O uso de Inteligência Artificial na construção civil tem o potencial de ajudar os profissionais a obter ao longo dos ciclos de vida do projeto. Isso inclui as áreas de design, licitação e financiamento, aquisição e construção, operações e gestão de ativos, e transformação do modelo de negócios.
A Inteligência Artificial (IA) na construção civil ajuda a indústria como um todo a superar alguns dos desafios mais difíceis, incluindo preocupações com segurança, escassez de mão de obra e excessos de custos e cronograma.
Globalmente, indivíduos e empresas gastam mais de US$ 10 trilhões por ano em atividades relacionadas à construção – e a projeção é que continue crescendo 4,2% até 2023. Parte dessa enorme quantidade de gastos é realizada e possibilitada por avanços tecnológicos em rápida evolução que atingem todas as áreas do ecossistema.
À medida que as barreiras de entrada no mercado diminuem e os avanços em IA, aprendizado de máquina (machine learning) e análise aceleram, pode-se esperar que a inteligência artificial (e a alocação de recursos canalizados para ela) desempenhe um papel mais significativo na construção nos próximos anos.
O que é Machine Learning e Inteligência Artificial na Construção Civil
A inteligência artificial é um termo agregador para descrever quando uma máquina imita as funções cognitivas humanas, como resolução de problemas, reconhecimento de padrões e aprendizado. O aprendizado de máquina, ou machine learning, é um subconjunto da IA.
O aprendizado de máquina é um campo da inteligência artificial que usa técnicas estatísticas para dar aos sistemas de computador a capacidade de “aprender” com os dados, sem serem explicitamente programados. Uma máquina se torna melhor em entender e fornecer insights à medida que é exposta a mais dados.
No caso da construção civil, os algoritmos são significativamente complexos. Um programa de aprendizado de máquina pode, por exemplo, rastrear e avaliar o progresso em um plano de classificação para identificar antecipadamente os riscos do cronograma. Os algoritmos podem ‘fazer perguntas’ sobre medições de volume de corte e enchimento, tempo de atividade e inatividade da máquina, padrões climáticos, projetos anteriores ou qualquer número de entradas para gerar uma pontuação de risco e determinar se as notificações precisam ser feitas.
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Aprendizado de máquina e Inteligência Artificial na construção civil inteligente
As aplicações potenciais de aprendizado de máquina e IA na construção são vastas. Solicitações de informações, problemas em aberto e pedidos de alteração são padrão no setor. O aprendizado de máquina é como um assistente inteligente que pode examinar essa montanha de dados.
Em seguida, os gerentes de projeto são alertados sobre as coisas críticas que precisam de atenção. Vários aplicativos já usam a IA dessa maneira. Seus benefícios vão desde a filtragem de e-mails de spam até o monitoramento avançado de segurança.
10 Exemplos de Inteligência Artificial na Construção Civil
1. Evitar estouros no orçamento
A maioria dos megaempreendimentos acaba ultrapassando o orçamento, apesar de empregar as melhores equipes. As Redes Neurais Artificiais são usadas para prever custos excessivos com base em fatores como tamanho do projeto, tipo de contrato e nível de competência dos gerentes de projeto.
Dados históricos, como datas de início e término planejadas, são usados por modelos preditivos para prever cronogramas realistas para projetos futuros. A IA ajuda a equipe a acessar remotamente o material de treinamento da vida real, o que os ajuda a aprimorar suas habilidades e conhecimentos rapidamente.
Isso reduz o tempo necessário para integrar novos recursos aos projetos. Como resultado, a entrega do projeto é acelerada.
2. IA para design de edifícios por meio de design generativo
Building Information Modeling é um processo baseado em modelo 3D que fornece aos profissionais de arquitetura, engenharia e construção insights para planejar, projetar, construir e gerenciar edifícios e infraestrutura com eficiência.
O blog do CV já abordou essa tecnologia no artigo “Inovações na construção civil: o que esperar para 2022”.
Para planejar e projetar a construção de um projeto, os modelos 3D precisam levar em consideração os planos de arquitetura, engenharia, mecânica, elétrica e hidráulica e a sequência de atividades das respectivas equipes. O desafio é garantir que os diferentes modelos não entrem em conflito.
A indústria usa aprendizado de máquina na forma de design generativo com inteligência artificial para identificar e mitigar conflitos entre os diferentes modelos gerados pelas diferentes equipes para evitar o retrabalho.
Existem softwares que utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para explorar todas as variações de uma solução e gerar alternativas de projeto. Depois que um usuário configura os requisitos no modelo, o software de design generativo cria modelos 3D otimizados para as restrições, aprendendo com cada iteração até chegar ao modelo ideal.
Saiba mais sobre Inteligência artificial no mercado imobiliário.
3. Diminuir riscos
Todo projeto de construção tem algum risco que vem de várias formas, como risco de qualidade, segurança, tempo e custo. Quanto maior o projeto, maior o risco, pois existem vários subcontratados trabalhando em diferentes áreas em paralelo nos locais de trabalho.
Atualmente, existem soluções de IA e aprendizado de máquina que os empreiteiros usam para monitorar e priorizar os riscos no local de trabalho, para que a equipe do projeto possa concentrar seu tempo e recursos limitados nos maiores fatores de risco. A IA é usada para atribuir automaticamente prioridade aos problemas.
Os subcontratados são classificados com base em uma pontuação para que os gerentes de construção possam trabalhar em estreita colaboração com equipes de alto risco para mitigar o risco.
4. Planejamento do projeto
Robôs e inteligência artificial podem ser a chave para resolver projetos de construção atrasados e acima do orçamento. As empresas podem usar robôs para capturar digitalizações 3D de canteiros de obras e, em seguida, alimentar esses dados em uma rede neural profunda que classifica a distância entre os diferentes subprojetos.
Se as coisas parecerem fora do caminho, a equipe de gerenciamento pode intervir para lidar com pequenos problemas antes que eles se tornem grandes.
Os algoritmos do futuro usarão uma técnica de IA conhecida como “aprendizagem por reforço”. Essa técnica permite que os algoritmos aprendam com base na tentativa e erro. Ela pode avaliar infinitas combinações e alternativas com base em projetos semelhantes e auxiliar no planejamento do projeto, pois indica o melhor caminho e se corrige ao longo do tempo.
5. IA torna os locais de trabalho mais produtivos
Existem empresas que estão começando a oferecer máquinas de construção autônomas para realizar tarefas repetitivas com mais eficiência, como despejar concreto, alvenaria, soldagem e demolição.
O trabalho de escavação e preparação pode ser realizado por tratores autônomos ou semiautônomos, que podem preparar um local de trabalho com a ajuda de um programador humano com especificações exatas. Isso libera trabalhadores para o próprio trabalho de construção e reduz o tempo total necessário para concluir o projeto.
Os gerentes de projeto também podem acompanhar o trabalho no local de trabalho em tempo real. Eles usam reconhecimento facial, câmeras no local e tecnologias semelhantes para avaliar a produtividade do trabalhador e a conformidade com os procedimentos.
6. Inteligência Artificial na construção civil a favor da segurança
Uma empresa de tecnologia de construção com sede na cidade de Boston, nos Estados Unidos, criou um algoritmo que analisa as fotos dos locais de trabalho e as verifica em busca de riscos à segurança.
Um exemplo disso são trabalhadores que não usam equipamentos de proteção. O algoritmo correlaciona, então, as imagens com seus registros de acidentes.
A empresa diz que pode potencialmente calcular as classificações de risco para que os briefings de segurança possam ser realizados quando uma ameaça elevada for detectada.
7. IA abordará a escassez de mão de obra
Uma possível escassez de mão de obra e o desejo de aumentar a produtividade do setor podem levar as empresas de construção civil a investir em IA e ciência de dados. Um relatório da McKinsey de 2017 diz que as empresas de construção podem aumentar a produtividade em até 50% por meio da análise de dados em tempo real.
As empresas de construção estão começando, portanto, a usar IA e aprendizado de máquina para planejar melhor a distribuição de mão de obra e maquinário entre os empregos.
Um robô que avalia constantemente o progresso do trabalho e a localização de trabalhadores e equipamentos permite que os gerentes de projeto digam instantaneamente quais locais de trabalho têm trabalhadores e equipamentos suficientes para concluir o projeto no prazo e quais podem estar atrasados e precisam de mão de obra adicional.
8. Construção fora do local
As empresas de construção dependem cada vez mais de fábricas externas, compostas por robôs autônomos que reúnem componentes de um edifício, que são então montados por trabalhadores humanos no local.
Estruturas como paredes podem ser concluídas no estilo de linha de montagem por máquinas autônomas com mais eficiência, deixando os trabalhadores humanos para terminar o trabalho detalhado como encanamento e sistemas elétricos, quando a estrutura é montada.
9. Big data e Inteligência Artificial na construção civil
Em um momento em que uma enorme quantidade de dados está sendo criada todos os dias, os sistemas de IA são expostos a uma quantidade infinita de informações para aprender e melhorar todos os dias.
Cada local de trabalho se torna uma fonte de dados em potencial para IA. Dados gerados a partir de imagens capturadas de dispositivos móveis, vídeos de drones, sensores de segurança, modelagem de informações de construção (BIM) e outros se tornaram um conjunto de informações.
Isso apresenta uma oportunidade para profissionais e clientes do setor da construção civil analisarem e se beneficiarem dos insights gerados a partir dos dados com a ajuda de sistemas de IA e aprendizado de máquina.
10. IA para pós-construção
Os profissionais podem usar a IA por muito tempo após a conclusão da construção. Ao coletar informações sobre uma estrutura por meio de sensores, drones e outras tecnologias sem fio, algoritmos baseados em IA obtêm informações valiosas sobre a operação e o desempenho de um edifício, ponte, estradas e quase tudo no ambiente construído.
Isso significa que a IA pode ser usada para monitorar problemas em desenvolvimento, determinar quando a manutenção preventiva precisa ser feita ou até mesmo direcionar o comportamento humano para segurança.
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