Per savaitę „Pastatas 2030“ surengiau tris panelines diskusijas, vieną apie AI statyboje (nuotraukoje). Dirbtinis intelektas buvo viena iš pagrindinių savaitės temų.
LLM jau teikia vertę Jatke
Didžioji komunikacijos dalis statybose yra žodinė arba rašytinė ir nestruktūrizuota. Todėl dideli kalbų modeliai puikiai tinka analizuoti, apibendrinti ir įspėti apie tai, kas vyksta projekto metu.
Savo seminaro pristatyme Suomijos generalinio rangovo Jatke CIO Mikko Kuusakoski paaiškino, kaip statybų įmonė naudoja dirbtinį intelektą. Jis turi tris taikymo sritis:
- Visi „Jatke“ darbuotojai gali naudotis „Microsoft Copilot Chat Enterprise“. Darbuotojai gali naudotis AI pokalbiais kaip ir bet kuria nemokama versija, tačiau su mokama versija Jatke užtikrina pateiktų duomenų saugumą.
- Energijos ir biuro naudotojams MS Copilot Pro ir Teams Premium yra įrankiai, skirti apibendrinti, išversti ir įrašyti susitikimo protokolus. Kritinis naudojimo atvejis yra klientų atsiliepimų analizė ir apibendrinimas.
- Statybvietėms Jatke sukūrė virtualų darbo stalą. Viena iš jos programų yra darbo vietos saugos ataskaitos. Per pastaruosius 12 mėnesių įmonėje buvo atlikta 1300 darbų saugos stebėjimų. AI analizuoja ataskaitas ir apibendrina svarbiausias problemas, taip padėdamas svetainei jas nedelsiant išspręsti. Kitos darbo vietos programos apima Onboarding ir Wendy, kuri naudoja dokumentus ir kasdienius duomenis atsakydama į klausimus.
Mikko mano, kad per metus statybų bendrovės pradės plėsti LLM pajėgumus vidaus politikos, atitikties ir kitais dokumentais. Dėl naujausių RAG (Retrieval-Augmented Generation) sprendimų tai įmanoma ir prieinama.
Reikia pramonės modelių.
Seminaro pranešimai ir diskusijos parodė, kad AEC įmonėms reikia daugiau nei bendrosios paskirties LLM. Terminija, verslo procesai, taisyklės ir t. t. yra vietinės, konkrečios pramonės šakos ir disciplinos.
Vietoj to, kad kiekviena įmonė sukurtų savo programas, kad išplėstų LLM, pramonė turėtų turėti bendrą „statybos LLM“.
Be to, pranešėjai parodė, kaip LLM sukuria patikimesnius rezultatus, jei jų skaitomi duomenys yra „draugiški dirbtiniam intelektui“. Kitaip tariant, lentelės duomenys (CSV) veikia geriau nei PDF failai, o nedviprasmiški teiginiai pranoksta išraiškingą kalbą.
Be to, terminija turi būti nuosekli. Turėtumėte vengti naudoti skirtingus žodžius ir posakius tam pačiam dalykui. Žinių diagramos ir pavyzdžiai dar labiau pagerina AI tikslumą.
Tyrimas tęsiamas
„Building 2030“ yra mokslinių tyrimų ir plėtros konsorciumas, kurį sudaro 21 Suomijos statybos sektoriaus įmonė ir Aalto universitetas.
2024–2025 m. dirbtinis intelektas išliks pagrindinė mokslinių tyrimų tema. Viena iš tyrimų temų yra „AI naudojimas statybos valdyme: nauda, rizika ir būtinos galimybės“.