আর্টিফিকাল ইন্টেলিজেন্সব্যবসায়প্রযুক্তি

নির্মাণ শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের রিয়েল-টাইম উদাহরণ

- বিজ্ঞাপন-

এটি অনুমান করা হয় যে প্রতি বছর নির্মাণ এবং সিভিল ইঞ্জিনিয়ারিং-সম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপে বিশ্বজুড়ে প্রায় $10 ট্রিলিয়ন ব্যয় করা হয়। এটি 4.2 সাল পর্যন্ত প্রায় 2023% প্রবৃদ্ধির অনুমান করা হয়েছে। এই ব্যয়ের একটি বড় অংশ সর্বশেষ প্রযুক্তিগত জিনিসগুলিতে, যা একটি সঠিক বাস্তুতন্ত্র বজায় রাখার আলোকে নির্মাণের ক্ষেত্রে স্পর্শ করে। ম্যাককিন্সির একটি 2020 রিপোর্টে, তারা পরিপ্রেক্ষিতে একটি বর্ধিত ফোকাসকে আন্ডারলাইন করেছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) একটি সঠিক নির্মাণ ইকোসিস্টেম গঠনের পরিপ্রেক্ষিতে।

নির্মাণ প্রকৌশলে AI এই শিল্পের খেলোয়াড়দের নকশা, অর্থায়ন, বিডিং, সহ কাজের প্রকৃত মূল্য উপলব্ধি করতে সাহায্য করার দিকে বেশি মনোযোগী। আসাদন, এবং নির্মাণ. এটি ব্যবসায়িক রূপান্তর এবং সম্পদ ব্যবস্থাপনা ইত্যাদির কাজেও সাহায্য করে। নির্মাণের ক্ষেত্রে এআই বিভিন্ন শিল্পকে সাহায্য করতে পারে, এবং এটি আমাদের কিছু বড় চ্যালেঞ্জও কাটিয়ে উঠতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে শ্রমের ঘাটতি, নিরাপত্তার উদ্বেগ, এবং খরচ ও সময় ওভারহেড।

যেহেতু এই বাধাগুলি এখন ক্রমশ কমছে, AI-তে অগ্রগতি এবং সম্পূরক প্রযুক্তির মতো মেশিন লার্নিং, বিশ্লেষণ, বড় ডেটা, ইত্যাদি, এখন নির্মাণ এবং সিভিল ইঞ্জিনিয়ারিং-এ অনেক বছর ধরে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে। এই নিবন্ধটি নির্মাণে AI ব্যবহারের কিছু প্রধান সুবিধার আরও পর্যালোচনা করবে।

নির্মাণের ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং সহ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

যদিও আমরা সাধারণত এটিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হিসাবে উল্লেখ করি, এটি প্রাথমিকভাবে একটি সমষ্টিগত শব্দ যা বিভিন্ন মানব জ্ঞানীয় ক্রিয়াকে প্যাটার্ন স্বীকৃতি, সমস্যা সমাধান, ক্রমাগত শিক্ষা ইত্যাদি হিসাবে বর্ণনা করে। মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপসেট হিসাবে কাজ করতে পারে, যা ব্যবহৃত হয়। একটি পরিসংখ্যানগত কৌশল হিসাবে কম্পিউটিং সিস্টেমগুলিকে সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিংয়ের প্রয়োজন ছাড়াই ডেটা থেকে শেখার একটি অ্যাড-অন ক্ষমতা দেওয়ার জন্য। মেশিনটি নিজে থেকে জিনিসগুলি বোঝার জন্য একটি ভাল হাতিয়ার হয়ে উঠতে পারে এবং এটিতে আরও ডেটা দেওয়া হলে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে৷

প্রতিটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে, মেশিন লার্নিং বিভিন্ন অ্যালগরিদম নিয়ে গঠিত। নির্মাণের ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হলে, এই অ্যালগরিদম এবং প্রশ্নগুলি আরও জটিল হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্ট্যান্ডার্ড মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম সময়সূচী ঝুঁকি চিহ্নিত করার জন্য গ্রেডিং পরিকল্পনার অগ্রগতি ট্র্যাক এবং মূল্যায়ন করতে পারে। একটি অ্যালগরিদম ভলিউম পরিমাপ, মেশিনের আপটাইম এবং ডাউনটাইম, আবহাওয়ার অবস্থা, অতীতের প্রকল্পগুলি এবং ঝুঁকির স্কোর তৈরি করার জন্য বিভিন্ন ইনপুট সম্পর্কে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারে।

AI এবং ML সহ স্মার্ট নির্মাণ

নির্মাণের ক্ষেত্রে AI এবং ML-এর সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলি সত্যিই বিশাল, এবং তাদের শুধুমাত্র একটি ভগ্নাংশই এখন ব্যবহার করা হচ্ছে। বেশ কিছু অ্যাপ্লিকেশন ইতিমধ্যেই AI এর সাথে ব্যবহার করা হচ্ছে। এটি তথ্যের জন্য অনুরোধ করতে পারে, উন্মুক্ত সমস্যাগুলিতে উপস্থিত হতে পারে এবং শিল্পের মানগুলিকে রিফ্রেশ করার জন্য অর্ডার পরিবর্তন করতে পারে। মেশিন লার্নিং বিপুল পরিমাণ ডেটা যাচাই-বাছাই করতেও সহায়তা করবে এবং এটি প্রকল্প পরিচালকদের এমন গুরুত্বপূর্ণ বিষয় সম্পর্কে সতর্ক করতে পারে যার জন্য আরও মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন। এটি নিরাপত্তা পর্যবেক্ষণের জন্য স্প্যাম ইমেল থেকে ফিল্টারিং ইমেল পর্যন্ত পরিসরের সুবিধা দেয়। স্মার্ট এআই এবং এমএল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি কঠিন এবং অন্তর্ভুক্ত ডাটাবেস থাকাও গুরুত্বপূর্ণ, যা RemoteDBA.com দ্বারা সেট আপ এবং পরিচালনা করা যেতে পারে.

খরচ ওভারহেড প্রতিরোধ

অনেক বড় নির্মাণ প্রকল্পই সবচেয়ে ভালো প্রকল্প প্রশাসন পদ্ধতি ব্যবহার করেও বাজেটের অনেক উপরে চলে যায়। এখানে, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রকল্পের আকার, চুক্তির ধরন, প্রকল্প প্রকৌশলী এবং পরিচালকদের দল, ঐতিহাসিক ডেটা ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে প্রকল্পের ব্যয় বৃদ্ধির পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করবে। এআই এছাড়াও দূরবর্তী কর্মীদের প্রশিক্ষণ অ্যাক্সেস করতে সহায়তা করবে। উপকরণ, যা তাদের দ্রুত তাদের দক্ষতা উন্নত করতে সাহায্য করবে। এটি সময় কমাতে পারে এবং নতুন প্রকল্প এবং সংস্থানগুলির জন্য প্রয়োজনীয় তহবিল কমাতে পারে। এটির ফলস্বরূপ, আপনার প্রকল্পের বিকাশ এবং বিতরণও ত্বরান্বিত হতে পারে।

ভবনের জেনারেটিভ ডিজাইনের জন্য এআই

সেখানে একটি নির্মাণ মডেলিংয়ের জন্য 3D-ভিত্তিক মডেলিং পদ্ধতি, যা নির্মাণ পেশাদার এবং প্রকৌশলীদের আরও দক্ষতার সাথে পরিকল্পনা করতে এবং বিল্ডিং অবকাঠামো নির্মাণের জন্য আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এটি একটি প্রকল্পের নির্মাণ পরিকল্পনা এবং ডিজাইন করতে এবং সংশ্লিষ্ট দলের সাথে ক্রিয়াকলাপগুলির একটি ক্রম সহ প্রকৌশল, যান্ত্রিক এবং নদীর গভীরতানির্ণয় পরিকল্পনার সাথে 3D মডেলিং করতে সহায়তা করতে পারে। সাব-টিমগুলির বিভিন্ন মডেল একে অপরের সাথে সংঘর্ষে লিপ্ত না হয় তা নিশ্চিত করার জন্য এটি চ্যালেঞ্জের অধিকারী।

নির্মাণ শিল্প এআই-চালিত ডিজাইন মডেলের জন্য মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে বিভিন্ন মডেলের মধ্যে সংঘর্ষ শনাক্ত করতে এবং কার্যকরভাবে এগুলি প্রশমিত করতে। সাথে ব্যবহার করা যায় এমন সফটওয়্যারও আছে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিভিন্ন সমাধান অন্বেষণ এবং কার্যকর নকশা বিকল্প অবনতি জন্য. একবার ব্যবহারকারীরা প্রদত্ত মডেলে প্রয়োজনীয়তাগুলি সেট আপ করলে, উৎপাদক ডিজাইন সফ্টওয়্যার সীমাবদ্ধতাগুলিকে অনুকূল করতে 3D মডেল তৈরি করতে পারে এবং তারা আদর্শ মডেলগুলির সাথে না আসা পর্যন্ত বিভিন্ন পুনরাবৃত্তি থেকে শিখতে পারে।

প্রকল্পের ঝুঁকি প্রশমন

সমস্ত নির্মাণ প্রকল্প নিরাপত্তা, গুণমান, খরচ, সময় ইত্যাদির ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট ঝুঁকি নিয়ে আসে৷ আপনার প্রকল্প যত বড় হবে, ঝুঁকি তত বেশি হবে৷ যেহেতু অনেক সাব-কন্ট্রাক্টর চাকরির সাইটগুলিতে একই সাথে বিভিন্ন কাজের জন্য কাজ করছে, তাই AI এবং ML অগ্রাধিকারের ভিত্তিতে কাজগুলিকে কার্যকরভাবে নিরীক্ষণ এবং সমন্বয় করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পদ্ধতির সাথে, প্রকল্প দলগুলি কার্যকরভাবে তাদের সীমিত সময়ের উপর ফোকাস করতে পারে এবং সবচেয়ে বড় ঝুঁকির কারণগুলির উপর ভিত্তি করে সংস্থানগুলি পরিকল্পনা করতে সহায়তা করতে পারে। AI সমস্যাগুলির জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে অগ্রাধিকারগুলি বরাদ্দ করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। সাব-কন্ট্রাক্টরদের ঝুঁকি স্কোরের উপর ভিত্তি করেও রেট দেওয়া যেতে পারে যার সাহায্যে ম্যানেজাররা ঝুঁকি কমাতে উচ্চ-ঝুঁকির কাজগুলিতে আরও বেশি মনোযোগ দিতে পারে।

কর্মসূচি পরিকল্পনা

নির্মাণ সংস্থাগুলি এখন রোবট ব্যবহার করে নির্মাণ ক্ষেত্রের 3D স্ক্যানগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্যাপচার করে এবং একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করে যা বিভিন্ন উপ-প্রকল্পগুলি কতদূর পৌঁছেছে তা শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে। যদি কিছু ভুলভাবে সংগঠিত বা অফ-ট্র্যাক বলে মনে হয়, তাহলে প্রকল্প পরিচালকরা বড় চ্যালেঞ্জের দিকে যাওয়ার আগে পদক্ষেপ নিতে এবং সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে পারেন। ভবিষ্যতের অ্যালগরিদমগুলি এটি ভালভাবে করতে AI-ভিত্তিক পন্থা ব্যবহার করবে যা শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা হিসাবে পরিচিত। এই ধরনের পদ্ধতি অ্যালগরিদমগুলিকে ট্রায়াল-এব-এরর পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে স্বায়ত্তশাসিতভাবে শেখার অনুমতি দেবে। এটি বিভিন্ন প্রকল্পের উপর ভিত্তি করে অবিরাম সমন্বয় মূল্যায়ন করতে পারে। এটি সঠিক প্রকল্প পরিকল্পনায় সহায়তা করবে এবং সময়ের সাথে নিজের দ্বারা সংশোধন করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত পথগুলিকে অপ্টিমাইজ করবে।

এই সমস্ত সম্ভাবনার সাথে, নির্মাণ শিল্পের চিন্তাশীল নেতাদের এখন তাদের অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত বিনিয়োগ এআই-ভিত্তিক প্রযুক্তিতে, যা নির্মাণ খাতের পরিবর্তনের অনন্য চাহিদা পূরণ করতে পারে। এটির প্রাথমিক মুভার্স সঠিক দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করবে এবং সবচেয়ে কম সময়ের মধ্যে সবচেয়ে বেশি উপকৃত হবে।

(এটি আমাদের স্বাধীন অবদানকারী থেকে একটি স্পনসর নিবন্ধ)

ইনস্টাগ্রামে আমাদের অনুসরণ করুন (@uniquenewsonline) এবং ফেসবুক (@uniquenewswebsite) বিনামূল্যে জন্য নিয়মিত সংবাদ আপডেট পেতে

সম্পরকিত প্রবন্ধ