Несметное богатство: зачем застройщикам искусственный интеллект
В 2018 году консалтинговая компания McKinsey в ходе исследования выяснила, что искусственный интеллект внедряют в десять из 13 отраслей экономики, активнее всего это делают в финансовом секторе, сферах высоких технологий и телекоммуникаций. Немного отстают транспорт и логистика. В строительной отрасли искусственный интеллект почти не используется, хотя он может помочь преодолеть серьезные проблемы, включая перерасход бюджета на проекты и срыв сроков выполнения работ.
Рассмотрим способы использования искусственного интеллекта в разных отраслях, перенос которых в строительство обещает дать впечатляющие результаты.
1. Логистика: оптимизация транспортных маршрутов
Используя искусственный интеллект, многие транспортные компании уже оптимизировали маршруты перевозки грузов и улучшили навигацию.
Международная компания экспресс-доставки грузов и документов DHL создала модель машинного обучения для авиаперевозок на основе 58 различных параметров. Теперь компания может прогнозировать, будет ли среднесуточное транзитное время увеличиваться или уменьшаться в зависимости от разных факторов, включая климатические условия.
На основе проб и ошибок алгоритмы совершенствуются. Это приводит к еще более эффективной оптимизации. Транспортные компании получают возможность регулировать длительность маршрутов и снижать затраты на топливо. К примеру, американская компания, специализирующаяся на экспресс-доставке и логистике, UPS с помощью искусственного интеллекта уже экономит 10 млн галлонов топлива в год.
Экономия топлива актуальна и для строительных проектов. По данным Калифорнийского университета в Беркли, цикл работ в строительстве сегодня выглядит так:
- 30% занимает производство,
- 30% — логистика,
- 40% — ожидание поставок стройматериалов.
Что стоит перенять строителям
Оптимизировав логистику и сократив время ожидания поставок, строительные компании могут значительным образом сократить процент случаев выхода проекта за положенные временные рамки, а значит, и превышения сметы.
2. Фармацевтика: прогнозирование результатов
Фармацевтическая отрасль лидирует по объему инвестиций на разработку прогностических решений на основе ИИ. По последним данным Университета Тафтса (частный исследовательский университет в США. — «РБК Pro»), разработка нового лекарства обходится в среднем в $2,6 млрд, а среднее время его вывода на рынок составляет 12 лет.
Использование искусственного интеллекта поможет:
- ускорить поиск подходящих кандидатов в отрасли,
- ускорить процессы толкования результатов лабораторных исследований,
- с высокой точностью прогнозировать результаты медицинских испытаний. Это значит, что разработка лекарств подешевеет, а среднее время вывода их на рынок сократится.
По данным консалтинговой компании Accenture, комбинация клинических исследований и искусственного интеллекта может сэкономить сфере здравоохранения США до $150 млрд к 2026 году.
Что стоит перенять строителям
Возможности искусственного интеллекта по прогнозированию можно успешно применять и в строительстве. Во-первых, так строители смогут с высокой точностью оценивать риски проектов и правильность решений на ранних стадиях, а значит, снизить траты. Во-вторых, с помощью прогнозных решений можно проводить испытания различных материалов, сокращая время простоя стройки в ходе проверок.