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【读书笔记】人机结合才是未来-设计、施工、运营的机器学习与自动化BIM
【读书笔记】人机结合才是未来-设计、施工、运营的机器学习与自动化BIM思维导图。该导图介绍了人工智能子集概述等内容。
编辑于2021-06-24 17:26:39- BIM
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人机结合才是未来： 设计、施工、运营的机器学习与自动化BIM管理 (中文) 讲解人：LEO SALCE 美国AVANT LEAP公司CEO
人工智能子集概述 Artificial Intelligence（AI）
人工智能不是一个系统，AI是在系统中实现的
人工智能类型
分析型
人类激发型
人性化人工智能
人工智能子集 A.I. Subsets
人工智能子集 Artificial Intelligence
这种技术使机器能够模仿人类行为
机器学习 Machine Learning
使用统计方法帮助机器改善经验的人工智能子集
深度学习 Deep Learning
使得多层神经网络计算可行的机器学习子集
没有数据就没有AI
机器学习类型
监督学习
无监督学习
强化学习
用于构建生命周期的人工智能，现在我们所处的位置 （弱人工智能-ANI）
弱人工智能ANI 可以做些什么
阅读
写下来
看到了
听到 | 理解
说话
闻起来
触摸
创建
了解情绪
ANI示例
语音助理
电邮垃圾邮件过滤器，聊天机器人
搜索建议、建议等
自动驾驶汽车、飞机（自动驾驶仪）等
商业AI平台
机器学习
深度学习
预构建算法和代码框架
用于构件生命周期的设计、施工与运营
规划、设计
现有状况收集
可行性研究
自动设计
空间规划
手动任务自动化
贸易协调
建筑、分区规范合规
质量控制
能源效率分析
建筑施工
测量、航空测绘
施工规划
调试
项目控制
安全
设备管理
竣工
施工场地布置
作业现场文档
质量管理
运营及维护
预测性维护
规定性维护
工单管理
能源管理
安全风险
报告与分析
使用者体验
AI 用于建筑设计（建筑和工程）
AI 在设计中的优势示例
缩短设计时间
改善建筑设计（质量与性能）
改善沟通协调
提高生产力
减少建筑法规错误，缩短法规审查
应用实例
基于规则的参数化设计
自动设计和机器学习
Python
自动化建筑布局
自动化机械、管道和电气系统布线
人群分析（流线分析）
土方工程分析
地形状况分析
符合建筑规范
AI 用于建筑施工
BIM的优势 | VDC-设计与施工
消除高达40%的未编入预算的变更单
生成成本估算所需的时间减少多达80%
成本估算精度在3%以内
通过冲突检测节省至少10%的合同价值
项目时间减少多达7-15%
人工智能在建筑施工中的优势
缩短施工时间（平均16%）
减少建筑劳动力（平均15%）
提高40%的生产率
提高作业现场安全性
降低项目成本
应用实例
施工规划与调度
作业现场安全监控
用于操作与维护
A在运营和维护中的优势
降低高达30%的维护成本
最多可减少45%的停机时间
消除高达75%的设备故障
产量增加高达25%
降低能耗高达35%
应用实例
规定性维护
视觉状态检查（直观）
安全与监控
只能能源管理系统
使用历史数据的机器学习
优先负载控制
基于占用情况的控制
在BIM中实现 人工智能
机器学习与BIM数据
预测房间分配
预测门放置
测量效率 | 生产力
数据收集
特征工程（期刊解析）
数据标签（排名熟练程度）
型号选择
超级参数调整
模型可解释性
持续监控
我们将走向何方
近期弱人工智能（ANI）
CAD
设计类的BIM（.rvt， .ifc等）
3D地貌(rhino，sketchup等）
DCDGAN 图像合成技术
Aamzon AI
图片到图片
文本到图像
语音到图像
mxnet
文本到图像
GAN 图像合成
将经典平面图任意变形成现代设计平面图
GAN图像到3D模型（深度SDF）
2D图像变成3D模型
历史数据对输出的影响
数据驱动型建筑设计
PROJECT VIRGA
将机器学习应用于您过往项目以实现高级自动化
PROJECT GENESIS
以数据驱动的可自动建筑设计的认知引擎
leo Salc, Principal Phone:+1-949-754-4074 Isalce@avantleap.com https://www.linedin.com/in/leosalce/
人工智能不仅仅是自动化，而是分析数据并产生新的想法或解决方案，类似于人类思维如何处理问题
人工智能 Atrtificial Intelligence （AI）
机器学习
深度学习
预测分析
自然语言处理
翻译
资讯提取
演讲
语音到文本
文本到语音
专家系统
规划、调度和优化
机器人技术
视觉
图像识别
机器视觉
人工智能子集