馃帣 Episodio 69. Inteligencia Artificial en la construcci贸n 馃彈

En el episodio de hoy de Un podcast ninja sobre Big Data hablamos de varias aplicaciones que se est谩 dando a la Inteligencia Artificial en el sector de la construcci贸n 馃彈.

El sector de la construcci贸n no parece ser uno muy abierto a innovaciones del tipo que nos puede traer la Inteligencia Artificial o la recogida de datos masivos鈥

Pocos operarios se suelen ver con iPads recogiendo datos, 驴verdad?

Pues os vais a sorprender, que lo sep谩is.

La ineficiencia del sector de la construcci贸n

Si conoc茅is a alguien que se haya visto envuelto en unas obras (la construcci贸n de una casa, por ejemplo, o en su versi贸n light, una reforma) estar茅is de acuerdo conmigo en que el sector de la construcci贸n es uno de los m谩s ineficientes que hay.

Las obras duran m谩s de lo previsto, cuestan m谩s de lo previsto y dan m谩s problemas de lo previsto.

Alguna de esas tres premisas se aplica siempre y hay probabilidades de que te toquen incluso las tres.

Y de ah铆, la ineficiencia del sector

Esto no tiene porqu茅 tener relaci贸n con la gente que se dedica a la construcci贸n.

En la mayor铆a de los casos estas personas son una v铆ctima m谩s del efecto de que cuando construyes cosas, pasan cosas.

Problemas de planificaci贸n

Cuando alguien comete un error en una obra, esto suele traducirse en un retraso en el proyecto, que tambi茅n repercute en los costes de la obra y en otras fases del proyecto que acaban vi茅ndose afectadas.

Se va construyendo una bola de nieve que arrolla a todos los implicados.

La consultora McKinsey escribi贸 un informe en 2017 en el que dec铆a que si estos errores se detectaran a tiempo, el sector de la construcci贸n podr铆a a帽adir 1.6 billones de d贸lares al producto interior bruto mundial.

Esto de detectar cosas se puede hacer con Machine learning.

Problemas de seguridad

Adem谩s en una obra hay peligros por todas partes.

Imaginad obreros moviendo maquinaria pesada y subidos a andamios, bloques de hormig贸n que van de un lado a otro.

Si juntamos el tema de que un error va a suponer retrasos y p茅rdidas con los riesgos de accidentes, incluidos los personales, queda claro que la construcci贸n es un sector s贸lo para valientes.

Uno de muy alto riesgo comparado con el margen que se obtiene.

En EEUU s贸lo el 36% de las empresas de construcci贸n que se crean siguen funcionando a los 5 a帽os.

Machine Learning aplicado a la construcci贸n

M谩s del 60% de la investigaci贸n en aplicaciones de IA en construcci贸n se ha realizado durante la 煤ltima d茅cada.

C贸mo aplicar Machine Learning para predecir los retrasos en los proyectos de construcci贸n.

C贸mo estimar los costes de un proyecto de construcci贸n utilizando Inteligencia Artificial.

C贸mo utilizar deep learning con datasets limitados, que es uno de los problemas en la industria de la construcci贸n, la gesti贸n del dato.

Al fin y al cabo no podemos olvidar que el sector de la construcci贸n es un sector poco digitalizado. Las herramientas de trabajo en una obra no suelen ser ni ordenadores con GPUs, ni tablets en las que meter datos.

Modelado de Informaci贸n en la construcci贸n (BIM)

La parte buena es que desde hace unos a帽os se est谩n implantando el modelado de informaci贸n de construcci贸n (BIM), que es una versi贸n avanzada y digital de los planos de construcci贸n. 

Imaginad que est谩is construyendo un edificio.

Pues lo primero ser铆a dibujar el edificio, unos planos para mostrar c贸mo deber铆a de ser el vuestra construcci贸n.

BIM lleva esto a otro nivel, porque utiliza software para crear un modelo digital 3D del edificio.

Peeero BIM no es solo un modelo 3D sino que tambi茅n incluye mucha informaci贸n sobre los diferentes elementos de la obra.

Por ejemplo, en un modelo BIM, si hac茅is clic en una pared, no solo ver茅is c贸mo es la pared, sino que tambi茅n podr茅is ver qu茅 materiales se usar谩n, cu谩nto costar谩n esos materiales, y otras caracter铆sticas importantes, como su resistencia al fuego o su aislamiento t茅rmico.

Esto es s煤per 煤til porque permite a los arquitectos, ingenieros, constructores y clientes entender mucho mejor c贸mo ser谩 el edificio incluso antes de que se construya. 

Y adem谩s son datos.

Los datos que alimentan todos los modelos de Inteligencia Artificial que pueden ayudar a la planificaci贸n del proyecto y estimaci贸n de costes, por ejemplo.

Machine Learning y gesti贸n de residuos

驴Alguna vez os hab茅is preguntado d贸nde van todos los residuos que se generan tras una demolici贸n?

En el pasado, la gesti贸n de residuos se enfocaba en qu茅 hacer con todos esos cascotes.

Actualmente se utiliza el an谩lisis de datos para intentar reducir la cantidad de residuos que se producen desde el principio de la construcci贸n gracias a que el modelado BIM permite crear dise帽os de construcci贸n en un entorno virtual y planificar mejor.

De esta manera se reducen la cantidad de residuos que se generan.

Se utilizan datos del dise帽o del edificio, las propiedades de los materiales que se van a utilizar y las estrategias de construcci贸n y luego estos datos se procesan utilizando t茅cnicas avanzadas de an谩lisis de datos.

Si adem谩s usamos esos datos para alimentar un modelo de Machine Learning cuyo objetivo sea seleccionar los materiales para conseguir minimizar la producci贸n de residuos de construcci贸n podr铆amos mejorar la gesti贸n de esos residuos.

Planificaci贸n y Predicci贸n de costes

Ve铆amos antes que el tema de la planificaci贸n y predicci贸n de costes es muy importante para que una obra no se alargue hasta el infinito y acabe con un sobrecoste tal, que se acabe el dinero antes de poder terminarla.

BIM integra dimensiones adicionales como el tiempo (4D) y el coste (5D) en el modelado de un proyecto lo que permite una mejor planificaci贸n y estimaci贸n de costes.

Estos datos junto con otras variables, que pueden afectar a la obra aunque no se encuentren en el modelo BIM, podr铆an utilizarse para  entrenar un modelo de Machine Learning capaz de predecir los tiempos del proyecto y los costes de una manera m谩s precisa.

Visi贸n por ordenador en el sector de la construcci贸n

Otros usos de la Inteligencia Artificial para la construcci贸n ya van m谩s por el camino de la visi贸n por ordenador y el reconocimiento de im谩genes.

Detecci贸n de riesgos

La empresa Smartvid.io se dedicaba a ofrecer un servicio que detectaba si los obreros estaban usando o no el equipamiento de seguridad reglamentario, si se acercaban en exceso a una plataforma elevada de la que se pudiera caer o si hab铆a peligros de resbalones, tropiezos o diferentes tipos de riesgos que pudieran desembocar en accidentes.

En 2020, con el tema del COVID, incorporaron la detecci贸n de trabajadores que no respetaban la distancia de seguridad. Cuando esto suced铆a, enviaban una alerta al m贸vil del jefe. 

Smartvic.io fue adquirida por Oracle en 2022 para integrar estas capacidades en su propio servicio Oracle Construction Intelligence Cloud.

Mediante an谩lisis predictivo identifican de manera proactiva proyectos de alto riesgo a trav茅s de un sistema de alerta temprana de incidentes.

Para esto los modelos de machine learning se entrenan con datos de mano de obra, observaciones y fotos de manera que pueden predecir los proyectos con mayor riesgo de incidentes de seguridad cada semana.

Desde Oracle aseguran que el sistema es capaz de reducir las tasas de incidentes hasta en un 60%.

Seguimiento de proyectos

Otra manera de utilizar la visi贸n por ordenador es utilizar c谩maras para reconstruir un modelo digital de una obra.

De esa manera se puede hacer un seguimiento del proceso de construcci贸n de manera remota.

La startup buildots, cuando comienza la construcci贸n de una obra, proporcionan cascos especiales con una c谩mara.

Mientras los operarios realizan sus tareas habituales, simplemente con este casco puesto y la c谩mara encendida consiguen recopilar datos sobre el progreso de la obra que son analizados por su sistema.

El sistema es capaz de identificar y traquear hasta 150000 objetos.

A partir de ese an谩lisis el sistema crea gr谩ficos, tablas y diagramas para interpretar la informaci贸n sobre el progreso de la obra y determina si las cosas est谩n d贸nde y c贸mo deben de estar, consiguiendo que esta informaci贸n llegue a los responsables de hacer el seguimiento del proyecto para que tomen las decisiones necesarias.

TL;DR

C贸mo veis el sector de la construcci贸n tambi茅n puede beneficiarse de la Inteligencia Artificial utilizando modelos de Machine Learning capaces de:

  • Predecir los costes de un proyecto
  • Aumrntar la seguridad en la obra
  • Ayudar con la planificaci贸n y seguimiento del proyecto de construcci贸n gracias a la incorporaci贸n de c谩maras en los cascos de los operarios que permitan detectar los avances o posibles problemas y desviaciones respecto al dise帽o inicial.

Y todo ello parte de los datos y de c贸mo poco a poco ha ido ganando tracci贸n el concepto de BIM como una metodolog铆a que engloba no solo el modelado en 3D, sino tambi茅n la gesti贸n de la informaci贸n y el proceso de construcci贸n.

Es decir, los datos que despu茅s pueden alimentar modelos predictivos para conseguir distintos objetivos desde la predicci贸n del coste hasta la gesti贸n de los residuos de construcci贸n y la selecci贸n de materiales.

Espero que el episodio de hoy os sea de provecho y que aprend谩is algo de valor. 

Si es as铆, no olvid茅is dejar una valoraci贸n de 5 estrellas del podcast en Apple podcasts, en Spotify, en Ivoox o donde quiera que escuch茅is el podcast. 

Recordad que si ten茅is cualquier duda o pregunta pod茅is contactar conmigo a trav茅s del formulario de contacto o podemos seguir la conversaci贸n en Twitter.

Muchas gracias por estar ah铆 y os espero en el pr贸ximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data.

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