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机器学习(ML)、人工智能(AI)和土木工程的(TM)关系?

机器学习(ML)、人工智能(AI)和土木工程的(TM)关系?

https://www.zhihu.com/video/962060109724209152

“未来TM工程的发展既不是Bim的,也不是Bitch的,而是ML&AI的”——intumu.com


以下根据公路交通为主各建设阶段随机遐想,

立个flag,你有好的想法可以留言补充,可以合作开发。


1.工可研阶段

项目建设意义:区域人口分布、国民经济、交通量调查及预测。可应用技术:线性、多元回归、时间序列预测;数据可视化(较常规图表更高级的数据动态可视化、区域数据云图、热点图)。已有范例:2017年贵州省交通大数据比赛、华为城市交通数据分析比赛。

走廊带选择、地质调绘:无人机航拍路线走廊带,初步分析拆迁量、不良地质分布等概况。一旦确定路线走廊,落实土地征迁也可以用航拍资料作为第一手证据,避免各种内幕关系抢栽、加盖。

工可研报告编写:利用已有项目的报告生成模板,分章节输入主要项目背景、参数等,自动化生成工可研报告(标准化、自动化)。


2.设计阶段(初步设计、施工图设计)

初勘、详勘:@CycleUser,这位大牛已经编写了Geopython库,相信在地质领域会越来越完美,关于这部分的应用可以直接看他的Github,不再赘述。

结构计算:建筑领域可能由PKPM直接出图,然后再此基础上进行修改;桥梁、隧道、边坡等结构计算分析可以是Midas或者其他;基坑计算可以是理正岩土等。那么问题来了:同一细分领域的理论或规范都是一致的,然而不同的设计院、甚至同一设计院下不同的所,采用不同的软件,有没有可能在垂直领域应用云计算,既可以避免各种盗版狗,也可以间接实现设计标准化?PS:没有设计上的标准化,BIM的应用效果、效率将大打折扣。

CAD制图:画图狗,确切的说应该叫做改图狗。一个项目被自己人(总工办)、甲方、审查等来回提意见,反复修改。那么能否采用工程类比法,具体操作层面:某一集团公司的在某一地区的历史设计图纸进行匹配,对设计说明进行自然语言处理,匹配项目的相似度;对不同地质条件下的CAD图(1:500或1:200)进行矢量化,然后提取点阵,进而进行大数据匹配。具体范例:隧道设计人员大部分的时间都用在洞门位置及形式的确定上面,假定区域地质条件相近的情况下,通过洞口的地貌,直接调用数据库相似项目,进行出图;更高级的操作就是将设计流程数据化,由机器自行确定洞门位置及形式进行出图。做到这一点,机器学习就可以截(深)胡(化)BIM。


3.施工阶段

随着人工成本的上升,机器化已经很有必要,而高级器械化也会随之而来(AI)。现阶段AI应用在无人驾驶和医疗领域较多,但机械设备智能化是未来的趋势,也将会更快渗透到各个领域。举个例子:以后隧道开挖TBM与AI结合,实现自动定位、无人驾驶、精确开挖,将有效杜绝超挖、欠挖;超前锚杆、系统锚杆、喷射混凝土也不会出现野蛮施工、偷工减料等问题;二衬台车根据监测数据自动跟进。自然也就不会出现中铁23局、中铁二院某隧道运营后一月就出现问题的BUG。


4.监理监测

还是AI技术的应用,想当年当在某建筑的甲方技术员,合着监理一起数钢筋是否按图施工。如果用履带式机器人现场检测对比图纸(或无人机拍摄拼图,与设计图比较),然后出结果。

检测领域就不用多说,如结构应力、变形检测数据实时动态通过WIFI进行传输到检测中心数据库,实时出具检测报告,无人为误判(人工修改)。


5.运营监控

基于大数据的分析,为运营事故提供参考方案,如视频事件检测,PLC智能化控制等等。此外,有个idea不知道可行否?由BAT三家任意一家牵头,在地理坐标定位的基础上,附以收费站云台摄像机抓拍车牌,实现某省或全国范围内家用轿车全程无杆系统(淘汰现有ETC),车主在离开收费站24h内付费即可,逾期支付收取利息并禁止下次上高速,嘿嘿。




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编辑于 2019-06-11

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