在你的建筑项目中使用机器学习的4种方式
尽管建筑行业的一些人对接受机器学习持犹豫态度，但它有可能改善项目期间和之后参与人员的生活。
尽管它是人工智能领域的一部分，机器学习建筑并不像一些人想象的那么未来。以下是在建筑项目中使用机器学习的4种方式:
今天开始你的机器学习之旅与应用软件计算设计车间．
- 提高你的设计质量。
机器学习，比如欧特克发电机，可以用来设计建筑空间，以最适合将使用它的人的需求。它还可以帮助团队在构建之前发现任何错误和设计问题，这些错误和设计问题可能需要以后进行昂贵的返工。机器学习甚至可以使用3D模型来测试环境条件和场景。
2.创造一个更安全的工作场所。
安全可能是你的首要任务之一。机器学习可以提供帮助。
人们可以在工作中输入工具和材料，机器可以解释什么活动是最危险的。人工智能还可以仔细查看工地照片针对安全风险和潜在危害，例如以前发生过工地事故的特定类型的设备。它可以在短时间内检查数千张图片，而人类做同样的事情只需要一小部分时间。
当一个人告诉机器要寻找什么时，人工智能工具可以快速整理数据并报告相关数据警报．然后人们可以进一步研究警报。
3.评估并降低风险。
通过机器学习，你可以预测风险在坏事发生之前。例如，机器可以识别问题出现的风险，衡量其影响，并使用预测分析来帮助您避免问题。这可能包括采取必要的行动，弥合设计、施工和运营团队之间的沟通差距。团队可以识别潜在的问题，并采取措施预防它们。像这样的工具建设智商，一种产品欧特克建筑云，使用人工智能算法识别和优先考虑施工风险，因此您可以了解不处理问题的后果。因此,建设经理可以简化他们的工作流程，防止出现问题。
另一个例子是Pype．它使用人工智能和机器学习来研究项目计划和规范中的数据。这些数据提供了对项目管理工作流程的洞察，并有助于实现更好的质量和效率。
4.延长项目的使用寿命。
在建设完成后，机器学习可以在设施中发挥作用管理延长项目的使用寿命。从历史上看，在有效的设施管理所需的重要信息方面存在差距，这使得维修和翻新复杂化。
机器学习可以从文件和工作订单中收集和使用信息。它可以实时评估现场情况。机器可以处理这些繁琐、耗时的工作，所以人们可以专注于其他事情。当机器学习集成到BIM模型中进行操作和维护时，它可以通过预测问题出现的时间和地点，计算出进行维护和维修的最佳方式。
当谈到机器学习及其改善施工中和施工后人们生活的潜力时，是时候仔细研究一下了。
人工智能和机器学习已经在改善建筑设计，使工作场所更安全，降低风险，并为最终居住在其中的人类创造更好的空间。
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