يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين المهندسين من تلبية احتياجات البشرية المستقبلية للبيئة المبنية من خلال تمكين الاستبدال والصيانة الفعالة من حيث التكلفة للبنية التحتية المتقادمة. ولا يتم تلبية الطلب على البنية التحتية الجديدة والمحسنة في جميع أنحاء العالم. فقد قدّر بنك التنمية الآسيوي أنه في آسيا وحدها.
لذلك يجب الاستثمار في الذكاء الاصطناعي ما يقرب من 1.7 تريليون دولار سنويًا حتى عام 2030. ذلك من أجل الحفاظ على النمو الاقتصادي، وتعويض آثار تغير المناخ. وعلى الصعيد العالمي، تم تقدير هذا الرقم بـ 15 تريليون دولار.
وفي الوقت الذي تشعر فيه الحكومات والشركات في كل مكان بالضغط الناتج عن بناء بيئة مبنية مستدامة وفعالة من حيث الطاقة. فإن هذا الأمر يثبت أن ما يمكن للبشر القيام به بمفردهم أكثر مما يمكن أن يقوم به البشر.
ولمعالجة هذا الخلل تتجه العديد من المؤسسات إلى أشكال مختلفة من الذكاء الاصطناعي. بما في ذلك النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والتعلم الآلي (ML).
وبشكل جماعي، لا تستطيع هذه النماذج مجتمعة إصلاح جميع مشاكل البنية التحتية الحالية، ولكنها تساعد بالفعل في تقليل التكاليف والمخاطر وزيادة الكفاءة.
التغلب على قيود الموارد
يمثل النقص في العمالة الهندسية والإنشائية الماهرة مشكلة كبيرة. ففي الولايات المتحدة، تشير التقديرات إلى أنه سيكون هناك نقص بنسبة 33% في المعروض من المواهب الجديدة بحلول عام 2031، مع وجود وظائف شاغرة في مجالات البرمجيات والهندسة الصناعية والمدنية والكهربائية.
نماذج عالمية للتغلب على قيود الذكاء الاصطناعي
وأبلغت ألمانيا عن نقص في 320,000 ألف متخصص في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) في عام 2022، وتوقعت قوة هندسية أخرى، وهي اليابان، عجزًا في عدد المهندسين بأكثر من 700,000 ألف مهندس بحلول عام 2030. وبالنظر إلى المدة التي تستغرقها معظم المشاريع الهندسية (قد يستغرق إصلاح خط أنابيب الغاز المكسور على سبيل المثال عقودًا)، فإن الطلب على المهندسين المؤهلين سيستمر في تجاوز العرض ما لم يتم اتخاذ إجراء ما.
وتفرض قيود الهجرة وقيود التأشيرات لطلاب الهندسة الدوليين. ونقص الاحتفاظ بالوظائف التكوينية في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات قيودًا إضافية. بالإضافة إلى ذلك، هناك مشكلة ازدواجية المهام، وهو أمر يمكن للذكاء الاصطناعي القيام به بسهولة.
ويشرح جوليان موت، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في شركة Bentley Systems.
قائلًا: ”هناك قدر هائل من العمل الذي يتعين على المهندسين القيام به وهو عمل ممل ومتكرر؛ حيث يقضون ما بين 30٪ إلى 50٪ من وقتهم في ضغط النماذج ثلاثية الأبعاد إلى تنسيقات PDF ثنائية الأبعاد.
إذا كان من الممكن إنجاز هذا العمل بواسطة أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، فيمكنهم استرداد نصف وقت عملهم الذي يمكن استثماره بعد ذلك في أداء مهام ذات قيمة أعلى“.
قواعد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي
مع التوجيه، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة نفس الرسومات مئات المرات. إن تدريب المهندسين على طرح الأسئلة الصحيحة واستخدام الذكاء الاصطناعي على النحو الأمثل سيخفف من عبء التكرار والضغط النفسي.
ومع ذلك، فإن هذا لا يخلو من التحديات؛ حيث يعرف مستخدمو ChatGPT، أو غيره من نماذج LLMs، مخاطر هلوسات الذكاء الاصطناعي. والتي تكمن في أن النموذج أن يتنبأ منطقيًا بتسلسل الكلمات، ولكن دون فهم سياقي لما تعنيه الكلمات.
وهذا يمكن أن يؤدي إلى مخرجات غير منطقية، ولكن في مجال الهندسة، يمكن أن تكون الهلوسة في بعض الأحيان أكثر خطورة.
ويقول موت: ”إذا تم تقديم توصية بواسطة الذكاء الاصطناعي، فيجب التحقق من صحتها“. ”هل هذه التوصية آمنة؟ هل تحترم قوانين الفيزياء؟ وهي مضيعة للوقت بالنسبة للمهندسين لمراجعة كل هذه الأمور“.
ولكن يمكن تعويض ذلك من خلال وجود أدوات ومنتجات الشركة الحالية التي تقوم بتشغيل عمليات المحاكاة والتحقق من صحة التصاميم باستخدام القواعد الهندسية المعمول بها ورموز التصميم. ما يخفف مرة أخرى من عبء اضطرار المهندسين إلى القيام بالتحقق من صحة التصاميم بأنفسهم.
تحسين كفاءة استخدام الموارد
يهدر ما يقدر بنحو 30% من مواد البناء، مثل الصلب والخرسانة، في موقع بناء نموذجي في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة. كما ينتهي المطاف بمعظمها في مدافن النفايات. على الرغم من أن دولًا مثل ألمانيا وهولندا قد طبقت مؤخرًا تدابير إعادة التدوير. وهذا، بالإضافة إلى ارتفاع تكلفة المواد الخام، يضغط على الشركات للتفكير في حلول لتحسين كفاءة البناء والاستدامة.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر حلولًا لهاتين المشكلتين خلال مرحلتي التصميم والبناء. يمكن أن تساعد التوائم الرقمية العمال على اكتشاف الانحرافات في جودة المنتج حتى وتوفير الرؤى اللازمة لتقليل الهدر، وإنتاج الطاقة والأهم من ذلك توفير المال.
استخدام نماذج التعلم الآلي
تستخدم نماذج التعلم الآلي البيانات في الوقت الفعلي من الإحصاءات الميدانية ومتغيرات العمليات لتحديد المواد غير المطابقة للمواصفات وانحرافات المنتج والاستخدام الزائد للطاقة. مثل الآلات، ووسائل النقل لعمال موقع البناء.
كما يمكن للمهندسين بعد ذلك توقع الثغرات وتبسيط العمليات. فضلًا عن إجراء تحسينات شاملة واسعة النطاق لكل مشروع يمكن تكرارها في المستقبل.
يقول موت: ”إن القدرة على توقع وتقليل هذا الهدر من خلال هذا الوعي البصري، مع تطبيق الذكاء الاصطناعي للتأكد من أنك تقوم بتحسين تلك العمليات وتلك التصاميم والموارد التي تحتاجها لإنشاء تلك البنية التحتية أمر هائل“.
ويتابع قائلًا: ”سيحدث التغيير الكبير في اللعبة حول الاستدامة لأننا بحاجة إلى إنشاء بنية تحتية بتصاميم أكثر استدامة وكفاءة. وهناك مجال كبير للتحسين“. وسيكون جزء مهم من هذا هو كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إنشاء مواد ونماذج جديدة للحد من النفايات.
شراكة تجمع العقل البشري والذكاء الاصطناعي معًا
قد لا يكون الذكاء الاصطناعي خاليًا تمامًا من الأخطاء أبدًا، ولكن في الوقت الحالي، يمكن للتدخل البشري أن يتدارك الأخطاء. على الرغم من أنه قد يكون هناك بعض القلق في قطاع الإنشاءات من أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل البشر. إلا أن هناك عناصر في أي مشروع بناء لا يمكن أن يقوم بها سوى البشر.
يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى التفكير النقدي وحل المشكلات التي يتفوق فيها البشر. لذا فإن التدريب الإضافي للمهندسين للإشراف على الأنظمة الآلية وصيانتها أمر أساسي حتى يتمكن كل طرف من العمل معًا على النحو الأمثل.
كما يتمتع العمال المهرة بالإبداع والحدس. ذلك بالإضافة إلى الخبرة في خدمة العملاء. في حين أن الذكاء الاصطناعي غير قادر حتى الآن على مثل هذه الحلول الجديدة.
ومن خلال تطبيق المهندسين لأطر العمل والحواجز الوقائية المناسبة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في الجزء الأكبر من الأتمتة والتكرار في المشاريع. وبالتالي خلق علاقة تكافلية ومثالية بين البشر والآلات.
ومع تقدم الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الرعاية والتحكم البشري، يمكن أن يساعد في عملية البناء في المستقبل؛ حيث يتم تعزيز كل خطوة من خلال نقاط القوة لدى الطرفين. وذلك من خلال معالجة مخاوف صناعة البناء والتشييد والتكاليف والاستدامة والهدر. فضلًا عن تكرار المهام، ورفع مستوى مهارات المهندسين. وذلك لإدارة الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه الأمور في مرحلة التصميم والتنفيذ.
وقال موت ”لقد رأينا بالفعل كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لابتكار مواد جديدة، وتقليل النفايات“.
”بينما ننتقل إلى عام 2050، أعتقد أن المهندسين سيحتاجون إلى قدرات الذكاء الاصطناعي هذه لابتكار أفضل التصاميم الممكنة، وأنا أتطلع إلى إطلاق بعض هذه الميزات التي تدعم الذكاء الاصطناعي في منتجاتنا“.
المقال الأصلي : من هنا
