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NOTICIA
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LA IA GENERATIVA EN LA CONSTRUCCIÓN:
UNA REVOLUCIÓN PARA DISEÑAR EDIFICIOS DE FORMA EFICIENTE
Y SOSTENIBLE |
11 de abril de 2023 |
¿Qué
guía práctica soluciona este tipo de casos?
Convertir conocimiento
en valor añadido > Herramienta práctica >Guías
prácticas |
¿Qué
debe saber un profesional en un caso práctico como el de la noticia? |
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La industria
de la construcción ha comenzado a adoptar la inteligencia artificial
(IA) para tareas rutinarias como la programación y el análisis
de documentos, pero la verdadera revolución está en la IA
generativa. Sin embargo, una de las principales barreras para el uso de
la IA generativa en la industria de la construcción es la falta
de acceso a conjuntos de datos etiquetados para entrenar los modelos de
aprendizaje automático.
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A diferencia
de otras industrias, como la tecnología o la medicina, no existe
un repositorio único que contenga datos etiquetados de dibujos de
ingeniería para edificios. Esto se debe a que las empresas de ingeniería
son reservadas con sus datos y no están dispuestas a compartir su
propiedad intelectual. Esta falta de datos etiquetados ha llevado a la
industria de la construcción a depender de herramientas heredadas
y métodos de diseño anticuados. Las herramientas existentes
utilizadas para diseñar edificios y sus sistemas son poco más
que un lápiz electrónico sobre papel, lo que conduce a diseños
imposibles de construir, falta de coordinación entre los oficios
y tiempo y materiales desperdiciados cuando el trabajo debe rehacerse.
Incluso los modelos de IA generativa de última generación,
como ChatGPT, que se basan en grandes conjuntos de datos para entrenar
modelos complejos, pueden producir resultados erróneos y mostrar
plena confianza en los resultados. Sin embargo, en el caso de la ingeniería,
las consecuencias de cometer un error son altas, lo que requiere más
que grandes modelos matemáticos de caja negra para adoptar la IA
generativa de manera segura y efectiva. |
Afortunadamente,
existe un enfoque híbrido novedoso que utiliza sistemas de IA basados
en reglas para producir datos nuevos y válidos en forma de diseños
generados que se pueden utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático.
Este enfoque tiene aplicaciones valiosas en el diseño de edificios,
ya que acelera el proceso de diseño de extremo a extremo, reduce
el riesgo, los retrasos y la repetición del trabajo, y brinda un
nivel de conocimiento sin precedentes para desarrolladores, arquitectos
e ingenieros.
El diseño
de edificios automatizado ofrece una serie de beneficios en la construcción:
Diseño
de edificios de alto rendimiento que cumplen con los códigos: al
automatizar el diseño, se puede acelerar drásticamente el
proceso de diseño y construcción de edificios, reduciendo
los cronogramas de construcción por meses y creando edificios funcionales
para fines residenciales y comerciales más rápido. Además,
al reducir el riesgo y la incertidumbre, y eliminar el reproceso que puede
aumentar los costes, los desarrolladores pueden planificar y presupuestar
mejor sus proyectos, mientras que los contratistas pueden ofertar por los
trabajos con mayor precisión.
Construcción
de un mundo mejor y más sostenible: la industria de la construcción
es un importante consumidor de energía y materiales, y la IA generativa
puede ayudar a abordar los desafíos de sostenibilidad al diseñar
edificios más eficientes en términos de energía, optimizar
el uso de materiales y reducir el desperdicio. Los algoritmos de IA generativa
pueden considerar múltiples variables, como la orientación
del edificio, el uso de la luz natural, la eficiencia energética
de los sistemas de climatización y el uso de materiales reciclados,
para generar diseños que sean más sostenibles y respetuosos
con el medio ambiente.
Mejora de la
colaboración y la coordinación entre los equipos de diseño
y construcción: la construcción es un proceso complejo que
involucra a múltiples equipos, incluyendo arquitectos, ingenieros,
contratistas y subcontratistas. La IA generativa puede mejorar la colaboración
y la coordinación entre estos equipos al proporcionar un modelo
digital del edificio en tiempo real que todos los involucrados pueden acceder
y actualizar. Esto ayuda a prevenir errores de diseño, identificar
posibles conflictos en la fase de diseño y optimizar la planificación
y ejecución de la construcción.
Reducción
de costes y desperdicio: la automatización del proceso de diseño
con IA generativa puede ayudar a reducir los costes de construcción
al eliminar errores de diseño costesos y al optimizar la utilización
de materiales y recursos. Además, al generar diseños eficientes
y optimizados, se puede reducir la cantidad de desperdicio generado durante
la construcción, lo que contribuye a una mayor sostenibilidad y
ahorro de costes.
Mayor seguridad
en la construcción: la seguridad en la construcción es una
preocupación importante, y la IA generativa puede ayudar a mejorarla
al identificar posibles riesgos y conflictos en los diseños antes
de la construcción. Al utilizar datos y análisis en tiempo
real, los equipos de diseño y construcción pueden anticiparse
a posibles problemas y hacer ajustes en los diseños para garantizar
la seguridad de los trabajadores y del edificio final.
En resumen,
la adopción de la IA generativa en la industria de la construcción
tiene el potencial de transformar la forma en que se diseñan y construyen
los edificios, reduciendo costes, aumentando la productividad, mejorando
la sostenibilidad y la seguridad, y facilitando la colaboración
entre los equipos de diseño y construcción. Aunque aún
hay desafíos a superar, como la falta de acceso a datos etiquetados
y la necesidad de modelos de IA seguros y efectivos, el enfoque híbrido
que combina sistemas de IA basados en reglas con modelos de aprendizaje
automático muestra promesa para impulsar la adopción de la
IA generativa en la industria de la construcción.
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