Stadiul actual al cercetării în domeniul inteligenței artificiale ne permite să proiectăm sisteme de inteligență artificială capabile să ofere soluții pentru un obiectiv specific. Tipul de date care este introdus într-un astfel de sistem de „inteligență artificială restrânsă” determină gama de rezultate posibile. De exemplu, dacă încercați să antrenați un sistem de viziune artificială pentru a recunoaște imagini cu pantofi, dar introduceți doar imagini cu pantofi sport, atunci este puțin probabil ca sistemul să clasifice o imagine cu tocuri înalte ca fiind pantofi.
Atunci când vorbim despre roboți care vor cuceri lumea (sau când ne uităm la „Terminatorul”), ne gândim de obicei la inteligența artificială generală (AGI), care este capabilă să aplice cunoștințele dintr-un anumit domeniu pentru a rezolva o problemă într-un domeniu nou, fără legătură cu acesta, mărind astfel domeniul de aplicare al obiectivelor posibile care pot fi atinse. AGI nu există încă. În funcție de persoana pe care o întrebați, puteți auzi că va dura între 38 de ani de acum încolo și niciodată.
Prin însăși natura lor, proiectele din domeniul construcțiilor au, de obicei, obiective multiple. Doriți ca locuința dumneavoastră să fie spațioasă, robustă, în mod ideal nu prea scumpă, dar și construită cu o amprentă de carbon cât mai mică. De asemenea, ceea ce trebuie optimizat este, de obicei, o serie întreagă de aspecte ale construcției – luând ca exemplu o simplă podea din lemn, trebuie să luați în considerare grinzile, grinzile, plăcile de pardoseală, lucrările metalice, deschiderile scărilor, pereții interiori. Încercăm să rezolvăm mai multe niveluri de optimizare cu o funcție cu obiective multiple, ceea ce este dificil pentru o inteligență artificială restrânsă.
Atât DAISY AI, cât și Autodesk Research încearcă să abordeze această problemă pentru diferite domenii ale construcțiilor. Motorul de proiectare al DAISY se concentrează pe optimizarea proiectelor cu lemn, adică pe minimizarea cantității de lemn de care avem nevoie pentru a ne construi casele. Rezultatele inițiale arată că proiectele optimizate ale planșeelor din lemn realizate cu ajutorul DAISY AI necesită cu 20% mai puțin lemn decât rezultatele suboptime. Să însemne asta că, teoretic, am putea tăia cu 20% mai puțini copaci pentru a ne construi casele?
Funcția cu obiectiv unic este de obicei setată la costurile minime ale materialelor, dar există și alte obiective de optimizare în ceea ce privește performanța, emisiile de CO2 sau alți parametri, în funcție de prioritățile utilizatorului.
Chiar dacă aplicarea inteligenței artificiale în construcții nu este ușoară, beneficiile potențiale ale acestui efort justifică în mod clar investițiile în continuarea muncii și a cercetării în acest domeniu.
Kasia Borowska este director de marketing la DAISY AI, membru al rețelei Outsight Network cu sediul în Toronto