо для отслеживания, анализа и прогнозирования изменений погодных условий.
«Инструменты прогнозирования погоды на основе ИИ могут помочь архитекторам и дизайнерам понять, с какими рисками и опасностями может столкнуться конструкция в течение следующих нескольких десятилетий».
Изменение климата приводит к тому, что погодные условия меняются быстрее и драматичнее, чем в прошлые века, поэтому строительство с учетом сегодняшней погоды уже не соответствует требованиям.
С помощью машинного обучения ученые и архитекторы могут объединять текущие данные об окружающей среде с данными об изменении климата, чтобы получить подробный прогноз будущих рисков. Они могут использовать ИИ для анализа этих данных вместе со структурными данными здания и точного определения опасностей, связанных с погодой. Прогнозная аналитика позволяет управляющим зданиями, архитекторам и инженерам подготовить инфраструктуру к суровым погодным условиям еще до того, как они ударят.
Одним из наиболее эффективных способов добиться этого является моделирование с использованием искусственного интеллекта. Цифровые двойники и программы моделирования могут создавать возможные сценарии, показывающие, как часть инфраструктуры будет вести себя в различных погодных условиях. Архитекторы могут смоделировать несколько решений, чтобы найти наиболее перспективные методы защиты зданий от рисков, связанных с климатом.
Мониторинг структурного здоровья
Структурная целостность здания может меняться со временем из-за множества факторов. Мониторинг этих изменений необходим для обеспечения безопасности и стабильности инфраструктуры. ИИ и машинное обучение могут помочь в мониторинге состояния конструкций и прогнозировании потенциальных опасностей.
Перед началом строительства строительные материалы тщательно проверяются на прочность. Например, обычно используется модальное тестирование. для анализа свойств материалов, таких как масса, жесткость и демпфирование. Модальное тестирование отлично подходит для получения большого количества данных о том, как строительный материал ведет себя в различных условиях. Архитекторы и инженеры могут использовать ИИ для анализа данных модального тестирования и извлечения ключевых тенденций и идей.
«Например, алгоритм ИИ-аналитики может определить максимальную вибрацию, которую материал может выдержать, прежде чем он будет поврежден».
Подобная информация жизненно важна для обеспечения того, чтобы здание было изготовлено из материалов, способных противостоять землетрясениям и суровым погодным явлениям. После завершения строительства искусственный интеллект и машинное обучение также могут помочь руководителям зданий и градостроителям контролировать структурную целостность. Управляющие зданиями могут использовать датчики Интернета вещей для непрерывного сбора структурных данных и передачи их в алгоритмы анализа данных ИИ. ИИ может автономно анализировать информацию на наличие признаков риска или структурной усталости.
Эта же технология может контролировать внутреннюю работу зданий. Системы HVAC, сантехника, электропроводка и другая коммунальная инфраструктура могут со временем терять эффективность без тщательного обслуживания. Датчики IoT открывают двери для профилактического обслуживания, позволяя управляющим зданиями предотвращать сбои в коммунальных службах, такие как перебои в подаче электроэнергии или разрывы водопровода.
Программы моделирования искусственного интеллекта могут даже помочь в подготовке менеджеров и повышении эффективности инфраструктурных инженерных систем. Расположение и конфигурация инженерных сетей внутри здания могут напрямую влиять на эффективное потребление ресурсов. Аналитика ИИ может выявлять недостатки и моделировать потенциальные решения, помогая архитекторам и дизайнерам разрабатывать более устойчивую и отказоустойчивую инфраструктуру.
Использование ИИ для проектирования генеративной архитектуры
Одним из передовых способов использования ИИ и машинного обучения является генеративная архитектура. Эта уникальная дизайнерская ниша использует искусственный интеллект для моделирования структур на основе заданных свойств. Генеративный дизайн по-прежнему требует опыта человека-архитектора, но он может вдохновить на инновационные подходы к инфраструктуре.
Например, архитектор может ввести в программу генеративного моделирования количество этажей, требуемые коммуникации, ограничения на недвижимость и другие основные структурные детали. ИИ будет использовать эту информацию для создания дизайна, отвечающего требованиям наиболее алгоритмически эффективным способом.
Генеративный дизайн может создать ресурсоэффективную инфраструктуру без ущерба для структурной целостности. Это жизненно важно для будущей устойчивой инфраструктуры, поскольку изменение климата может повлиять на цепочки поставок и доступность основных строительных материалов, таких как бетон. В ближайшие годы архитекторам все чаще будет необходимо повышать прочность конструкций с использованием минимально возможных ресурсов.
Биомимикрия — один из уникальных уголков дизайна на основе ИИ. Хотя биомиметическая архитектура не всегда использует ИИ, искусственный интеллект может помочь в этом процессе. Биомимикрия включает черпать вдохновение в природе для проектирования искусственных объектов, таких как здания.
Он использует многовековую эволюцию, которая оптимизирует дизайн мира природы и применяет эти уроки к архитектуре. Генеративный дизайн на основе ИИ может извлекать данные из биологических структур, чтобы влиять на новые архитектурные творения. Ученые могут даже использовать машинное обучение для анализа и понимания того, как функционируют естественные системы, чтобы они могли искусственно воспроизвести эти системы в архитектуре.
Фактически, генеративный дизайн очень похож на быструю форму эволюции. ИИ обрабатывает многочисленные потенциальные структуры, алгоритмически совершенствуя их, пока не найдет наиболее эффективное решение. В результате получается более отказоустойчивая инфраструктура, которая часто лучше для окружающей среды благодаря минимальному потреблению ресурсов.
Повышение устойчивости инфраструктуры с помощью ИИ
ИИ и машинное обучение являются бесценными инструментами при проектировании, разработке, строительстве и обслуживании инфраструктуры. Эти алгоритмы могут помочь проектным группам и управляющим зданиями лучше понять конструкции и подготовиться к долгосрочным факторам риска.
ИИ может стать основой для новых инновационных архитектурных проектов и выдвинуть на первый план передовые решения таких проблем, как суровые погодные явления. С помощью ИИ и машинного обучения инфраструктура завтрашнего дня может стать более надежной и ресурсоэффективной.