Tehisintellekt jõuab visa järjekindlusega kõigisse elualadesse ja ehitusvaldkond pole erand. Esialgu aitab juba kasutuses olevatesse tarkvaradesse integreeritud tehisaru projekteerimise ja ehitamise protsesse juhtida ning sel moel neid efektiivsemaks muuta.
Tuntavalt hakkasid digilahendused ja hiljem ka AI (artificial intelligence) ehitusse jõudma 1990ndatel aastatel koos interneti laialdase võidukäiguga.
Just siis hakkasid tekkima suured keelemudelid, aga ka näiteks masinõpe ja robootika, mis kõik ammutavad oma jõu andmekogudest, olles omakorda vundament selleks, et tehisintellekti üldse saaks välja töötada ja kasutusele võtta.
Kohe sai selgeks, et AI on üks moodus, kuidas parandada protsesside efektiivsust. Seda nii tööstuses, ehituses kui teistes valdkondades.
Tööstuses põhjustas see robotite võidukäigu tehaste tootmisliinidel, ehituses on robotiseerimine aga märksa komplitseeritum, kuna kõik ehitusplatsid on unikaalsed ja kasutuses vaid lühiajaliselt, mistõttu kindlaid rutiine ja muid parameetreid, mida robot oma tööks vajab, on keerulisem ja kahtlemata ka kulukam välja töötada.
AI aitab võrrelda projekti ja ehitusplatsil toimuvat
Ei saa tõmmata selget piiri, kus lõpeb digitaliseerimine ja algab tehisaru kasutamine, pigem nad täiendavad üksteist.
Eesti ühe suurima ehituse peatöövõtja AS-i Nordecon digitaliseerimise ja innovatsiooni juht Risto Vahenurm märgib, et ehitusinfo mudeldamine (BIM – building information modeling/management) on vähemalt viimased 20 aastat tähistanud ehituse digitaliseerimist.
Tema sõnul on BIM ka tänapäeval ehituses A ja O, tehisintellekt aga lisab sellele tarkust, mida saab kasutada varasemate programmeerimistarkvarade täiustamisel. Seega – AI täiendab BIM-i, mitte ei astu selle asemele.
Ka Nordeconis on BIM-i mudel ehitustegevuse juhtimisel kesksel kohal. Ühe viimaste aastate uuendusena on paaril objektil võetud kasutusele ehituse progressi monitoorimise lahendus, mis põhineb küll BIM-il, aga selle juures on abiks ka tehisarurakendus.
Kui veel üsna hiljaaegu oli igast ehitusetapist täpse ülevaate saamine üsna töömahukas ja tundlik inimlike eksimuste suhtes, siis tänu tehnoloogia arengule on sellise monitoorimise tehniline pool muutunud sel määral lihtsamaks, et ettevõtetel on ratsionaalne sellega tegeleda.
Ratsionaalsus seisneb ennekõike selles, et suure andmekoguse töötlemine on tänu AI-võimekusele palju kiirem ja kulutõhusam.
AI toob uusi võimalusi
„Praegu on tehisaru positsioonist ehituses väga kohane rääkida, sest AI aitab meil kiirendada juba varem alustatud digitaliseerimise protsesse, aga avab ka täiesti uusi võimalusi,” kinnitab Vahenurm.
„Minu jaoks on AI digitaliseerimise võimendaja. Ehituses on AI rakendamise eesmärk mingis protsessis efektiivsuse parandamine. Kohati on seda õnnestunud juba digitaliseerimisega teha, AI annab meie kätte uusi võtmeid, kuidas seda veelgi paremini teha.”
Ta tunnistab, et ehituses on digitaliseerimine kulgenud mõnevõrra vaevalisemalt kui mõnes muus majandussektoris. AI võiks sellele hoogu juurde anda.
„Tasub keskenduda oma äri eesmärkidele ja siis vastavalt valida eesmärkide elluviimiseks kas digitaalne tööriist või hiljem ka mõni AI-lahendus,” märgib ta. „Tehisintellektist räägitakse praegu väga palju ja võib tekkida juba teatud üleküllus ja kartus, et ollakse hiljaks jäädud. Seda ka ehitussektoris.
Selles maailmas orienteerumiseks soovitan fookust hoida oma äril ja valida just sellele vastavaid lahendusi. Alustada võiks n-ö lihtsakoelistest tehisintellekti kasutavatest tarkvaradest ning sealt üle minna juba laiemaks ettevõtte digitaalseks muutmiseks.”
Igatahes soovitab Risto Vahenurm tehisintellektiga katsetada, uurida, kas mingi AI tööriist sobib ettevõtte protsesside tõhustamiseks, olla selles järjekindel, aga samas jälgida, et mitte AI rägastikku ära eksida.
Täisautomaatsete AI agentideni on veel pikk tee
Risto Vahenurme hinnangul võib AI kasutuselevõtuga saavutada teatud efektiivsuse kasvu ka siis, kui varem ei olnud ettevõttes digitaliseerimise tase kuigi kõrge.
Näiteks aitab AI ka Excelis või teistes igapäevastes lahendustes andmete haldamisega paremini toime tulla. Nii jälgitakse ja kohandatakse tema sõnul ka Nordeconis jooksvalt lihtsamaid tööriistu ja protsesse vastavalt sellele, kuidas tehnoloogia pidevalt uueneb.
Aga kui minna juba mastaapsemate muutuste teed, siis on tarvis keskenduda ka andmete kvaliteedile, nende korrastatusele.Tuleb arvestada, et digitaalne transformatsioon on aeganõudev ja kulukas, sisaldades lisaks ka pidevat taustatööd andmetega, millele tuginedes AI töötab ja millest sõltub selle töö tulemuslikkus.
Vahenurme sõnul on just viimase aasta jooksul aru saadud, et ka ehituses oleneb AI agentide töö järjest rohkem algandmetest – mida struktureeritumad need on, seda parem on tulemus.
Inimene langetab otsuse
„Oluline on rõhutada, et tehisaru küll toimetab andmetega ja jõuab mingile järeldusele, aga inimese kontroll on seejuures vähemalt esialgu veel kindlasti seal juures,” selgitab ta.
„AI teeb valmis n-ö mustandi, aga inimene vaatab selle üle ja langetab otsuse. Arvan, et vähemalt ehituses ja üldse inseneerias on veel pikk tee minna täisautomaatsete AI agentideni.”
Seega – tehisintellekt aitab küll teatud protsesse tõhusamalt läbida, ega AI mõttekäik peab ikkagi olema kontrollitav, ehk teisisõnu peab insener aru saama, kuidas AI töötab ja mil moel tulemuseni jõuti. Ehituses on tehisaru jõudnud nii platsiehitusse kui ka viimastel aastatel järjest hoogu koguvasse nn tehaseehitusse.
Kui ehitusmaterjale või konkreetse objekti detaile tootvas tehases on selle rakendamine sarnane ükskõik millise muu tootmisega, siis ehitusplatsil on peatöövõtjale AI-st abi ehituse juhtimisel.
Ai-st kasu hindamisel
„Ehitusplatsil tuleb AI tugevalt esile, alates otsesest juhtimisest, lõpetades progressikulgemise jälgimisega. AI aitab neid asju varasemast täpsemalt hinnata,” kirjeldab Vahenurm.
„Nordeconis näiteks toimub AI abil teostatavuse analüüs. Teeme platsil perioodiliselt pilte ja võrdleme neid BIM-i mudeliga, saame teada, kas erinevad detailid platsil on vastavalt projektile õiges asukohas. Lisades tööde ajagraafiku, saame jälgida, et ehitustempo vastaks seatud plaanile.”
Et ehitusplatsilt infot ammutada, on seal hakatud kasutama erinevaid sensoreid, et luua nn asjade internet (IoT). Samas on see üsna komplitseeritud, sest erinevalt tööstusliinist on iga ehitusplats teisest erinev ja lisaks ka pidevas muutumises.
Ideaalis võiks AI tulevikus olla ehitusplatsi meeskonna assisteeriv tehiskaaslane, mis aitab korraldada ehitustööde juhtimist, monitoorida materjalitarneid, esialgset järelevalvet, suhtleb materjale tootva tehasega jmt.
AI arengut suunab kulutõhususe argument
Kui suur võib olla oht, et tehis-intellekt süvendab projekteerimises ja ehituses standartsete tüüplahenduste süvenemist, kuna eripäraste lahenduste loomiseks on vaja ka süsteemid vastavaks kohandada?
Sest on ju ammu teada, et tüüpprojektide teostamine on ju igal juhul kiirem, tellija jaoks odavam ja tootja – projekteerija või ehitaja – jaoks rentaablim.
Risto Vahenurm on seda meelt, et pigem ei ole see tehisintellekti ja selle kasutamise küsimus, sest ka siiani on ju ehitusturul olnud valida, kas soetada n-ö kataloogikaupa või tellida arhitektuurne erilahendus.
Nii leiab ta, et mida rohkem AI kasutamine projekteerimises areneb, seda rohkem suudab tehisaru genereerida erinevaid arhitektuurseid võimalusi ning leida inseneridele kõige optimaalsemad ehitustehnilised lahendused.
„Lisaks aitab tehisintellekt uusi projekte mudeldada, sel moel katsetada ja virtuaalselt nende toimivust läbi proovida,” lisab Vahenurm. „Ka materjaliteaduses võiks AI abiks olla, näiteks uute materjalide või erinevate komposiitmaterjalide koostise optimeerimisel.
Näiteks betooni 3D-printimisel, kus on vaja, et segu kiiresti kivineks, sel peab olema kindel tugevusaste jne.” Kas aga tehisintellekti kasutamine projekteerimises ja ehituses peaks olema mingil moel standardiseeritud või reeglitega määratletud? Lisaks sellele seadusandlusele, mis niikuinii AI kasutamist reguleerib.
„See on laiema arutelu koht, kas mingit toodet, mis vastab juba täna kehtestatud nõuetele, peab kuidagi eraldi märgistama, kui selle toote loomise mingis etapis on osalenud AI,” ütleb Vahenurm. „Võimalik, et teenuste puhul soovib inimene teada, et temaga suhtleb tegelikkuses AI.
Kuid kas igati nõuetele vastava lõpptoote juures on vajalik, et märgitakse ära AI osalus? Sõltub kontekstist, kuid selline küsimus võib kerkida esile. Kindel on see, et vähemalt ehituses ei võta AI kasutamine inimeselt ära vastutust töö lõpptulemuse eest.”
Tööstus 5.0 kontseptsioon näeb ette inimese ja roboti koostöö võidukäiku
Ehituses on see muidugi kaunikesti komplitseeritud, aga juba on olemas ettevõtteid, kus tellismüüri ladumisel mitte enam laboris vaid ehitusplatsi tingimustes kasutatakse masinat.
Tellised antakse robotile ette ja masin siis laob kivid müüri.
Huvitava seigana olen näinud katsetust, kus tehisintellektilt on küsitud, millal robotid laialdasemalt ehitusplatsile jõuavad ja tema arvates võiks see toimuda u 10–15 aasta pärast.
Samas teatud tehnoloogiate AI poolset võimendamist võime näha juba lähema viie aasta jooksul,” arutleb Vahenurm.
„Prototüüpe luuakse, kindlasti on nad efektiivsed, aga areng sõltub sellest, kuidas kulgeb nende reaalne rakendamine ja kui kulutõhus massiline kasutamine on.”
Sama kehtib ka hoonete 3D-printimise vallas – kui terve hoone puhul on see praegu veel kallis ja kohmakas, siis tehases ehitusdetailide tootmisel võib osutuda vägagi kulutõhusaks.
