الذكاء الاصطناعي في الهندسة المدنية: التطبيقات والتطورات
تحليل وتصميم الهياكل، إدارة البناء، الهندسة الجيوتقنية، وتطوير البنية التحتية الذكية هي بعض تطبيقات الهندسة المدنية التي يمكن أن يقدم فيها التعلم العميق (Deep Learning) حلولا!
ما هو التعلم العميق (Deep Learning) ؟
وهو فرع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على الشبكات العصبية التي تتعلم من البيانات بدلا من أن تبرمج بتعليمات دقيقة. نظرا للكمية الكبيرة من بيانات الهندسة المدنية ونضج علوم البيانات، أصبح التعلم العميق الآن ناضجا بما يكفي ليعتبر أداة تصميم أولية لهياكل الهندسة المدنية، خاصة الأعمال الحرجة ذات الميزانية العالية مثل ناطحات السحاب أو الجسور.
سنركز هذا المقال على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الهندسة المدنية والتطبيقات الواعدة لهندسة التحليل الإنشائي.
في مرحلة "ماذا لو" في مفهوم هندسة البناء الأولية، يمكن الذكاء الاصطناعي توفير المزيد من البدائل للاستكشاف الأولي، خاصة عندما يطلب في تطبيقات الهندسة المدنية محاكاة ديناميكية هوائية وديناميكية السوائل الداخلية التي تستغرق وقتا طويلا.
بينما لا تحل الهندسة الذكاء الاصطناعي محل المحاكاة عالية الدقة المتطورة (CAE) في الهندسة المدنية، إلا أنها تساعد CAE التي تستغرق وقتا طويلا في التركيز على التصاميم التي استكشفها التعلم العميق في مجال تصميم قد يكون أوسع بمقدار 1000 إلى 100,000 مرة من المعتاد.
لذا، يمثل نهج هندسة الذكاء الاصطناعي مكملا للطرق المدمجة وليس بديلا لها.
ملخص فوائد المحاكاة الذكاء الاصطناعي في الهندسة المدنية
في التحليل والتصميم، أحدث FEM ثورة في الهندسة المدنية؛ من خلال استخدام خوارزميات ذكية، مكن المهندسين المدنيين من إجراء تحليل المشاريع واستخدام نماذج ثلاثية الأبعاد أكثر دقة وتطورا.
تظهر الاختراقات الأخيرة دقة وجودة بيانات وكفاءة محسلة، مما يعد بعصر جديد في الهندسة المدنية بفضل FEM (وCFD).
تعتمد خوارزميات التحسين الذكاء الاصطناعي على البيانات عالية الجودة السابقة وتساعد في حلول فعالة تعزز كفاءة وأداء التصميم الهيكلي. هذا التطبيق الذكاء الاصطناعي في الهندسة الإنشائية يحسن بشكل كبير نتائج التصميم ويبسط عمليات التصميم داخل الهندسة المدنية.
الفوائد العامة الذكاء الاصطناعي في الهندسة المدنية
قبل استكشاف تطبيقات المحاكاة (FEM أو CFD) للذكاء الاصطناعي، دعونا نستعرض بعض التطبيقات "العامة الاستخدامات" في الهندسة المدنية.
تخطيط المشاريع الفعال في صناعة البناء
تسهل أدوات الذكاء الاصطناعي التخطيط الفعال للمشاريع والجدولة من خلال استخدام تحليل المشاريع المتقدم وتحسين تخصيص الموارد وإدارة الجدول الزمني للمهندسين المدنيين. تستخدم منصات إدارة المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Procore وAutodesk BIM 360 بيانات المشاريع التاريخية وخوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بجداول المشاريع وتحديد عنق الاختناقات المحتملة في صناعة البناء. تحلل هذه المنصات بيانات أداء المشاريع السابقة، بما في ذلك ظروف الطقس، وتوفر المواد، وإنتاجية القوى العاملة، لتوليد جداول زمنية أكثر دقة وتقليل المخاطر.
علاوة على ذلك، تقوم خوارزميات الجدولة المبنية على الذكاء الاصطناعي بضبط جداول المشاريع الزمنية بشكل ديناميكي بناء على مدخلات البيانات اللحظية، مثل التأخيرات غير المتوقعة أو التغيرات في توفر الموارد. على سبيل المثال، في مشاريع البنية التحتية، يقوم برنامج الجدولة المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستمرار بتحسين تخصيص الموارد مثل المعدات والعمالة، لضمان سير العمل بكفاءة وتحقيق الإنجازات الحاسمة في الوقت المناسب.
بالإضافة إلى ذلك، تعزز أدوات تخطيط المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي التعاون بين مديري المشاريع والفرق. منصات مثل Asana أو Trello، على سبيل المثال، تستخدم خوارزميات وبيانات الذكاء الاصطناعي لتبسيط سير العمل ومساعدة الفرق على التنسيق والبقاء على المسار الصحيح لأهداف المشروع.
تحديد المخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي
تتفوق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحديد المخاطر والتنبؤ بمتطلبات الصيانة أثناء مشاريع البناء. يستفيدون من البيانات التاريخية لاتخاذ قرارات مستنيرة، وصيانة تنبؤية، وتقليل المخاطر بشكل استباقي.
على سبيل المثال، في بناء جسر، يمكن للمهندسين استخدام أدوات تحديد المخاطر المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات التاريخية من مشاريع جسور مماثلة حول العالم. حدد نظام الذكاء الاصطناعي المخاطر المحتملة مثل التآكل، وإجهاد المواد، والهشاشة الزلزالية من خلال فحص الأعطال السابقة، وأنماط الطقس، ومنهجيات البناء. مكن هذا المهندسين من تنفيذ تدابير استباقية مثل تعزيز الطلاءات المقاومة للتآكل، والعناصر الهيكلية المعززة، وأنظمة الكمبيوتر لمراقبة صحة الهيكل في الوقت الحقيقي للتخفيف من هذه المخاطر بفعالية.
.jpg)
علاوة على ذلك، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بمتطلبات الصيانة لمصاعد المبنى وأنظمة التكييف والتهوية وتكييف الهواء عند بناء ناطحة سحاب. يتنبأ نظام الذكاء الاصطناعي بموعد الحاجة إلى صيانة أو استبدال المكونات من خلال تحليل بيانات من مبان شاهقة مماثلة وأخذ أنماط الاستخدام وعمر المعدات والظروف البيئية في الاعتبار. أدى هذا النهج الاستباقي للصيانة إلى تقليل وقت التوقف والاضطرابات التشغيلية، وتحسين أداء المبنى على المدى الطويل، وتقليل تكاليف دورة الحياة.
بالإضافة إلى ذلك، تستخدم أدوات تحديد المخاطر المبنية على الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في مشاريع البنية التحتية واسعة النطاق مثل توسعات السكك الحديدية وبناء الطرق السريعة.
في مشروع قطار عالي السرعة، تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات الجيولوجية، وتقدم البناء، والعوامل البيئية لتحديد المخاطر الأمنية المحتملة، مثل الهبوط الأرضي، انهيار الأنفاق، والتأثيرات البيئية. يتيح ذلك لمديري المشاريع اتخاذ تدابير استباقية، مثل تعديل طرق البناء أو تعزيز المناطق الحرجة، لتقليل هذه المخاطر وضمان إتمام المشروع بنجاح ضمن الميزانية والجدول الزمني.
.jpg)
الهندسة الجيوتقنية
يعزز الذكاء الاصطناعي الهندسة الجيوتقنية من خلال تحسين دقة تحليل التربة وتمكين اتخاذ قرارات أفضل من خلال تفسير البيانات الدقيق والتنبؤ.
يمكن لأنظمة المراقبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى جانب إنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء) تقييم حالة الأرض باستمرار، واكتشاف التحولات الطفيفة التي قد تشير إلى عدم الاستقرار الوشيك.
علاوة على ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي قطاع البناء في اكتشاف ومنع الانهيارات الأرضية من خلال تحليل البيانات الجغرافية المكانية للتعرف على الأنماط والمساهمة في تطوير البنية التحتية الأكثر أمانا.
تطوير المدن الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي
دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير المدن الذكية يحسن استخدام الموارد ويعزز الخدمات الحضرية. كما يعزز النمو المستدام، مما يجعل المدن الذكية أكثر قابلية للعيش ومرونة وكفاءة.
يلعب الذكاء الاصطناعي دورا حيويا في تطوير المدن الذكية من خلال تنسيق الأنظمة الذكية ودمج تقنيات إنترنت الأشياء لتحسين استخدام الموارد وتعزيز الخدمات الحضرية من أجل النمو المستدام. على سبيل المثال، تقوم أنظمة إدارة الطاقة المدفوعة ب الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات اللحظية من العدادات الذكية وأجهزة الاستشعار لتحسين توزيع الكهرباء، مما يقلل الهدر ويخفض التكاليف للمستهلكين ومزودي المرافق. في برشلونة، إسبانيا، تستخدم منصة CityOS الذكاء الاصطناعي لمراقبة استهلاك الطاقة واستهلاك المياه وإدارة النفايات، مما يمكن مسؤولي المدينة من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات من أجل الاستدامة.
علاوة على ذلك، تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أنماط المرور، وتتنبأ بالازدحام، وتحسين أنظمة النقل لتخفيف الازدحام المروري وتقليل الانبعاثات. على سبيل المثال، تستخدم مبادرة الأمة الذكية في سنغافورة أنظمة إدارة حركة مرور مدعومة بقوة الذكاء الاصطناعي تقوم بضبط إشارات المرور ديناميكيا بناء على بيانات تدفق المرور في الوقت الحقيقي، مما يخفف الازدحام ويحسن أوقات السفر. بالإضافة إلى ذلك، تراقب أنظمة الصيانة التنبؤية المدعومة ب الذكاء الاصطناعي حالة أصول البنية التحتية مثل الجسور والطرق، مما يمكن الصيانة الاستباقية لمنع الأعطال المكلفة وضمان السلامة العامة.
علاوة على ذلك، يدعم الذكاء الاصطناعي مبادرات التخطيط الحضري من خلال تحليل البيانات الديموغرافية والعوامل البيئية والمؤشرات الاقتصادية لتوجيه قرارات استخدام الأراضي والتقسيم وتطوير البنية التحتية. في سونغدو، كوريا الجنوبية، يستفيد مخططو المدن من نماذج الذكاء الاصطناعي لمحاكاة تأثير المشاريع المقترحة على تدفق حركة المرور وجودة الهواء واستهلاك الطاقة، مما يضمن أن المشاريع الجديدة تتماشى مع أهداف الاستدامة في المدينة وتعزز جودة حياة السكان.
التقدم في الذكاء الاصطناعي داخل الهندسة المدنية
تشمل التطورات في الذكاء الاصطناعي في الهندسة المدنية النمذجة التنبؤية، ومراقبة الجودة الآلية، وخوارزميات التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية للتواصل مع العاملين البشر.
تعزز هذه الابتكارات الابتكار والكفاءة في تنفيذ المشاريع وعمليات البناء. تمكن تقنيات النمذجة التنبؤية من التنبؤ الدقيق بنتائج المشاريع، وسلوك المواد، والأداء الهيكلي، مما يدفع لاتخاذ قرارات مستنيرة في مشاريع الهندسة المدنية.
بالإضافة إلى ذلك، يحسن التحكم الآلي في الجودة المعتمد على الذكاء الاصطناعي من مراقبة عمليات البناء وتحليل البيانات والتفتيش، مما يضمن الالتزام بالمعايير وبروتوكولات السلامة وتقديم بنية تحتية عالية الجودة.
تعزز أدوات الذكاء الاصطناعي للاتصال، مثل المساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة، التعاون بين أصحاب المصلحة من خلال معالجة اللغة الطبيعية، مما يبسط التواصل ويسهل إدارة وتنسيق المشاريع بكفاءة.
النمذجة التنبؤية للهندسة المدنية - نهج وحالات استخدام FEA
كمثال كلاسيكي على التأثير الكبير للنماذج التنبؤية المبنية على تحليل العناصر المحدودة (FEA)، يمكن محاكاة توزيع الإجهاد في الجسر تحت أحمال حركة المرور المختلفة لتحديد نقاط الفشل المحتملة وتحسين التعزيز الهيكلي.
FEA باختصار
برنامج FEA هو أداة تتنبأ بتوزيع الإجهاد، والتشوه، ونقاط الفشل في الهياكل مثل المباني والجسور والسدود. يستخدم المهندسون FEA لتقييم سلامة الهيكل تحت ظروف تحميل مختلفة، مع تحسين التصميم لتحسين الأداء والسلامة.
بينما كان يستخدم المهندسون والمعماريون في الماضي لتنفيذ مشاريع التحليل الهيكلي الديناميكي والثابت عبر حسابات يدوية للهياكل البسيطة، في الوقت الحاضر للمشاكل الأكثر تعقيدا، يمكنهم الاستفادة من برامج FEA "الكلاسيكية" (المبنية على الفيزياء) أو أدوات جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي (مبنية على بيانات مولدة من FEA أو سجلات تجريبية).
سلوك مواد البناء
كما تساعد FEA في التنبؤ بسلوك مواد البناء، مثل الخرسانة والصلب والمركبات، تحت سيناريوهات تحميل مختلفة.
يمكن للمهندسين تحسين اختيار المواد واتخاذ قرارات التصميم من حيث المتانة والأداء من خلال محاكاة خصائص واستجابات مواد البناء. يستخدم تحليل المقاومة لمحاكاة سلوك عوارض الخرسانة المسلحة تحت أحمال متغيرة، مع التنبؤ بانتشار وأنماط التشوه في الشقوق وتوجيه استراتيجيات اختيار مواد البناء والتعزيز.
التحليل الجيوتقني والزلزالي
كما يدعم تحليل التربة الجيوفيتكيلي من خلال محاكاة تفاعل التربة مع البنية، واستقرار المنحدر، وأداء الأساسات. يستخدم المهندسون تحليل الخصائص الفعالة (FEA) للتنبؤ بسلوك التربة تحت ظروف تحميل مختلفة، وتوجيه تصميم الأساسات وإدارة الصيانة واستراتيجيات التخفيف من المخاطر.
يسهل تحليل العناصر المحدودة تحليل الزلازل وتقييم المخاطر للهياكل في المناطق المعرضة للزلازل. يستخدم المهندسون FEA لمحاكاة سيناريوهات التحميل الزلزالي، والتنبؤ بالاستجابة الهيكلية، وتقييم مدى ضعف المباني ومواقع البناء والبنية التحتية أمام الزلازل.
النمذجة التنبؤية للهندسة المدنية - نهج وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي
تستخدم ديناميكا الموائع الحاسوبية (CFD) طرقا عددية لحل معادلات تدفق السوائل وانتقال الحرارة في الهندسة المدنية لتوفير رؤى قيمة حول تدفق الهواء حول المباني، وتدفق المياه في الهياكل الهيدروليكية، وتشتت الملوثات في البيئات الحضرية.
تحليل CFD (turbosplash.blogspot.com)
التطبيق - التكييف والتهوية وتكييف الهواء
تساعد النمذجة التنبؤية المعتمدة على CFD في تصميم أنظمة التهوية وأنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) للمباني. يمكن للمهندسين محاكاة أنماط تدفق الهواء، وتوزيع درجات الحرارة، وجودة الهواء الداخلي لتحسين تصميم النظام من أجل الراحة وكفاءة الطاقة. يستخدم CFD لتحليل أنماط تدفق الهواء في بهو المبنى لتحسين استراتيجيات التهوية الطبيعية وتقليل الحاجة للتبريد الميكانيكي.
التطبيق - الهياكل الهيدروليكية ونمذجة الفيضانات
يسهل CFD تحليل تدفق المياه في الهياكل الهيدروليكية مثل السدود والسدود والقنوات. يمكن للمهندسين محاكاة أنماط تدفق المياه، ونقل الرواسب، وتأثيرات التنظيف لتحسين تصميم وتشغيل مشاريع الهيدروليكية والبنية التحتية. يستخدم CFD لمحاكاة تدفق المياه حول عمود الجسر لتقييم إمكانات التنظيف وتصميم تدابير حماية مناسبة للحد من مخاطر التآكل.
أمثلة تطبيقية لنظام CFD في الهياكل الهيدروليكية ونمذجة الفيضانات
تساعد النمذجة التنبؤية المعتمدة على CFD في نمذجة الفيضانات وإدارة المخاطر وتقييمها للمناطق المعرضة للفيضانات لتجنب المخاطر على مشاريع البناء أو لمراقبة الهياكل القائمة. يمكن للمهندسين محاكاة عمليات هطول الأمطار والجريان، وديناميكيات تدفق الأنهار، وغمر سهول الفيضانات لتقييم مخاطر الفيضانات وتطوير استراتيجيات للتخفيف. تحاكي CFD تدفق الأنهار والفيضانات في السهول الفيضانية أثناء الأمطار الغزيرة لتحديد المناطق المعرضة للفيضانات وتخطيط تدابير الحماية من الفيضانات مثل السدود وجدران الفيضانات. يمكن للتعلم العميق المعتمد على البيانات أن يساعد في CFD عالي الدقة من خلال التحليل الأولي في الوقت الحقيقي.
الطبيعة غير المعلمية ل NCS (شكل المفاهيم العصبية) المبنية على الشبكات العصبية الاصطناعية تجعل من المثالي قراءة بيانات غير منظمة للغاية، على سبيل المثال، من خرائط الارتفاع الرقمية (DEM).
لديها القدرة على إحداث تأثير كبير في المستقبل!
الخاتمة - تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية في قطاع البناء
باختصار، رأينا كيف يقدم الذكاء الاصطناعي حلولا متقدمة في الهندسة المدنية، من تحليل الإنشاءات إلى تطوير البنية التحتية الذكية. التعلم العميق أصبح أداة تصميم أولية للمهندسين المدنيين، موسعا من استكشاف التصميم وتحسين الكفاءة الإنشائية أثناء البناء. يعزز تحديد المخاطر المدعوم الذكاء الاصطناعي سلامة المشروع، كما أن أدوات تخطيط المشاريع المبنية على الذكاء الاصطناعي تسهل الجدولة وتخصيص الموارد، مما يضمن نجاح المشروع في إدارة البناء.
نظرا للاستجابة الفورية المبنية على بيانات الإدخال وعدم الحاجة إلى مهارات متقدمة في FEM أو CFD، من الممكن تصور تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية متاحة ليس فقط للمهندسين المدنيين بل أيضا للمهندسين المعماريين والسلطات التنظيمية للإجابة على الأسئلة الأولية خلال مرحلة المفهوم في التخطيط الحضري، سواء في المكاتب أو في مواقع البناء.