Yapay Zeka İnşaat Sektöründe İşleri Kolaylaştırıyor, Kavrayışı İyileştiriyor ve Hatta Hayat Kurtarıyor

İnşaat, dijital sistemlerin en az kullanıldığı sektörlerden bir tanesi olsa da şantiyeler gitgide kağıda dayalı iş akışlarından dijital iş akışlarına geçmektedir. Bu yeni veriler, yapay zekanın (AI) yardımıyla daha verimli şekilde elde edilebilecektir. Yapay zekanın inşaat sektörünü daha akıllı, güvenli ve verimli hale getirme potansiyelini görmek için videoyu izleyin.

[Video Deşifresi]

Pat Keaney, BIM 360 Kurumsal Ürün Yöneticisi: Bundan 10 yıl sonra yapay zeka ve makine öğreniminin inşaatın ve inşaat teknolojisinin tüm alanlarında kullanılıyor olacağına inanıyorum. Bekar bir annenin çok da imkanı olmadan büyüttüğü bir çocuktum. 12 yaşındayken arka verandamız parçalara ayrıldığında bakıp anneme “Anne, bunu tamir edebilirim bence.” dedim. 

Manu Venugopal, Üst Düzey Ürün Yöneticisi: Çocukken iki şey beni çok büyülerdi. Bunlardan biri motosikletler, diğeri ise gökdelenlerdi. En sonunda o yüksek yapılar kazandı. 

Shubham Goel, Veri Bilimi Yöneticisi: Dedem inşaatta çalışıyordu. Babam da tüm hayatını inşaatta çalışarak geçirdi. Şimdi, rahatlıkla inşaatta çalışan üçüncü nesil olduğumu söyleyebilirim. Aile toplantılarında bu hikayeyi her anlattığımda, bana “Ellerin nasır tutmamışsa inşaatta çalışıyor sayılmazsın.” derler. 

Son 10-15 yıldır inşaat şantiyelerinde bir dönüşüm gözlemliyoruz. Çoğunlukla kağıda dayalı bir iş akışından dijital bir iş akışına doğru kayılıyor. 

Venugopal: Bunun sonucunda veri kümeleri oldukça çoğaldı. Bu da, makine öğreniminden yararlanmak için bir fırsat oluşturdu çünkü kimsenin bu kadar verinin hepsini tek tek inceleyecek zamanı ya da enerjisi yok. 

Goel: Şu an sektörün büyük bir bölümünde yeterince iyi düzenlenmemiş ve kolaylıkla analiz edilemeyen veriler var. Ve bu verilerden anlamlı çıkarımlar yapmak oldukça zor. İşte makine öğreniminin devreye girip yardımcı olabileceği yer de tam olarak burası. 

Keaney: Makine öğrenimi, daha geniş olan yapay zeka çatısı altında bulunan bir tekniktir. Örneğin, müşterilerimiz inşaat şantiyesinde bin tane kalite sorunu yaşıyorsa hiçbir insan bunları her gün okumak istemez, istese de okuyamaz. 

Goel: Son 10 yıllık verileri inceleyip bunları kategorilere ayırarak temizleyecek bir ekip işe almaktansa bu verilere bakıp birkaç saniye içinde anlamlı bilgiler oluşturacak bir makine öğrenimi modeli kullanabilirler. 

Venugopal: Bunun, bilgisayar algoritmalarının verilerden bir şeyler öğrenip öneri vermeye başlamaları için bir yol olduğunu düşünüyorum. Bu algoritmalar bir kez eğitildiğinde, öğrendiği şeylere dayanarak tahminlerde bulunabilir. 

Keaney: Benim için makine öğreniminin en ilginç yanı ise bunların uygulanma aşamasıdır. 

Goel: Geçmişte insanlar, şantiyeye dair herhangi bir bilgiyi saklamak istediklerinde uzun formlar doldurmak zorundaydı. 150’den fazla madde içeren kontrol listeleriyle karşılaşırdık. Makine öğrenimi, işte bu süreci önemli ölçüde kolaylaştırabilir. Gelecekte insanların tek yapmaları gereken şey bir fotoğraf çekmek olabilir. Bir resmin bin kelimeye bedel olduğunu söylerler. Aynı zamanda bin analize de bedeldir. Gereken tüm bilgiler bir fotoğraftan otomatik olarak alınıp uzun kontrol listeleri makine tarafından doldurulabilir.  

Keaney: İnşaat sektöründe çok fazla bilgi var. Sorun, bu bilgilerin büyük bir bölümünün, bu işi 30-40 yıldır yapan şeflerin kafasına hapsolmuş durumda olması. 

Goel：Fakat bu kişiler ayrıldığında ya da emekli olduğunda tüm bilgi de onlarla kayboluyor. Peki şimdi bu bilgi kümesini nasıl tekrar oluşturabiliriz? Makine öğrenimi, verilerden öğrenilmesini sağladığı için bu deneyime yardımcı olabilir ya da değer katabilir. 

Keaney: Bu bilgileri yakalayıp yardımcı bir uygulamaya dönüştürebilirsek bunu inşaat sektöründeki genç, parlak ve üniversite eğitimi almış birine vererek onun daha etkili olmasını sağlayabiliriz. Bu sayede, sektörü yeni nesil için hazır hale getirebilir ve iş gücü kıtlığını çözebiliriz. 

Doğru iş için doğru alt yükleniciyi seçmek ve bu uyumu yakalamak çok önemli. Ön yeterlilik aşamasında genellikle finansal analiz temel alınıyor. Bu şirket mali bakımdan yeterli mi? Yeterli sigortası var mı? Bu gibi sorular soruluyor. Peki ya bu alt yüklenicilerin geçmiş bilgilerini bir araya getirebilirsek? Ve doğru iş için doğru alt yükleniciyi, daha önce yaptığı bir projenin finansal analizine göre seçersek? 

Goel: İşte bu aşamada yapay zeka ve makine öğrenimi çok yardımcı olabilir.  

Keaney: Harika bir elektrik alt yükleniciniz vardır fakat belki de belli bir proje türünde daha deneyimlidir. Tüm bu bilgilerin satın alma akışına da yardımcı olacağını düşünüyoruz. 

Venugopal: Bu, yalnızca inşaat projesinin kalitesini iyileştirmekle sınırlı değil. Aynı zamanda şantiyelerdeki güvenlik problemlerini ve tehlikeleri belirlememize de yardım eder.  

Goel: İnşaat güvenliğiyle ilgilenmeye ilk başladığımızda beni en çok şaşırtan şeylerden biri, sektördeki ölümlü kazaların çokluğu oldu. 2017 yılında, sadece ABD’deki inşaatlarda 971 kişi hayatını kaybetti. ABD sağlık ve güvenlik kurumu OSHA, bu ölümlerden %60’ının tamamen engellenebilir olduğuna inanıyor. 

Keaney: Bu sürece tahminlerin dahil edilmediği bir dünyada yaşamak istiyorum. Ve sadece ne zaman, nerede, neyi bilmeniz gerektiğinin ortaya çıkarıldığı… Şantiyeleri gözlemleyen sensörler ve sorununuzu tanımlayıp size bildiren görüntü tanıma sistemleri olabilir. Şefseniz yapay zeka size “Hadi, gidip şuna bir bak. Aşağıda güvenlik açığı oluşturan bir kaynak sorunu var.” diyebilir. Bu otomatik olarak fark edilip yine otomatik olarak ekipteki herkese bildirim yoluyla iletilebilir. 

Goel: Şantiyedeki riskleri kötü bir şey olmadan önce anlayabilmek, bu yaralanmaları ve ölümleri engelleyip insanların daha güvende kalmasını sağlayabilir. 

Keaney: Bir kişiyi bile kurtarsak değeceğine inanıyorum. Bir ana yüklenici veya alt yüklenicinin bile dava edilmemesini sağlarsak kârdır. 

Venugopal: Bir sonraki neslin inşaatta çalışmayı heyecan verici bulmasını yürekten istiyorum. Benim de küçük bir kızım var ve bundan 10 yıl sonra inşaatın onu da heyecanlandırmasını diliyorum. Burada sektörü değiştirebilmemizi sağlayacak kocaman bir fırsat görüyorum. İşlerin yapılma şeklini değiştirerek burayı çok daha iyi bir yer haline getirebiliriz. 

Keaney: Bence, inşaat sektöründe yapay zekayla yaptıklarımız çok ilgi çekici. Fakat bizim tarafımızdan, iş ortaklarımız tarafından ve ekosistem tarafından çözülebilecek olan sorunların sınırsız olduğuna inanıyorum.