Ehitus 4.0-st räägime juba aastaid, kuid just ChatGPT tarkvara on muutnud teema paljude inimeste jaoks käegakatsutavaks. Dialoogipõhine vestlusrobot on kuum teema nii arhitektide, planeerijate, ehitustöövõtjate, kinnisvarahaldurite, maaklerite kui investorite töötubades. On neid, kes loodavad võita ja neid, kes kardavad kaotada.
Ehitus- ja kinnisvarasektori tootlikkus ei ole viimase 50 aasta jooksul teiste sektoritega võrreldes oluliselt tõusnud. Projekteerimise ja ehituse traditsioonilised töömeetodid on ebatõhusad ning sektor aeglane uute tehnoloogiate kasutusele võtja. Täna peaksime andma gaasi rohepöörde suunas. Kuid iganenud töömeetodite ja tööjõu puuduse tõttu on enamik ettevõtetest võimetud täiendavat koormust võtma.
Kas ja kuidas aitavad tehisintellekt ja teised kujunemisjärgus tehnoloogiad projekteerimis- ja arendusprotsesse tõhusamaks muuta, ruumikvaliteedi ja jätkusuutlikkuse eesmärke täita ning sektori stagnatsioonist välja?
Ãœksikasjalikud mudelid igasse etappi
Meie sektori eripära on müüa toodet juba enne selle valmimist. 3-D pilte oleme müügiks loonud juba 15+ aastat. Siiani on ka suurem osa tehisintellekti tööst keskendunud vestlusliku teksti pealt kujunduste loomisele. Kuid tehisintellekti saab kasutada ka algoritmide loomiseks, mis analüüsivad ja tõlgendavad tohutuid andmehulki. Nüüd on palju lihtsam „läbi mängida“ mitte ainult erinevaid arhitektuurseid lahendusi, vaid võtta arvesse ka hoone energiakasutust, valgustingimusi ja ehituskulusid. Saadud mudeleid saab kasutada mitte ainult üksikasjalike arhitektuursete lahenduste loomiseks, vaid ka ehituse oluliselt tõhusamaks planeerimiseks. ChatGPT väidab, et AI suudab õige pea täiesti autonoomselt genereerida hoone projekti ja 3D-mudeli ehitusprotsessi igaks etapiks. Lisaks saab anda tehisintellektile sisendiks mahukad andmebaasid ehitusõiguse piirangutega.
Riskide ja säästukohtade arvutamine
Sektori üks suurimaid väljakutseid on risk: projekti ajakava viivitus, rahavoogude katkemine, õnnetuste oht. Nende riskide arvutamine kõiki muutujaid arvesse võttes on mahukas ülesanne. AI abil saab suuremahuliste projektidega kaasnevaid riske paremini planeerida. Statistilised keskmised väärtused võimaldavad realistlikke arvutusi. Muidugi ei ole projekti alguses selge, millised lisakulud võiksid kaasneda. Kuid varasemate võrreldavate projektide andmetele toetudes saab määrata, kui suure tõenäosusega ja mis mahus võivad kulud kasvada.
Projekti maksumuse arvutamine
Teine suur probleem on see, et paljud projektid lähevad esialgsest hinnangust kallimaks. AI töötleb varasemate projektide andmeid, kaalub kõiki tegureid ja koostab keerulised võrrandid, et maksumuse hinnangud saaks võimalikult täpsed. Samuti saab AI anda varasematele projektidele põhinedes ideid, kust saaks projekti üldkulusid vähendada.
Keskkonna jalajälje arvutamine
AI aitab hinnata kinnisvaraarenduse keskkonna jalajälge. Näiteks arvutada hoone energiakulu, veekasutuse, CO2-heite ja materjalide ringlussevõtu potentsiaali, et arendaja saaks leida ja ellu viia kõige jätkusuutlikumaid ja keskkonnasõbralikumaid lahendusi.
Töö dokumentidega
ChatGPT jt teksti ja kõne töötluse tööriistad annavad varem puudunud juurdepääsu tekstile koos kontekstuaalse otsinguga. Hangete ja nõuetega tegeledes pole vaja avada ja läbi otsida iga üksikut dokumenti ja on võimalik näha hetkega kõiki asjakohaseid lauseid kõigist dokumentidest ühes kohas.
Läbipaistev ja tõhus projektijuhtimine
AI-l aitab projektijuhtidel protsesse, infot ja varasid hallata. AI on piisavalt intelligentne, et õppida tundma iga konkreetse projekti väljakutseid ja luua töövoog parimate tulemuste saavutamiseks.
Andmepõhise projekti loomise eelised ja väljakutsed
See ei ole ju mingi utoopia, et ehitusprojektides on arvestatud jätkusuutlikkuse nõuetega. Et planeerimine ja projekteerimine toimub digitaalselt 3D keskkonnas. Et ehitusaegade vähendamiseks monteerime komponente digitaalsete plaanide järgi või taaskasutame. Kooskõlastuste menetlused on veelgi enam automatiseeritud ja palju kiiremad.
Kuid et see juhtuks, peab sektor oma andmetega sõbraks saama ja õppima neid jagama.
Enamik välja toodud hüvedest kasutab masinõppe tehnoloogiat, mis nõuab tõhusaks toimimiseks suurt hulka andmeid. AI on loodud just meie valdkonnale omaste komplekssete tehniliste ja õiguslike probleemide lahenduste kiirendamiseks. Nende kogumine ja säilitamine on aga on paljudele sektori ettevõtetele veel keeruline.
Isegi, kui arvamused, lootused ja hirmud on erinevad, on suund ilmne Р2023. aasta v̵iks olla tehisintellekti laialdase kasutuselev̵tu aasta sektoris.
