張繼民
(中海油石化工程有限公司,山東 濟南 266061)
1956年,人類開始研究人工智能,在美國達特大學(xué)舉行的會議上首次被冠以“人工智能”。人工智能是一門在多個學(xué)科相輔相成基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新型綜合交叉學(xué)科,主要涉及計算機科學(xué)、神經(jīng)學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)及控制論等多種學(xué)科。人工智能已發(fā)展成為計算機科學(xué)領(lǐng)域的一個重要分支學(xué)科,被應(yīng)用于智能計算機研究領(lǐng)域中。智能計算機研究領(lǐng)域的主要目標(biāo)是在借鑒人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)功能的基礎(chǔ)上創(chuàng)造部分智能程序,更重要的是這些程序如何被高效運行,并在此基礎(chǔ)上建立相關(guān)理論及開發(fā)一系列相關(guān)技術(shù)產(chǎn)業(yè)。
如今人工智能已成為社會各個領(lǐng)域的研究熱點,其發(fā)展歷程可以大致分為以下幾個主要階段。
第一階段:人工智能在20世紀(jì)50年代的興起與衰落?!叭斯ぶ悄堋币辉~被首次提出后,陸續(xù)涌現(xiàn)一些研究成果,比如挑起程序、LISTP表處理語言及通用問題等。但因為消解法在推理能力方面存在的局限性及機器智能翻譯不成熟等原因,此時人們對問題的求解方法過于重視,忽略知識創(chuàng)新的重要性,導(dǎo)致人工智能走向低谷。
第二階段:由于部分專家系統(tǒng)在20世紀(jì)60年代末至70年代的相繼出現(xiàn),有力推動了人工智能研究的發(fā)展速度,呈現(xiàn)了新的研究高潮期,使人工智能研究成果的實用性大大提高。專家系統(tǒng)大致可以闡述為一種軟件系統(tǒng),此軟件系統(tǒng)是在知識的基礎(chǔ)之上設(shè)計的軟件系統(tǒng),主要由知識庫及推理機等構(gòu)成。
第三階段:20世紀(jì)80年代,人工智能伴隨著五代計算機的研制取得了巨大發(fā)展。1982年,日本開始著手第五代計算機(KIPS)的研制規(guī)劃,設(shè)想達到邏輯推理運算速度與數(shù)值運算等效。規(guī)劃最終雖以失敗告終,但極大推動人工智能研究熱潮的發(fā)展。
第四階段:20世紀(jì)90年代初,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展促使人工智能的研究再次出現(xiàn)新的高潮期。尤其是國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的大力發(fā)展,促進人工智能由單一主體變成多個主體同時求解,進一步提高了其在社會各領(lǐng)域中的實用性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是將許多模仿人體大腦神經(jīng)元中比較簡單的處理單元相互鏈接構(gòu)成極其復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),通過持續(xù)調(diào)節(jié)神經(jīng)之間的銜接強度,增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、分析、記憶等能力,使其與人腦的相似程度進一步增加。
在建筑工程領(lǐng)域,人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工程項目的各個階段,多方位提升工程領(lǐng)域的精細化、數(shù)字化、智能化及信息化水平,促進建筑工程領(lǐng)域的快速發(fā)展。
決策過程大致可以分為規(guī)劃和設(shè)計。
使用機器學(xué)習(xí)是一種全新的學(xué)習(xí)方式。人工智能的重點就是機器學(xué)習(xí),以先前的數(shù)據(jù)及經(jīng)驗作為依據(jù),采取合理的方法、手段去改善或優(yōu)化算法。利用人工智能對建筑項目周圍的外界環(huán)境、地質(zhì)情況、交通運輸?shù)瓤陀^因素及附近人類需求的大數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí),結(jié)合虛擬現(xiàn)實相結(jié)合的實景技術(shù),建立全新規(guī)劃設(shè)計模式。通過此全新規(guī)劃設(shè)計模式,能有效規(guī)避傳統(tǒng)模式中考慮不到的風(fēng)險,營造出更加綠色健康的建筑環(huán)境,全方位實現(xiàn)建筑工程的智能規(guī)劃程度。
建筑信息模型(BIM)在建立工程項目設(shè)計階段扮演著十分重要的角色。BIM技術(shù)是工程項目精確設(shè)計、快速建造及可視化管理的一種高效數(shù)據(jù)化輔助手段。該技術(shù)最先被佐治亞理工大學(xué)的Eastman教授在20世紀(jì)70年代提出。在建筑工程中使用該技術(shù)能提高工程建設(shè)效率。如上海中心(中國第一高樓)、武漢中心、中國尊(首都第一高樓)等,在建筑過程中全部采用了BIM技術(shù),尤其是上海中心在建筑過程中引用BIM技術(shù)后,圖紙設(shè)計錯誤、工程返工、工期等方面分別減少了85%、70%、15%,效果極其顯著。通過可視化三維建模、云計算及VR等技術(shù),能有效避免各專業(yè)的錯漏、碰缺及沖突等設(shè)計問題,降低、優(yōu)化設(shè)計成本,大幅度減少施工階段的工程變更及沖突,縮短施工工期,縮減施工成本,顯著提高工程項目設(shè)計成果的三維可視化水平。
建筑工程項目施工過程中處處可見人工智能的應(yīng)用實例,如3D打印技術(shù)、智能機器人等。3D打印技術(shù)是一種基于自行設(shè)計的數(shù)字模型程序的極速成型技術(shù),可以稱為一次新的工業(yè)革命。在建筑工程領(lǐng)域,徐捷等總結(jié)了國內(nèi)外與建筑有關(guān)3D打印技術(shù)的研究成果,依據(jù)打印材料及工藝對研究成果進行歸納分類。通過該技術(shù)在建筑施工項目中的應(yīng)用效果來看,其能顯著提高施工速度,降低人力成本,節(jié)省施工耗材,縮短項目工期,實現(xiàn)綠色健康智能建造。同時,由于對智能機器人的研發(fā)升級及大范圍推廣應(yīng)用,加上5G技術(shù)的快速發(fā)展及安全可靠等特點,設(shè)計出具有不同功能類型的智能機器人,并在施工過程中逐步取代人工操作,如砌磚機器人、無人挖土機等,顯著提升施工質(zhì)量,節(jié)省人力及材料成本。另外,在管理工程施工現(xiàn)場的過程中能隨時隨地看見人工智能的身影。Behzadan等學(xué)者在管理過程中充分應(yīng)用增強現(xiàn)實技術(shù),現(xiàn)場管理人員在任何地點、任何時間隨時可以輕松查看工程的設(shè)計計劃、實時進度及前期預(yù)算等相關(guān)信息。同時,Chen等引入ISS系統(tǒng),能迅速高效地使得工程主要管理人員清晰掌握基于某階段工程目標(biāo)及約束條件下的最優(yōu)工程進度計劃。Fang等在工程中利用了計算機視覺領(lǐng)域里的一種與深度學(xué)習(xí)有關(guān)的目標(biāo)檢測算法,通過施工現(xiàn)場攝像頭拍攝的現(xiàn)場視頻能自動、快速、有效地辨別施工人員是否按規(guī)定佩戴安全帽,并能自動報警。隨著我國全面加速建成的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),通過將智能傳感器與北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)進行聯(lián)合使用,能實時獲取施工現(xiàn)場的動態(tài)信息,及時準(zhǔn)確掌握施工現(xiàn)場的各方面情況,最大程度保證施工各工序的高效對接,及時發(fā)現(xiàn)并解決現(xiàn)場施工的突發(fā)問題。
近幾年,配備高清全方位旋轉(zhuǎn)攝像頭的輕便型無人機在多個高樓、大壩、橋梁及其他有關(guān)的建設(shè)領(lǐng)域中得到大范圍應(yīng)用,呈現(xiàn)指數(shù)級別的發(fā)展趨勢。在建筑項目運營階段,可以充分利用無人機技術(shù)、視覺算法及深度學(xué)習(xí)算法等智能方法對建筑項目產(chǎn)品進行動態(tài)預(yù)測與全方位維護。在建筑工程領(lǐng)域,基于5G所衍生出的無人機技術(shù)在對建筑項目進行視覺監(jiān)控方面存在著極大潛力及巨大市場。無人機可以通過攜載不同功能類型的智能傳感器獲取監(jiān)測范圍內(nèi)超清晰、高精度的視頻圖像,及時生成動態(tài)可視化的三維模型,實時得到項目周圍交通信息,能為相關(guān)部門快速高效地制定最佳應(yīng)急處置方案提供更精準(zhǔn)的實時信息,提高緊急救援的效率及成功率。如攜載激光雷達的輕便型無人機,通過使用激光測繪技術(shù)能迅速高效地得到測繪現(xiàn)場的三維點云,從而獲得有關(guān)測繪現(xiàn)場的低精度立體全方位信息。在橋梁監(jiān)測過程中可以將立體數(shù)字成像技術(shù)與無人機綜合應(yīng)用于健康情況的實時監(jiān)測。武漢暴發(fā)疫情期間,緊急需要建設(shè)火神山和雷神山醫(yī)院,但為防止過多人員感染新冠,國內(nèi)首次采用了5G網(wǎng)絡(luò)及無人機技術(shù)利用網(wǎng)絡(luò)直播實施 “云監(jiān)工”,成功實現(xiàn)了該工程項目的設(shè)計、建設(shè)及施工單位的聯(lián)合監(jiān)工,并采用場外建造模塊及場內(nèi)組裝的方法,創(chuàng)下了全新的中國建筑速度。計算機視覺是利用攝像機或計算機的特定功能取代人眼的某些功能,對預(yù)定目標(biāo)進行辨識、追蹤、丈量及修復(fù)等工作,最大限度地挖掘其包含的有效信息,在辨別裂紋、測量位移及鑒別模態(tài)參數(shù)等方面有著無以取代的作用。
2006年,Hinton等學(xué)者提出深度學(xué)習(xí),作為機器學(xué)習(xí)中一個全新的研究領(lǐng)域,旨在創(chuàng)造、效仿人腦進行剖析研習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),仿照人腦的機制去解析數(shù)據(jù)。鮑躍全等提出了一種有關(guān)結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)異常判斷的方法,主要分為三步:第一步是將原本持續(xù)監(jiān)測的實時數(shù)據(jù)切分成段;第二步是將切段的數(shù)據(jù)(時域和頻域響應(yīng))進行雙通道成像,并進行實時標(biāo)注;第三步是通過建立、優(yōu)化深度學(xué)習(xí)算法去深度學(xué)習(xí)、判定監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常狀況。為了驗證該算法的實用性及精確性,通過對某座超大跨度的斜拉橋進行有關(guān)加速度數(shù)據(jù)的分析監(jiān)測判斷結(jié)果對比驗證,并將數(shù)據(jù)集合的平衡性及概率性等影響因素進行充分考慮,驗證結(jié)果效果非常好。證明該技術(shù)算法能迅速有效地判別不同種類數(shù)據(jù)的異常狀況,其發(fā)展?jié)摿皯?yīng)用前景巨大。Farrar等針對Los Alamos實驗室關(guān)于人工智能領(lǐng)域中機器學(xué)習(xí)的相關(guān)研究進行了總結(jié)歸納。Worden等對建筑工程領(lǐng)域中相關(guān)的機器深度學(xué)習(xí)算法進行分類總結(jié),得出機器深度學(xué)習(xí)在此領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用前途。周雙喜等利用遺傳算法、卷積深度學(xué)習(xí)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種方法,結(jié)合建筑工程項目所監(jiān)測的實際數(shù)據(jù),通過MATLAB軟件進行迭代計算得出不同模型的預(yù)測結(jié)果,與實際監(jiān)測數(shù)據(jù)對比后發(fā)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的預(yù)測模型相比于其他模型誤差是最小的,換言之,其預(yù)測效果是最好的。人工智能算法種類繁多,各自優(yōu)缺點明顯,必須針對具體工程,選取合適的算法,并進一步優(yōu)化算法。依據(jù)已有數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢預(yù)測未來的數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢,不僅能大幅節(jié)省勞動力,而且為建筑工程領(lǐng)域項目預(yù)測預(yù)警機制提供了一個全新的途徑。
綜上所述,人工智能在建筑工程領(lǐng)域發(fā)揮著無可替代的作用,正在逐漸滲入傳統(tǒng)建筑工程項目生命周期的各階段,使建筑工程項目的設(shè)計更精準(zhǔn)、更高效,節(jié)省勞動力成本,優(yōu)化各工序銜接程序,縮短項目工期,極大地推動工程項目在精細化、智能化道路上的發(fā)展速度。