Ngành xây dựng thế giới đang tụt lại trong lĩnh vực ứng dụng AI
Theo trang Interesting Engineering, các tập đoàn công nghệ lớn của Mỹ đã công bố khoản đầu tư lên tới 300 tỷ USD cho hạ tầng AI. Một năm trước, vốn đầu tư mạo hiểm toàn cầu đổ vào các startup AI cũng đạt khoảng 97 tỷ USD.
Ngành xây dựng đang đứng trước nguy cơ tụt lại phía sau trong việc áp dụng AI trong công việc.
Tuy nhiên, ngành xây dựng đang đứng trước nguy cơ tụt lại phía sau trong ứng dụng AI. Theo báo cáo ONS Business Insights, chỉ 12% doanh nghiệp xây dựng tại Anh ứng dụng AI, con số phần nào phản ánh và góp phần hình thành tâm lý hoài nghi trong ngành này.
So với nhân viên ở các ngành khác, số lượng người lao động trong xây dựng hào hứng với AI ít hơn 11%, trong khi 34% tỏ ra lo ngại trước công nghệ này.
Ngoài ra còn một số rào cản khác. Thứ nhất, phần lớn sự phát triển ban đầu của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nền tảng cho phần lớn các thuật toán học máy, đều tập trung vào văn bản.
Tuy nhiên, AI dựa trên văn bản không có nhiều giá trị đối với ngành như xây dựng bởi ngành này vốn hoạt động xoay quanh các công trình, không gian ba chiều và khối lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ.
Trước đây, LLM cũng không thể tái hiện chính xác số lượng biến số khổng lồ trên công trường chẳng hạn như màu sắc khác nhau của đất đá, sự đa dạng về kết cấu và mật độ. Để đưa ra dự đoán hữu ích, dữ liệu đầu vào phải phản ánh được những đặc thù này.
Một rào cản lớn khác của AI trước đây là chưa thể trở thành hệ thống tự vận hành, tức có khả năng tự ra quyết định và ảnh hưởng đến kết quả thực tế.
Giải pháp mới vượt qua rào cản
Nhưng năm 2025 được kỳ vọng sẽ là bước ngoặt, khi ngành này vượt qua các rào cản đó và biến AI thành tài sản chiến lược.
Hiện nay, AI đã bước vào giai đoạn đa phương thức, có khả năng tiếp nhận và phân tích thế giới ba chiều thông qua hình ảnh, video, bản vẽ kỹ thuật và quét kỹ thuật số.
Việc áp dụng AI vào xây dựng được cho là sẽ mang tính bước ngoặt trong năm 2025 (Đồ họa: Downtobid).
Đây là bước tiến lớn. Ví dụ, AI có thể giám sát qua hình ảnh ghi lại trực tiếp tại công trường để phát hiện các nguy cơ mất an toàn.
Một ứng dụng khác là AI phân tích bản quét 3D công trình đang xây dựng để đảm bảo cấu trúc không cản trở hệ thống hạ tầng bên trong như ống nước, dây cáp – từ đó giảm thiểu tình trạng phải làm lại do sai sót thực tế.
Mặc dù AI đa phương thức đòi hỏi lượng dữ liệu đầu vào lớn và phức tạp hơn, sự đa dạng của các mô hình nền tảng theo từng loại dữ liệu (ngôn ngữ, âm thanh, hình ảnh…) giúp giảm nhu cầu dữ liệu riêng lẻ và chi phí phát triển.
Về rào cản AI chưa thể tự vận hành, trí tuệ nhân tạo hành động độc lập (agentic AI) ra đời, chính là bước nhảy vọt, đưa công nghệ từ chỗ hỗ trợ kỹ năng con người sang giai đoạn đảm nhiệm toàn bộ công việc từ đầu đến cuối.
Chìa khóa để phát triển AI hành động độc lập hiệu quả nằm ở khả năng lập kế hoạch, lặp lại và phản ánh lại – nghĩa là hệ thống học hỏi từ sai sót trước đó để cải thiện trong tương lai.
Điều này được hiện thực hóa nhờ các công nghệ mới như Học tăng cường phân cấp (Hierarchical Reinforcement Learning – HRL), trong đó mục tiêu lớn được chia nhỏ để nâng độ chính xác, cùng các kiến trúc tư duy tương tự như cách vận hành của não người.
Để đảm bảo AI loại này hoạt động chính xác, hiệu quả, đặc biệt khi chúng có khả năng tác động độc lập, cần thiết phải tạo ra môi trường mô phỏng chuyên ngành.
Với việc kết hợp AI đa phương thức, tích hợp sâu vào ngành và có khả năng tự vận hành sẽ giúp chuyển hóa toàn diện cách vận hành công trường xây dựng.
Công nghệ để hiện thực hóa điều đó đã sẵn sàng và việc ứng dụng không nhất thiết phải thực hiện ồ ạt, có thể bắt đầu bằng một AI duy nhất, đánh giá hiệu quả rồi mở rộng dần.
Cách tiếp cận lớp lang này sẽ tạo ra lộ trình khả thi, từng bước xây dựng một quy trình làm việc thông minh và linh hoạt hơn.
https%3A%2F%2Fbaoxaydung.vn%2Ftri-tue-nhan-tao-se-lam-thay-doi-nganh-xay-dung-nhu-the-nao-192250713111120194.htm
