机器学习如何分析你的工作数据，防范风险
机器学习是人工智能的一个子集(人工智能)．它使用算法告诉计算机如何解释数据，而不需要明确地编程来解决特定的问题。
在建筑发展方面，Newmetrix(前身为Smartvid.io)正在开发图像识别软件，以区分工地照片上代表安全风险的特征。Autodesk推出了Pype该公司使用SmartPlans来识别和组织提交的内容。但是，说到风险，最诱人的发展来自欧特克的世界。Construction IQ(前身为BIM 360 Project IQ)使用AI来洞察项目风险。由Autodesk Digital Builder描述文章作为Autodesk Construction Cloud (ACC)的一部分，Construction IQ拥有内置的计算技术，可以为项目团队提供预测风险、降低风险和管理风险的见解。该项目研究工作地点的问题，符合四个主要原因工地事故:摔倒，被撞，夹在/夹在中间，和触电。它可以报告高风险的安全问题，以便在事故发生之前得到解决。
施工智商还跟踪项目质量。它将在工作的早期标记出它解释为有风险的问题，例如检查问题、预期的返工、设计或文档问题、代码遵从性、错误和遗漏。请求信息的根本原因(rfi)通常出现在设计或文档中。Construction IQ可以比使用文档管理模块启动有组织的多步骤审批工作流的手动流程更快地识别这些问题并确定优先级。
对于Construction IQ，使用Autodesk收集风险数据构建．在Construction IQ的设计风险管理功能中，使用机器学习和人工智能(AI)扫描项目数据。该过程会在仪表板上快速报告风险最高的问题，如下面的Autodesk视频所示。
rfi可以由Construction IQ使用风险量表进行优先级排序。由于rfi已被发现是成本超支、进度延迟和诉讼的主要原因，解决这一风险对保持项目正常运行至关重要。
根据欧特克常见问题在Construction IQ中，成本影响和质量风险被开发为单独的模型。确定的问题可能具有低风险级别的高成本影响，低成本高风险，等等。建议是，通常优先考虑成本高、风险高的问题。
根据欧特克知识网络截至2022年1月，要访问Construction IQ，终端用户需要拥有符合以下标准的欧特克Build帐户:
- 管理质量和安全分析-使用项目管理。
- 设计回顾分析——在文档管理中使用设计问题。
- 项目类型- Construction IQ目前将分析商业、住宅、机构、医疗保健和交通建筑基础设施项目。
- 建筑IQ机器学习算法目前只适用于用英语捕获的数据。
- 美国数据中心账户-用于经典BIM 360领域的用户。
- 美国或欧洲-中东-非洲数据中心的帐户-适用于Autodesk Build和BIM 360 Build的用户。
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