Artikkel avaldati Äripäevas Ehitusuudised.ee teemalehel.
Kui kaugel oleme AI-tööriistast, mis suudab tänaste ehitusmaailma teadmiste pinnalt genereerida uusi ideid, mudeleid ja projekte ning need ka tootmisesse suunata?
Digitaalehituse ekspert ja Wenture tegevjuht, Kaur Tull, arutleb, millised sammud on taolise tööriista toimimiseks vajalikud.
Kas andmed on targad, kui need pole kasutuses?
Üks oluline eeltingimus tehisintellekti tõhusaks rakendamiseks ehitussektoris on suur hulk kvaliteetseid andmeid. Õnneks kogutakse neid päris tõhusalt juba praegu. Meil on seireandmeid, geograafilisi andmeid, tarneahela, tööjõu, aja- ja kulude andmeid ning samuti hoone ja ehitusprojekti andmeid.
Samas seisneb oluline küsimus selles, mida me nende andmetega teeme? Kahjuks näeme, et antud andmeid ei leia alati optimaalset rakendust. Üks esimesi samme ehituse digitaliseerimisel võikski olla andmete muutmine targemaks.
Üks esimesi samme ehituse digitaliseerimisel võikski olla andmete muutmine targemaks.
Praegu tegeletakse peamiselt sellega, et kontrollitakse, kas andmed vastavad reeglitele – näiteks projekte sisestades. Tulevikus võiksime hoopis mõelda, kuidas reeglite raames saavutada suuremat tõhusust ja innovatsiooni. Alustuseks peaksime vältima andmete korduvat sisestamist, keskenduma andmete põhjal masinõppe treenimisele ja olemasoleva info põhjal tuleviku prognoosimisele.
AI hiilib ehitussektorisse jupphaaval
Tehisintellekti rakendamine ei juhtu üleöö, vaid on alanud väikestest lahendustest. Juba on ehitustööstuses kanda kinnitanud generatiivne disain, mis aitab tuvastada objektide optimaalset struktuuri ja kasutust; näiteks arvutada suurim kandevõime võimalikult väikese materjalikulu juures.
Lisaks sellele märkame hulka idufirmasid, kes on hakanud kasutama tehisintellekti võimalusi oma tegevuses. Näiteks Eesti ettevõte R8 prognoosib ja reguleerib hoone sisekliimat, võttes arvesse muutuvaid andmeid nagu kasutajate liikumine, ilmastikutingimused ja isegi elektrihinnad. Nordecon kogub ehitusplatsilt andmeid, et ehitusprotsessi kulgu jälgida ja prognoosida.
Üldiselt on näha tendentsi, et AId kasutatakse väiksemate töölõikude tegemiseks, nt raportite koostamiseks ja andmete visualiseerimiseks. Seega ei tasu oodata äkilist revolutsiooni, vaid hoida silmad pidevalt lahti, sest AI hiilib meieni jupphaaval erinevate väiksemate arenduste kaudu.
Üldiselt on näha tendentsi, et AId kasutatakse väiksemate töölõikude tegemiseks, nt raportite koostamiseks ja andmete visualiseerimiseks. Seega ei tasu oodata äkilist revolutsiooni
Jalg peab teadma, mida käsi teeb
Kui piisavalt palju andmeid on kogutud ja automatiseeritud juppe loodud, tekib küsimus, kas neid komponente saaks omavahel ühendada?
Näiteks võiks kaaluda andmete ühendamist hoone planeerimisel. Omavalitsused on juba määranud, kui suur osa krundist võib olla hõivatud ehitusega ja milline on hoone maksimaalne kõrgus. Selle info võiksime ühendada päikese liikumise ja pinnaolude andmetega. Kui sinna lisada oma eelistused hoone suuruse ja stiili lahenduse kohta, saaks AI juba lähiajal pakkuda hoonele erinevaid optimaalseid asendiplaane ja arhitektuurilahendusi.
AI saaks juba lähiajal pakkuda hoonele erinevaid optimaalseid asendiplaane ja arhitektuurilahendusi.
Selleks, et ehituse AI-revolutsioon ei jääks teistest sektoritest maha, tuleks erinevatel ametnikkondadel, erasektori esindajatel ja teistel andmehaldajatel teha intensiivset koostööd. Ainult ühes taktis astudes saab uut tervikpilti luua.
Modulaarne ehitus soodustab ka tehisintellektiga kohanemist
AI integreerimine ehitussektorisse ei ole kaugeltki lihtne ülesanne. Üheks suurimaks takistuseks sellele protsessile on kinnijäämine vanadesse dogmadesse. Ehitussektor on traditsiooniline ja tihtipeale ebaefektiivne ning uute tehnoloogiate ja AI sisseviimine võib osutuda väljakutseks. See ei piirdu ainult uute tarkvaralahenduste kasutuselevõtuga; see nõuab põhjalikku lähenemist kogu ehitusprotsessile. Kuidas saame olemasolevaid andmeid uuenduslikult kasutada? Milliseid uusi töövaldkondi tuleks luua ja millistest võiksime loobuda?
Õnneks toimuvad ehitussektoris juba muutused, mis loovad soodsad tingimused tehisintellekti rakendamiseks. Üks selline oluline muutus on modulaarse ehituse kasutamise suurenemine. Üha suurem osa hoonetest ehitatakse kontrollitud keskkonnas ja standardiseeritud meetoditel. See omakorda muudab tehisintellekti rakendamise võrreldes traditsiooniliste ehitusplatsidega lihtsamaks ja tõhusamaks.
Õnneks toimuvad ehitussektoris juba muutused, mis loovad soodsad tingimused tehisintellekti rakendamiseks. Üks selline oluline muutus on modulaarse ehituse kasutamise suurenemine.
Tehisintellekti kasutusvõimalused ja mõttekus kasvavad jätkuvalt. Isegi kui inimesed pole veel täielikult valmis uusi tehnoloogiaid omaks võtma, nõuavad materjalikulude tõus ja tehasepinna kõrged hinnad suunda optimeerimisele. See sunnib ehitussektorit otsima uusi viise, kuidas tõhusamalt ehitada ja ressursse kasutada. Selles kontekstis muutub tehisintellekti roll veelgi olulisemaks, aidates ehitusettevõtetel jälgida, ennustada ja optimeerida nende tegevust nii, et saavutataks paremad tulemused madalamate kuludega.
Kas tulevikumajad ehitab AI?
Kindlasti on tulevikus võimalik anda AI-le üha rohkem ülesandeid. Lähitulevikus võiks digitaliseerimine kujuneda selliseks, kus tarkvara ülesanne pole mitte ainult kontrollida andmete vastavust kindlatele reeglitele, vaid pakkuda ise uusi ja optimaalsemaid arhitektuurilahendusi. Võiksime öelda näiteks chatbotile: “Loo mu esiku seinale nagi ja prindi see.” Kaugel pole tõenäoliselt ka aeg, mil AI võib luua toimivaid väikeeramute projekte, mille koormus on minimaalne.
Kaugel pole tõenäoliselt ka aeg, mil AI võib luua toimivaid väikeeramute projekte, mille koormus on minimaalne.
On selge, et praegu AI arhitekti ega projekteerijat ei asenda. Tippteadmine ja oskus AI-d juhtida, kontrollida ja õigeid küsimusi esitada jäävad ikkagi eksperdi kätte. Pigem on AI abivahend, mis kiirendab ehitusvaldkonna inimeste tööd. Nähes kui kiiresti AI areneb, tuleb vaid loota, et ehitussektor jõuab võidujooksuga sammu pidada.
