CC BY
259
THE METHOD OF DETERMINING OF VIDEO CAMERA'S WORKSPASE DISPLACEMENT WITHUSINGMULTI-ELEMENTMANIPULATOR
V. V. Zavyalov, A.I. Kimyaev, A.E. Musatov, O.S. Roganova, M.I. Hodnenko, V. V. Sheval
A method of decomposition of the spatial displacement problem on two flat tasks is suggested. The method of determining of video camera's workspace with using multi-element manipulator according to kinematic and structural parameters is substantiated. Mathematical model of automatic calculation of kinematic parameters of moving device is developed.
Key words: manipulator, mathematical model, inverse kinematic tasks, limits of workspace.
Zavyalov Vyacheslav Victorovich, student, slavaz69amail. ru, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute (National Research University),
Kimyaev Aleksandr Igorevich, student, kim yae vaiagmail. com, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute (National Research University),
Musatov Anton Evgenyevich, student, ant.musatovayandex.ru, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute (National Research University),
Roganova Olga Sergeevna, student, olka.roganovaa mail.ru, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute (National Research University),
Hodnenko Maksim Igorevich, student, x009xayandex. ru, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute (National Research University),
Sheval Valery Vladimirovich, candidate of technical sciences, docent, she-vala list.ru, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute (National Research University)
УДК 004.8; 69
ПРЕИМУЩЕСТВА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ СТРОИТЕЛЬСТВА
А.Р. Газаров
Описываются применение искусственного интеллекта в сфере строительства, его преимущества и возможные пути дальнейшего развития.
Ключевые слова: искусственный интеллект, строительство, отрасль, машинное обучение, технологии.
Около 7 % мировой рабочей силы занято в строительной отрасли, поэтому она является одним из основных сектором мировой экономики. Частные лица, государства, предприятия тратят триллионы долларов в год на строительные работы.
За последние несколько десятилетий мировая строительная индустрия росла всего на 1 % в год. При этом темпы роста 3,6 % в обрабатывающей промышленности и 2,8 % для всей мировой экономики. Производительность или общая экономическая выработка на одного работника, осталась неизменной в строительстве. Для сравнения, производительность выросла на 1500 % в розничной торговле, обрабатывающей промышленности и сельском хозяйстве с 1945 года. Одна из причин этого заключается в том, что строительство является одной из наиболее недостаточно оцифрованных отраслей в мире, медленно внедряет новые технологии.
Принятие новейших технологий может быть непростой задачей. Но машинное обучение и искусственный интеллект помогают сделать рабочие места более эффективными и экономят деньги. Решения ИИ, которые оказали влияние в других отраслях, начинают появляться в строительной отрасли.
Искусственный интеллект (ИИ) - это совокупный термин для описания, когда машина имитирует когнитивные функции человека, такие как решение проблем, распознавание образов и обучение [1 - 2]. Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта. Машина становится лучше в понимании и обеспечении понимания, поскольку она подвергается большему количеству данных.
Какие отрасли лучше UCINWMtyWIlt ИИ
Инвестиции в технологии ИИ в 2016 s
■ ГГ телеком w___ ■ автомобилестроение
trenn r^H.M»uw ■ фиНОМСЫ
высока*
CfflWWHb
ofepafkrau «тх-тч-т'ннпг."
► . " твил
. готрвоштельсиие
товары » медиа
машинное о&учвние 5,0-Т.О
(госпичяиив Число сдое* Игл в аблошы ИИ аиткжсйини
0,3-0,5 73
И.С+Т1ЫЦ1ПИР1ЮМ
эро«иб 2,5-3,5
i образование
• здравоохранение
• путешествия U (ПДОЗЗН
wiMürt
pcßcrnbwatHJHi 0.3-0,5
2Ü12 7013 ЗОН 2015 2QI6 F-««VB 2017
соЬвсуршни 0,1—0,2
Рис. 1. Инвестиции в ИИ
Потенциальные применения машинного обучения и искусственного интеллекта в строительстве огромны. Запросы на информацию, открытые вопросы и заказы на изменение являются стандартными в отрасли. Машинное обучение походит на умного помощника, который может исследовать большие объемы данных. Затем он предупреждает руководителей проектов о важных вещах, которые требуют их внимания.
Преимущества искусственного интеллекта в строительной отрасли [3 - 5] следующие.
1. Предотвращение перерасхода средств.
Большинство проектов выходят за рамки бюджета, несмотря на использование лучших проектных команд. Искусственные нейронные сети используются в проектах для прогнозирования перерасхода средств на ос-
нове таких факторов, как размер проекта, тип контракта и уровень компетенции руководителей проектов. Исторические данные, такие как запланированные даты начала и окончания, используются прогнозными моделями для представления реалистичных сроков будущих проектов. ИИ помогает сотрудникам получать удаленный доступ к реальным учебным материалам, что помогает им быстро совершенствовать свои навыки и знания. Это сокращает время, необходимое для добавления новых ресурсов в проекты.
2. Лучшее проектирование зданий.
Информационное моделирование зданий - это процесс, основанный на трехмерной модели, который дает специалистам по архитектуре, проектированию и строительству возможность эффективно планировать, проектировать, конструировать здания и инфраструктуру и управлять ими. Чтобы спланировать и спроектировать строительство здания, 3Б-модели должны принимать во внимание планы архитектуры, проектирования, механики, электрики и сантехники и последовательность действий соответствующих групп. Задача состоит в том, чтобы различные модели из подгрупп не конфликтовали друг с другом. Индустрия пытается использовать машинное обучение в форме генеративного проектирования, чтобы выявлять и смягчать конфликты между различными моделями, созданными различными командами на этапе планирования и проектирования, чтобы предотвратить доработку.
3. Снижение рисков.
Каждый строительный проект имеет некоторый риск, который проявляется во многих формах, таких как риск качества, безопасности, времени и затрат. Чем больше проект, тем больше риск, так как на рабочих местах параллельно работают несколько субподрядчиков. На сегодняшний день существуют решения для искусственного интеллекта и машинного обучения, которые генеральные подрядчики используют для мониторинга и определения приоритетов риска на месте работы, поэтому команда проекта может сосредоточить свое ограниченное время и ресурсы на самых больших факторах риска. ИИ используется для автоматического определения приоритета проблем. Субподрядчики оцениваются на основе оценки риска, поэтому руководители строительных работ могут тесно сотрудничать с группами высокого риска для снижения риска.
4. Решение проблемы нехватки рабочей силы.
Нехватка рабочей силы и желание повысить низкую производительность в отрасли вынуждают строительные фирмы инвестировать в ИИ и науку о данных. Строительные компании могут повысить производительность в разы за счет анализа данных в режиме реального времени. Строительные компании начинают использовать ИИ и машинное обучение, чтобы лучше планировать распределение рабочей силы и техники между рабочими местами. Робот, постоянно оценивающий ход выполнения работ и расположение рабочих и оборудования, позволяет руководителям проектов мгновенно определять, на каких рабочих местах имеется достаточно рабочих и оборудования для выполнения проекта в соответствии
138
с графиком, а какие могут отставать от сроков. Эксперты ожидают, что строительные роботы станут более интеллектуальными и автономными с помощью методов искусственного интеллекта.
Таким образом, применение искусственного интеллекта позволяет добиться значительной пользы для строительной компании, снизить издержки и уменьшить количество проблем, связанных с кадровой политикой, рисками и др.
Список литературы
1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике. Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций: учебное пособие. Л. М., 2015. 306 с.
2. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, М.П. Романов. М.: Наука, 2012. 336 с.
3. Алексеев Ю.В., Сомов Г.Ю. Градостроительное планирование поселений. Эволюция планирования. М.: Изд-во Ассоциации строительных вузов, 2013. Т. 1. 336 с.
4. Технология и организация строительных процессов / Н.Л. Тара-нуха, Г.Н. Первушин, Е.Ю. Смышляева, П.Н. Папунидзе. М.: Изд-во Ассоциации строительных вузов, 2006. 192 с.
5. Снежко А.П., Батура Г.М. Технология строительного производства. Курсовое и дипломное проектирование: учебное пособие. Киев: Высшая школа, 1991. 200 с.
Газаров Артур Робертович, студент, den-arti 777@mail. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
ADVANTAGES OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE FIELD OF
CONSTRUCTION
A.R Gazarov
The article describes the use of artificial intelligence in the field of construction, describes its advantages and possible ways offurther development.
Key words: artificial intelligence, construction, industry, machine learning, technology.
Gazarov Artur Robertovich, student, den-arti 777@ mail. ru, Russia, Tula, Tula State University
