Forse manca ancora del tempo, ma anche l’ingegneria civile comincia a rendersi conto di quanto l’intelligenza artificiale possa fare la differenza nella realizzazione di grandi progetti.
Il percorso è più lungo che in altri settori perché molte prassi, come ad esempio la produzione del cemento o la posa dei mattoni, non sono mutate molto con il passare degli anni. Una lentezza ravvisata anche dalla società di consulenza McKinsey & Company che in un recente report ha spiegato: «Il settore ingegneristico e delle costruzioni ha raggiunto un valore annuale superiore ai 10 trilioni di dollari. Ma mentre i suoi clienti sono sempre più sofisticati, rimane profondamente lontano dai più moderni processi di digitalizzazione».
«Inoltre – prosegue il report – il settore investe attualmente solo l’1% del suo giro d’affari nelle nuove tecnologie, una proporzione ben inferiore rispetto a quanto accade in altri comparti, come ad esempio il manifatturiero».
Un cambio di passo nell’industria
Guardando al passato e al presente, e ipotizzando il futuro, McKinsey si dice comunque ottimista. «Gli stakeholders coinvolti nel ciclo di vita di un progetto, siano essi clienti, operatori, proprietari o fornitori di servizi – spiega il rapporto – non possono più accettare che l’intelligenza artificiale sia una prerogativa esclusiva di altre industrie».
E la ricerca dimostra che le aziende che hanno adottato processi di intelligenza artificiale al loro interno hanno il 50% di possibilità in più di generare utili. Ma a dispetto di quanto generalmente si possa immaginare, intelligenza artificiale non significa robot che guidano i camion o lavorano nei cantieri attività in modo tradizionale. Significa invece applicazioni di algoritmi in grado di migliorare l’efficienza e la produttività. In altre parole: risparmiare tempo e risorse economiche.
Cinque applicazioni dell’intelligenza artificiale
McKinsey identifica cinque principali categorie di applicazioni che possono cambiare le modalità di lavoro per ingegneri e costruttori, e ognuna di queste si riferisce ad un uso diffuso dell’intelligenza artificiale.
La prima è quella che viene chiamata reinforcement learning (insegnamento rinforzato), una tecnica che prevede l’analisi delle prove fatte e degli errori compiuti, per elaborare algoritmi che indicano il modo più efficiente di gestire i processi aziendali. Questo metodo viene generalmente utilizzato nella pianificazione del lavoro, ed è diffuso soprattutto nei trasporti e nella logistica.
La seconda applicazione permette di elaborare un sistema in grado di prevedere i rischi dei progetti, testare la loro fattibilità, e fare lo stesso con la qualità e la stabilità dei materiali.
La terza riguarda invece un trend nascente nel settore delle costruzioni, ossia la modularizzazione e la prefabbricazione. «Un numero crescente di progetti utilizza una grande quantità di materiali lavorata al di fuori dei cantieri. Questo comporta naturalmente una maggiore attenzione a tutta la catena della logistica per controllare i costi e il flusso di cassa in generale».
La quarta applicazione riguarda invece il machine learning (l’utilizzo di macchine sempre più sofisticate), il cui migliore esempio è il robot, che impara cosa fare attraverso le simulazioni. In questo modo, le macchine possono essere dedicate al lavoro su materiali prefabbricati o sulla manutenzione.
L’ultima applicazione è quella che viene chiamata image recognition e prevede il ricorso a immagini in 3D, realizzate attraverso i droni e la raccolta di immagini in tre dimensioni. Uno dei campi in cui viene usata questa applicazione è quello del controllo di qualità.
«Queste tecniche – spiega McKinsey – potrebbero aiutare gli ingegneri a confrontare i prodotti in fase di sviluppo e in fase finale con i disegni originali, o ancora usare un algoritmo per rilevare i rischi sulla sicurezza nei cantieri confrontando insieme le milioni di immagini realizzate dai droni».
Il futuro del BIM
L’intelligenza artificiale avrà un impatto innovativo anche sul BIM, il Building Information Modeling, il processo digitale attraverso il quale è possibile seguire la vita di un progetto in ciascuno dei suoi aspetti.
Secondo McKinsey, l’intelligenza artificiale è in grado di utilizzare immagini generate dai droni e i dati raccolti con strumenti tecnologici per creare modelli simili a quelli elaborati dal BIM, rendendo più agevole il confronto tra gli uni e gli altri.
«Queste applicazioni, grazie al numero elevato di informazioni messe a disposizione, permetteranno di ridurre in modo significativo i tempi necessari per prendere decisioni importanti nei cantieri; quello che prima era questione di mesi, adesso sarà questione di giorni».
Dalla teoria alla pratica, o meglio, dalle tecnologie alla loro applicazione sul campo, passerà ancora del tempo. Sebbene McKinsey registri un’evoluzione positiva nel settore delle costruzioni, tuttavia le grandi aziende devono ancora fare investimenti ingenti per avviare processi di intelligenza artificiale, che hanno bisogno di una raccolta dati molto dettagliata.
«L’impatto dell’intelligenza artificiale è considerevole solo se vengono messi a disposizione i dati giusti, e senza avviare i corretti processi di digitalizzazione le aziende leader nel settore delle infrastrutture non potranno trarne i vantaggi attesi. Questo riporta in primo piano la necessità di investimenti in strumenti moderni di raccolta e gestione dei dati. Per questa ragione – conclude il rapporto – nel prossimo futuro ci aspettiamo che la diffusione dell’intelligenza artificiale nelle costruzioni sarà ancora modesta… perché poche aziende hanno oggi la capacità di sviluppare al massimo tutte le potenzialità delle nuove tecnologie».
