L’intelligenza artificiale in edilizia migliora le competenze e salva vite umane

Anche se il settore delle costruzioni è tra quelli meno digitalizzati,un numero sempre maggiore di cantieri sta passando dai workflow cartacei ai workflow digitali. L’estrazione di questi nuovi dati diventerà ancora più efficiente grazie al contributo dell’intelligenza artificiale. Guarda il video per scoprire come l’intelligenza artificiale può ottimizzare le attività di costruzione rendendole più semplici, sicure ed efficienti.

[Trascrizione Video]

Pat Keaney, Direttore prodotti BIM 360 Enterprise: Nei prossimi dieci anni l’intelligenza artificiale, il machine learning, si diffonderannoin tutti gli aspetti del settore delle costruzioni e della tecnologia delle costruzioni. Sono cresciuta con una mamma single senza grandi risorse. Quando avevo 12 anni la nostra veranda sul retro cominciò a cedere. La guardai e dissi: “Mamma, penso che riuscirò a ripararla”.

Manu Venugopal, Senior Product Manager: Quando ero bambina, ero affascinata soprattuttoda due cose: le moto e i grattacieli. Ma alla fine ha prevalso la mia passione per gli edifici.

Shubham Goel, Data Science Manager: Mio nonno lavora nel settore delle costruzioni. Mio padre ha dedicato tutta la sua vita alle costruzioni. Ora posso affermare di essere un professionista delle costruzioni di terza generazione. Nelle riunioni familiari, ogni volta che racconto questa storia, mi dicono: “Finché non avrai i calli sulle mani, non farai veramente parte del mondo delle costruzioni”.

Negli ultimi 10/15 anni, i cantieri edili hanno attraversato un periodo di grande trasformazione. Si è passati da un workflow basato principalmente sulla documentazione cartacea ad un workflow digitale.

Venugopal: Questo ha generato un’esplosione di dati che ha creato l’opportunità di sfruttare il “machine learning”, visto che nessuno ha il tempo e le energie necessari a mettere in ordine tutti questi dati.

Goel: Oggi, in quasi tutti gli ambiti di questo settore, i dati non sono organizzati in modo ordinato e non sono quindi facili da utilizzare per l’analisi. È estremamente difficile estrarre informazioni significative e fruibili da questi dati. Ma è proprio qui che il machine learning può entrare in azione e offrire un valido supporto.

Keaney: Il machine learning è una tecnica che rientra nella più ampia categoria dell’intelligenza artificiale. Se, ad esempio, i nostri clienti segnalano mille problemi di qualità in un cantiere edile, nessun essere umano è in grado o è disposto a leggerli ogni singolo giorno.

Goel: Anziché assumere un team di persone con il compito di analizzare i dati accumulati negli ultimi 10 anni, suddividerli in categorie e ripulirli, oggi è possibile utilizzare un modello di machine learning che analizzi i dati e restituisca informazioni utili in pochi secondi.

Venugopal: Si tratta di istruire gli algoritmi dei computer in modo che riescano ad interpretare i dati e a dare suggerimenti. Possono quindi iniziare ad elaborare previsioni sulla base dei dati acquisiti.

Keaney: L’aspetto che più mi affascina del machine learning è la sua applicazione.

Goel: In passato, era necessario compilare interminabili moduli ogni volta che si desiderava acquisire informazioni sul cantiere. Abbiamo visto liste di controllo con più di 150 voci. Il machine learning può semplificare questo processo radicalmente. In futuro, sarà semplicemente necessario scattare una foto e da quella foto… come dice il proverbio “Un’immagine vale più di mille parole”, anzi direi che un’immagine vale mille dati utili. E, tutte le informazioni saranno estratte automaticamente, e le lunghe liste di controllo saranno compilate automaticamente.

Keaney: Il settore delle costruzioni si basa su un’enorme quantità di informazioni. Il problema è che la maggior parte di queste informazioni è memorizzata nella testa di un sovrintendente con un’esperienza nel settore di 30 o magari 40 anni.

Goel: E quando figure come questa si dimettono o vanno in pensione, tutte le informazioni di cui dispongono vengono perse. Come è possibile recuperare tutti i dati persi? Il machine learning è lo strumento che può aiutare o addirittura migliorare questa esperienza perché può imparare dai dati.

Keaney: Se riusciamo ad catturare questa conoscenza e trasformarla in un’app di assitenza, da affidare ad un giovane e brillante universitario con la passione per le costruzioni, li aiuteremo ad essere più efficiente. Oggi possiamo preparare il settore per la prossima generazione e risolvere allo stesso tempo anche il problema della carenza di manodopera.

Trovare la giusta combinazione di fornitore e commessa è un aspetto essenziale. Il processo di preselezione si riduce spesso ad un’analisi puramente finanziaria, dove conta solo sapere se l’azienda in questione è solvibile, se dispone di una corretta copertura assicurativa e così via. È invece molto più efficace combinare le conoscenze storiche di questi fornitori e il lavoro da loro concretamente svolto sul progetto con l’analisi finanziaria, per essere sicuri di scegliere sempre il fornitore giusto per un determinato lavoro.

Goel: È proprio questo l’ambito in cui intelligenza artificiale e machine learning possono fare la differenza.

Keaney: Anche se ci si rivolge ad un fornitore di servizi elettrici esperto, è possibile che abbia accumulato più esperienza in un campo anziché in un altro. Tutte queste informazioni, a nostro avviso, permetteranno anche di perfezionare i processi di approvvigionamento.

Venugopal: Non si tratta solo di migliorare la qualità di un progetto di costruzione. Dobbiamo essere certi di saper identificare i problemi di sicurezza, i rischi per la sicurezza nei cantieri.

Goel: Uno degli aspetti che mi ha veramente sorpreso quando abbiamo iniziato a considerare la sicurezza nei cantieri edili è stato il numero di incidenti mortali registrati in questo settore. Nel 2017, solo negli Stati Uniti ci sono state 971 vittime nel settore delle costruzioni. L’OSHA, l’ente statunitense per la salute e la sicurezza sul lavoro, ritiene che più del 60% di questi incidenti potesse essere evitato.

Keaney: Mi piacerebbe vedere un mondo in cui non si procede più per congetture e ipotesi. In cui è possibile recuperare facilmente le informazioni necessarie, al momento giusto e nel luogo opportuno. Ad esempio grazie a sensori che monitorano i cantieri o alla registrazione di immagini che rilevano i problemi e li segnalano. Se sei un sovrintendente, l’intelligenza artificiale può dirti “Attenzione, ho rilevato un problema di saldatura al piano di sotto che sta causando un problema nella sicurezza”. Il problema viene quindi automaticamente rilevato e automaticamente tutto il team riceve una notifica.

Goel: Essere in grado di comprendere il rischio prima che accada qualcosa di brutto in un cantiere permette di evitare alcuni infortuni gravi e mortali e garantisce una maggiore sicurezza.

Keaney: Se serve a salvare una vita, ne vale la pena. Se serve ad evitare processi giudiziari con fornitori di servizi o subappaltatori, ne vale la pena.

Venugopal: Vorrei davvero che la prossima generazione pensasse al settore delle costruzioni come un luogo di lavoro entusiasmante. Ho una giovane figlia e vorrei che guardasse al futuro di questo settore, con ottimismo. È qui che vediamo una grande, grande opportunità in cui possiamo aiutare a cambiare un settore, e come vengono fatte le cose e renderlo davvero un posto migliore.

Keaney: I progressi fatti con l’intelligenza artificiale e nelle costruzioni sono davvero interessanti. Ma, soprattutto, la quantità di problemi che oggi possono essere risolti da noi, dai nostri partner o dall’intero ecosistema non ha davvero limiti.