土木工程中的人工智能（AI）

在土木工程领域，人工智能主要应用于施工管理、建筑材料处理、水力优化、岩土工程、交通工程以及机器人和自动化系统开发。

人工智能是计算机科学的一个分支，专注于研究、创建和使用机器智能。基于人工智能的技术可以为有效解决土木工程中的挑战提供有用的选项，因为传统的建模和优化建筑及工程网络的传统方法需要大量的计算能力。

承包商、网络运营商和土木工程师已经实施了人工智能来解决各种问题。例如，土木工程中的人工智能已经取得了显著进步，其效率实际上对建筑项目产生了影响。此外，人工智能在许多项目的初期就被用于优化设计、管理风险以及提高产出。

更重要的是，机器学习在整个土木工程领域有许多应用。在机器人能够思考和行动的时代，工程师可以做出更好的决策并更有效地完成任务。

如果您还不相信，以下是人工智能如何改变土木工程领域的几个例子。

土木工程中的 AI 专长

机器学习、深度学习、模糊逻辑、模式识别、决策树、群体优化和进化计算是可以在土木工程建设领域使用的不同人工智能分支。其中一些人工智能领域在土木工程的不同分支中有应用。然而，在提到的技术中，模式识别、深度学习、模糊逻辑和神经网络对于解决复杂的土木工程挑战尤为重要。

人工智能领域，称为 PR（模式识别），将对象分成多个组、类或类别。照片、信号、谈话以及其他应用领域和分类是这种分类的基础。概率决策分析和 PR 是互补的，因为后者的发现被用于在各种模式响应中提供清晰的划分。

深度学习是机器学习的一个子集，主要由使用无组织和未标记信息的网络组成。

这些原则已被纳入DNN（深度神经网络）指导原则。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）构成了各种 DNN 架构。CNN 的架构设计在结构工程和建筑行业得到了广泛应用。

人工智能在智慧城市发展中的应用

人工智能与智慧城市的发展相结合，优化资源利用并改善城市服务。上述智慧城市是可持续的，因此宜居、有韧性和高效。

在建设智慧城市时，人工智能设计智能系统并集成物联网技术，从而优化资源利用和城市服务，以实现可持续增长。人工智能驱动的能源管理系统分析来自智能电表和传感器的实时数据，以优化能源分配，从而避免浪费并降低消费者、公用事业公司和任何其他相关方的成本。

在西班牙巴塞罗那，CityOS 利用人工智能对能源消耗、用水量和废物管理进行大数据分析，使城市官员能够就可持续发展问题做出数据驱动的决策。

此外，人工智能生成的交通数据分析可以预测拥堵情况，并有助于优化交通系统以减少拥堵和排放。他们以新加坡的智慧国家计划为例，该计划中的人工智能交通管理系统收集了交叉路口车辆到达数据，并根据实际交通流量动态调整交通信号灯时间，从而减少了拥堵并改善了出行时间。

此外，人工智能驱动的预测性维护可以监测桥梁和道路等基础设施资产的健康状况，从而在灾难性故障发生前进行维护，以确保这些资产对公众的安全。

人工智能技术在土木工程中的应用

由于技术和科学的进步，以及工业 5.0 和建筑 5.0 的理念，人工智能（AI）在土木工程的各个方面变得越来越重要。

土木工程主要分支

• 概率思维
• 深入的知识
• 认知网络
• 模式识别
• 机器理解
• 软电子学
• 群体优化
• 系统性改进

人工智能风险识别

在建筑项目中，人工智能算法在风险识别和预测性维护方面变得更加熟练。它们依赖历史数据进行决策、预测维护和规避风险。

在桥梁建设中，工程师利用人工智能驱动的风险识别和评估工具，获得了来自世界各地类似项目的海量历史数据。在考虑了关于腐蚀、材料疲劳和地震脆弱性以及天气模式和施工方法等方面的历史故障后，计算机科学家就能够告知工程师可能遇到的风险。

这可以帮助工程师通过在桥梁表面涂覆更有效的耐腐蚀涂层来积极主动地应对腐蚀；结构构件可以定制设计并加强以抵抗疲劳，或者支持实时监控系统来监测结构的健康状况。

智能算法还可以预测摩天大楼电梯和暖通空调系统的维护需求。通过研究类似高层建筑的数据，特别考虑使用模式、设备年龄和环境条件，人工智能会评估何时应维修或更换某个部件。以这种方式维护建筑物可以减少停机时间和运营过程中的干扰，从而提高建筑物的长期运营性能并降低生命周期成本。

人工智能在土木工程中的应用

1. AI 驱动更智能的施工方法

人们可以同意，设计和工程的局限性已经被超越，因为各种类型的建筑特征遍布世界各地重要城市的摩天大楼。这一切都归功于行业最大的变革者——3D 建筑信息模型（BIM）中的人工智能。

在项目开始之前，BIM 工具可以帮助土木工程师创建和设计更精确的 3D 模型。如今，工程师可以利用通过模拟、建模和先前项目收集的信息进行更好的开发，这得益于人工智能驱动的设计发现的集成。

施工专业人员可以通过将机器学习集成到 BIM 执行计划中来开发施工建筑图、示意图和其他文档。那些能够以最高的精度调整每个方面的人。

2. 消除成本/进度超支

大型建筑项目经常超预算并且容易出错，因为它们是在压力下规划的，并且对项目整体范围的了解非常有限。

将人工智能应用于建筑可以帮助工程师获得对先前项目估计成本和结果的直观概览，从而制定更好的计划和更精确的预算，即使成本超支也无法避免。通过使用具有已完成项目特征的算法，土木工程师可以预测预算短缺并设想合理的工作进展时间表。

此外，人工智能还允许工程师纳入常规培训材料，以提高团队的整体能力，并支持远程访问。

AI 公司 Doxel 是一个杰出的例子。在工作场所，他们使用深度学习算法、LIDAR 和配备摄像头的无人机来识别物体、检查建筑物质量以及计算所用资源量。然后，使用相同的数据将实际支出和花费的精力与初始预算和时间表进行比较，以便向所有参与者提供实时反馈。

持续的数据收集有助于降低成本和时间延误，并提高整体工作效率，这是主要的动力。

3. 风险识别和缓解

建筑物存在可能导致伤害的风险。为了帮助土木工程师识别项目过程中的潜在问题，AI 提供了通过大量模拟结果进行更精确数据收集的选项。

支持其在建筑行业中的相关技术的发展和应用，使工程师能够采取切实可行的风险管理策略，因为人工智能可以理解建筑区域的各种数据以产生有见地的结果。

此外，人工智能驱动的摄像头和网络可以持续监控所有与建筑相关的操作，使设计人员能够评估其工具的使用情况并衡量其进展，而不是真正的决策行为，有助于及早识别潜在的关键风险。

Indus.ai 的成功很好地展示了这项技术的使用方式。这家旧金山科技公司在建筑工地上安装了人工智能驱动的摄像头，以捕捉实际视频，同时收集和分析数据，以便为建筑公司提供关于材料移动和现场不同位置劳动力分配等方面的见解。此外，这种交互式的更高概率的土木工程师可以预见潜在的危险，并就其劳动力的安全做出更明智的决定。

4. 通过智能开发加快项目实施

对于精确、成本较低且干扰较小的施工活动，土木工程师可以应用 AI 模型。该技术还集成了由智能机器运行的现场外基础设施，这些基础设施组装了建筑项目的重要组成部分，然后由一线工人现场组装。

根据麦肯锡 6 月份的一项分析，这些在线和离线建造商通过比现场开发更快的响应能力，为建筑行业带来了显著的生产力提升。

训练有素的员工可以通过使用智能机器比人类更快地建造预制结构（如墙壁和建筑面板），从而将精力集中在更复杂的活动上，例如建造电气和暖通空调设备以及污水系统。

5. AI 提高了运营和维护效率

设计人员可以通过人工智能驱动的数据库管理系统获得关于最有效的现场制造技术的建议，这些建议基于已收集的数据，包括工程图和施工经验的设计。人工智能也可以用于管理职位，例如允许员工预订休假和病假，跟踪基本材料的运输，并突出效率低下的地方。

鉴于记录了大量信息，人工智能可用于在需要时调整相关建筑项目，并识别可能需要额外工人的未被充分资助的发展地点。

6. AI 在土木工程中的实施

随着时间的推移，人工智能在建筑领域的应用可能会变得几乎无限。毫无疑问，AI 技术的引入解决了设计优化、参数估算和识别以及损坏检测中遇到的许多问题，这个行业似乎严重不足，土木工程拥有最大的消费者基础之一，每年价值数十亿美元。

他们相信，人工智能在土木工程中的持续应用将为建筑行业的整个运作方式带来重大变革。

结论

人工智能将使人类生活更轻松，尽管它会促使人们发展新的技能。它在一定程度上通过人工智能方法简化了建筑商和建筑师的工作。

人工智能在土木工程中的应用更加广泛，例如用于预测和风险管理。人工智能在土木工程中的应用包括一些民用基础设施组件的建造、修复和管理。