L’intelligenza artificiale per le costruzioni

Il settore dell’ingegneria e delle costruzioni è tra quelli rimasti più indietro nell’adozione (o quantomeno nella sperimentazione) di soluzioni di intelligenza artificiale (AI). Una recente analisi della società di consulenza McKinsey ha provato ad analizzare quali potrebbero essere alcune delle soluzioni da adottare nel settore per colmare questo gap e aumentarne la produttività.

Il settore fattura, a livello globale, oltre 10.000 miliardi di dollari all’anno, e anche se i suoi clienti sono sempre più sofisticati, resta notevolmente poco sviluppato, rispetto ad altri, dal punto di vista tecnologico. L’analisi di McKinsey ha messo in luce la presenza di numerose tecnologie che potrebbero far aumentare i livelli di produttività delle costruzioni, specialmente attraverso l’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale (AI).

Queste tecnologie potrebbero aiutare le imprese, a partire ovviamente da quelle di maggiori dimensioni, ad affrontare alcune delle sfide principali, come la riduzione dei costi e dei ritardi di completamento dei progetti e il contenimento dei rischi per la sicurezza.

E’ corretto sottolineare che, nel breve termine, l’impatto di queste tecnologie sarà molto ridotto, se non del tutto assente, in quanto sono ben poche le aziende in grado di investire in questi strumenti così avanzati. Tuttavia, il cambiamento è destinato ad arrivare, e sarà spinto dai clienti e dagli altri portatori di interesse (sviluppatori, architetti, operatori, proprietari e fornitori di servizi).

La spinta dei clienti e degli altri soggetti sarà affiancata dal continuo aumento della capacità delle soluzioni AI di lavorare in nuovi settori e segmenti di mercato. Questo dovrebbe gradualmente spingere le imprese del settore ad affrontare questo tema per non correre il rischio di restare indietro rispetto ai propri concorrenti.

Quindi, quali sono i prossimi passi di questo percorso evolutivo per il settore? Per scoprirlo occorre osservare tre tipi di fattori:

• i campi di applicazione nelle costruzioni in cui l’intelligenza artificiale sta già iniziando a manifestarsi;
• le applicazioni e i casi di utilizzo dell’AI che hanno già avuto un impatto in altri settori e che potrebbero essere applicati a quello dell’edilizia;
• altri algoritmi e sistemi di machine learning che potrebbero avere potenziale utilità nel settore.

L’intelligenza artificiale nelle costruzioni

Come detto poco sopra, nelle costruzioni attualmente ci sono casi di utilizzo dell’AI per lo più ancora embrionali, anche se un manipolo di start-up innovative sta iniziando a farsi conoscere per il suo approccio focalizzato su questo campo. Ci sono quindi alcuni esempi di utilizzo che le imprese possono iniziare a valutare:

• software per la progettazione che analizzano milioni di possibili alternative di sviluppo dei progetti e contribuiscono al miglioramento continuo della pianificazione;
• sistemi di riconoscimento e classificazione delle immagini che possono valutare foto e video raccolti nei cantieri e identificare comportamenti scorretti o pericolosi, per supportare la progettazione dei corsi sulla sicurezza;
• piattaforme di analisi evoluta che aggregano e analizzano i dati raccolti da sensori per ridurre i costi, prevenire fermi del cantiere e programmare le manutenzioni.

E’ nella natura degli algoritmi AI la necessità di imparare da vaste moli di dati accumulate. Questo genera delle economie di scala che favoriscono le imprese di maggiori dimensioni, che avranno a disposizione una maggiore quantità di progetti (ossia di informazioni) a cui attingere per addestrare gli algoritmi. Soprattutto nel breve termine, le imprese di costruzione più grandi saranno quindi avvantaggiate.

E’ anche possibile immaginare che una terza parte specializzata in campo informatico possa entrare nel settore e sfruttare dati sui progetti per addestrare i propri modelli di calcolo. Si tratta di uno scenario che porterebbe benefici al settore edile nel suo complesso, invece che a un’azienda specifica, ma che risulta poco probabile a causa delle forti restrizioni allo sfruttamento di dati proprietari.

5 applicazioni dell’AI di altri settori

L’intelligenza artificiale raggruppa un vasto universo di applicazioni e casi di uso possibili, che comprendono tra gli altri anche il machine learning, l’analisi e interpretazione del linguaggio naturale e la robotica. Nel campo dell’edilizia si può immaginare che, mutatis mutandis, possano prendere piede 5 applicazioni AI a ci già si sta lavorando in altri settori.

Dal settore dei trasporti: algoritmi di ottimizzazione della pianificazione

La tecnologia attualmente disponibile offre già agli operatori del mondo dei trasporti la possibilità di ottimizzare i percorsi e affrontare il traffico nel modo più efficiente. In futuro una tecnica AI chiamata apprendimento con rinforzo, che consente agli algoritmi di apprendere in base a un processo per tentativi, potrebbe rendere questi strumenti ancora più efficaci, nonché svolgere funzioni specifiche (ad esempio ottimizzare i viaggi in base alla durata o al costo del carburante).

Queste tecnologie potrebbero essere direttamente applicate alla pianificazione e alla programmazione dei progetti di costruzione, in quanto possono valutare combinazioni di progetti simili potenzialmente infinite, ottimizzando la versione migliore e correggendosi nel tempo.

Dal settore farmaceutico: modelli predittivi per ridurre i problemi di costruzione

L’industria farmaceutica negli ultimi anni si è proposta come uno dei settori leader nel campo dell’intelligenza artificiale, investendo ampi budget di ricerca e sviluppo in soluzioni AI predittive, che abbassano i costi di ricerca e sviluppo a lungo termine, principalmente per cercare di prevedere i risultati della sperimentazione medica.

Questi strumenti possono essere applicati direttamente nelle costruzioni, in particolare nei progetti con budget di ricerca e sviluppo grandi come quelli del Big Pharma, fondamentalmente in due modi:

• innanzitutto, le applicazioni AI possono prevedere i rischi del progetto, la costruibilità e la stabilità strutturale di varie soluzioni tecniche, fornendo informazioni utili durante la fase decisionale e risparmiando risorse potenzialmente cospicue in fase di realizzazione;
• in secondo luogo, queste applicazioni possono consentire il test di vari materiali, limitando i tempi di fermo di alcune strutture durante l’ispezione.

Dal settore del commercio: ottimizzazione della supply chain e gestione delle scorte di materiali

L’AI sta cambiando le regole del gioco nel commercio al dettaglio, non solo riducendo i tempi di produzione, ma anche aumentando la prevedibilità delle consegne e tagliando gli sprechi e i costi logistici.

Le applicazioni di apprendimento diventeranno sempre più utili in campo costruttivo, man mano che prenderanno piede i sistemi prefabbricati e modulari. Con l’aumento della quantità di beni e moduli prodotti lontano dal cantiere, diventerà fondamentale poter coordinare la loro catena di fornitura per non sprecare in costi logistici tutti i risparmi ottenuti dal loro utilizzo.

Dalla robotica: prefabbricati modulari e stampa in 3D

I sistemi modulari e la stampa 3D sono utilizzati già oggi in modo piuttosto esteso nelle costruzioni, ma combinarli a sistemi di intelligenza artificiale potrebbe estenderne ulteriormente i benefici nel medio-lungo termine.

Alcuni ricercatori sono per esempio riusciti ad addestrare dei bracci robotizzati a muoversi in autonomia imparando da alcune simulazioni. Questo in futuro potrebbe avere applicazione nella produzione di prefabbricati o nella manutenzione in campo industriale.

Dalla sanità: riconoscimento delle immagini per la sicurezza e gestione dei rischi

Nel settore della sanità i sistemi di machine learning vengono utilizzati con buoni livelli di successo per supportare la diagnostica per immagini.

Queste stesse tecnologie potrebbero essere applicate alle immagini raccolte da droni e da modelli 3D per valutare problemi di qualità delle costruzioni (sia strutturali che meramente estetici) e prevedere il rischio di eventi critici (ad esempio, il crollo di ponti). Questi strumenti potrebbero aiutare gli ingegneri a confrontare i prodotti finiti con i progetti iniziali o dare in pasto migliaia di immagini di un cantiere a un algoritmo di riconoscimento programmato per riconoscere i suoi punti più rischiosi, per prevenire comportamenti scorretti.

Anche in un settore fino a oggi avaro di innovazione tecnologica, quindi, l’AI potrà portare vantaggi alle imprese e ai loro fornitori. Si tratta di un’evoluzione lenta a manifestarsi, ma che deve comunque essere tenuta in considerazione nel medio-lungo termine.