Apie statybos skaitmenizavimą, dirbtinio intelekto vaidmenį ir prisitaikymo iššūkius inžinieriams – KTU Statybos ir architektūros fakulteto mokslininkas prof. dr. Darius Pupeikis.

Pradėkime nuo didžiausios baimės: ar dirbtinis intelektas pakeis inžinierius?

Tam tikrose situacijose dirbtinis intelektas gali pakeisti specialistus, tačiau kritinis mąstymas ir sprendimų patvirtinimas išlieka žmogaus galioje. Kadangi DI atsakymai yra pagrįsti statistine tikimybe, aklas pasitikėjimas gali lemti skaudžias klaidas, griūtis ar net žmonių mirtis.

DI verta įdarbinti specifinėms užduotims atlikti, kaip dar vieną įrankį, tačiau būtina nuolatinė priežiūra, siekiant užtikrinti, kad procesas „nenuklystų į šoną“. Tad atsakant į klausimą, inžinieriai gali būti ramesni dėl savo ateities.

Kur statybos/projektavimo įmonės gali jį pritaikyti?

Šiuo metu statybos industrijoje DI sprendimai dar taikomi menkai, bet projektavimo įmonėse tikėtinas didelis progresas didinant architektūrinių ir inžinerinių sprendimų efektyvumą. Jau dabar taikomi DI grįsti modeliai, kurie 80–90 proc. tikslumu parenka tipinį sprendimą ir sugeneruoja 2D brėžinį, kurį projektuotojas turi patvirtinti (validuoti), pakoreguoti arba atmesti. Kalbant apie 3D modelius – kokybiškų duomenų, reikalingų patikimiems mašininio mokymosi algoritmams ištreniruoti, dar nėra daug. Tačiau ateityje 3D modeliais grįstų DI taikymo atvejų neabejotinai daugės.

Dar viena perspektyvi sritis projektavime – didžiųjų kalbos modelių (LLM) naudojimas programinei įrangai valdyti. Pavyzdžiui, užuot naudojęsis vartotojo sąsaja (UI), modeliavimo programos funkciją bus galima aktyvuoti tiesiogine tekstine komanda.

Statybos įmonėms vertėtų tikėtis spartesnės pažangos statybinių elementų gamybos sektoriuje. Čia gamybos linijos gali būti robotizuojamos pasitelkiant statinio informacinis modeliavimo (BIM) duomenis ir DI modelius. Tikėtina, kad ateities statyba bus panašesnė į stambiagabaritinių komponentų surinkimą, o ne į tradicinius, „šlapiais“ procesais grindžiamus darbus aikštelėje.

Kur DI jau taikomas šiandien?

Daugiausia taikymo atvejų fiksuojama pastatų eksploatavimo etape: proaktyvios eksploatacinės priežiūros, energijos vartojimo valdymo ir prognozavimo srityse. Taip pat dažnai pasitelkiamos kompiuterinės regos technologijos, kurios leidžia atpažinti bei klasifikuoti vaizdus iš nuotraukų ar vaizdo įrašų. Pavyzdžiui, šie sprendimai naudojami automatizuotiems skaičiavimams atlikti ar darbų saugos pažeidimams aptikti (detektuoti). Be to, duomenimis grįsti modeliai vis dažniau taikomi energijos suvartojimo, proaktyvios pastatų priežiūros, konstrukcijų dinamikos, žmonių bei transporto srautų ir kitoms simuliacijoms atlikti.

Statinių informacinis modeliavimas (BIM) dar ne taip seniai buvo naujovė, prie kurios dalis vyresnių inžinierių ne taip lengvai prisitaiko, kaip rinkai prisitaikyti prie DI eros?

– Vyresniems inžinieriams, kaip ir daugelio kitų sričių specialistams, šiandien mokytis valdyti naujas technologijas yra neišvengiama. Tai nereiškia, kad kiekvienas privalo tapti informacinių technologijų ekspertu, tačiau būtina gebėti naudotis naujausiais įrankiais, išlikti žingeidiems ir nebijoti jų diegimo procesų. Manau, kad ateitis priklauso toms pramonės šakoms, kurios pirmosios įsisavins šias technologijas, todėl statybos inžinerijai tai – puiki proga judėti pirmyn.

Kaip DI integruojamas jau KTU studijų metu statybos inžinieriams?

Skaitmenizavimo technologijos į studijų programas diegiamos gana plačiai. BIM, realybės skenavimas, daiktų internetas (IoT) ir skaitmeniniai dvyniai yra būtent tos sritys, kurios gali būti pritaikomos daugelyje architektūros ir statybos inžinerijos sričių.

Į studijų procesą taip pat įtraukiame duomenų mokslo dalykus. Galima teigti, kad pastatų duomenų mokslas lemia apie 80 proc. DI modelio sėkmės. Visas procesas prasideda nuo specifinės inžinerinės problemos identifikavimo, taikymo atvejo analizės ir skaitmeninių duomenų paruošimo bei apdorojimo – tik įveikus šiuos etapus galima sėkmingai pasitelkti modernius DI metodus. Svarbu pabrėžti, kad siekiant sukurti efektyvų DI modelį, duomenų mokslui itin svarbios inžinerinės bei architektūrinės kompetencijos. Būtina žinoti, kokie svarbūs parametrai gali kokybiškai „ištreniruoti“ DI algoritmus.

Ar mokant gerai valdyti DI įrankius galima uždirbti daugiau?

Trumpas atsakymas – taip. Tačiau ne todėl, kad DI viską padarys už jus, o todėl, kad jis gali drastiškai padidinti jūsų, kaip specialisto, sukuriamą pridedamąją vertę. Nors poveikis priklauso nuo konkrečios srities, jei jūsų darbas atliekamas kompiuteriu, labai tikėtina, kad DI įrankiai gali gerokai padidinti veiklos efektyvumą ir kokybę – žinoma, jei jie tinkamai įveiklinami, o rezultatai įvertinami kritiškai.

Kas atsako už DI paliktas klaidas ir kokios rizikos kyla?

Už DI sugeneruotas klaidas teisiškai ir etiškai atsako specialistas (inžinerinis projektuotojas, architektas ar ekspertas), kuris savo parašu patvirtina galutinį sprendimą. Pagrindinės rizikos apima DI „haliucinacijas“, kai pateikiami neteisingi skaičiavimai, logikos stoka, neskaidrumas, trukdantis specialistui laiku pastebėti kritines klaidas. Tad reikia visada būti atsargiam ir išlaikyti kompetencijas aukštame lygyje.