{"id":527698,"date":"2018-04-26T11:23:05","date_gmt":"2018-04-26T11:23:05","guid":{"rendered":"http:\/\/www.webuildvalue.com\/?p=527698"},"modified":"2020-10-14T10:54:49","modified_gmt":"2020-10-14T10:54:49","slug":"la-promessa-dell-intelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.webuildvalue.com\/it\/megatrend\/la-promessa-dell-intelligenza-artificiale.html","title":{"rendered":"La promessa dell\u2019intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"\n
\"intelligenza-artificiale-costruzioni\"<\/figure>\n\n\n\n

Forse manca ancora del tempo, ma anche l\u2019ingegneria civile comincia a rendersi conto di quanto l\u2019intelligenza artificiale<\/strong> possa fare la differenza nella realizzazione di grandi progetti<\/strong>.
Il percorso \u00e8 pi\u00f9 lungo che in altri settori perch\u00e9 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 societ\u00e0 di consulenza McKinsey & Company che in un recente report ha spiegato: \u00abIl settore ingegneristico e delle costruzioni ha raggiunto un valore annuale superiore ai 10 trilioni di dollari. Ma mentre i suoi clienti sono sempre pi\u00f9 sofisticati, rimane profondamente lontano dai pi\u00f9 moderni processi di digitalizzazione\u00bb.
\u00abInoltre \u2013 prosegue il report \u2013 il settore investe attualmente solo l\u20191% del suo giro d\u2019affari nelle nuove tecnologie, una proporzione ben inferiore rispetto a quanto accade in altri comparti, come ad esempio il manifatturiero\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Un cambio di passo nell\u2019industria<\/h2>\n\n\n\n

Guardando al passato e al presente, e ipotizzando il futuro, McKinsey si dice comunque ottimista. \u00abGli stakeholders coinvolti nel ciclo di vita di un progetto, siano essi clienti, operatori, proprietari o fornitori di servizi \u2013 spiega il rapporto \u2013 non possono pi\u00f9 accettare che l\u2019intelligenza artificiale sia una prerogativa esclusiva di altre industrie\u00bb.
E la ricerca dimostra che le aziende che hanno adottato processi di intelligenza artificiale al loro interno<\/strong> hanno il 50% di possibilit\u00e0 in pi\u00f9 di generare utili<\/strong>. Ma a dispetto di quanto generalmente si possa immaginare, intelligenza artificiale non significa robot che guidano i camion o lavorano nei cantieri attivit\u00e0 in modo tradizionale. Significa invece applicazioni di algoritmi<\/strong> in grado di migliorare l\u2019efficienza e la produttivit\u00e0. In altre parole: risparmiare tempo e risorse economiche.<\/p>\n\n\n\n

Cinque applicazioni dell\u2019intelligenza artificiale<\/h2>\n\n\n\n

McKinsey identifica cinque principali categorie di applicazioni che possono cambiare le modalit\u00e0 di lavoro<\/strong> per ingegneri e costruttori, e ognuna di queste si riferisce ad un uso diffuso dell\u2019intelligenza artificiale<\/strong>.
La prima \u00e8 quella che viene chiamata reinforcement learning<\/strong><\/em> (insegnamento rinforzato), una tecnica che prevede l\u2019analisi delle prove fatte e degli errori compiuti, per elaborare algoritmi che indicano il modo pi\u00f9 efficiente di gestire i processi aziendali<\/strong>. Questo metodo viene generalmente utilizzato nella pianificazione del lavoro, ed \u00e8 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 fattibilit\u00e0, e fare lo stesso con la qualit\u00e0 e la stabilit\u00e0 dei materiali.
La terza riguarda invece un trend nascente nel settore delle costruzioni, ossia la modularizzazione e la prefabbricazione<\/strong>. \u00abUn numero crescente di progetti utilizza una grande quantit\u00e0 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\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

\"Londra\"\/
Londra<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La quarta applicazione riguarda invece il machine learning<\/strong><\/em> (l\u2019utilizzo di macchine sempre pi\u00f9 sofisticate), il cui migliore esempio \u00e8 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\u2019ultima applicazione \u00e8 quella che viene chiamata image recognition<\/strong><\/em> 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 \u00e8 quello del controllo di qualit\u00e0.
\u00abQueste tecniche \u2013 spiega McKinsey \u2013 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\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Il futuro del BIM<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale<\/strong> avr\u00e0 un impatto innovativo anche sul BIM<\/strong>, il Building Information Modeling, il processo digitale attraverso il quale \u00e8 possibile seguire la vita di un progetto in ciascuno dei suoi aspetti.
Secondo McKinsey, l\u2019intelligenza artificiale \u00e8 in grado di utilizzare immagini generate dai droni<\/strong> e i dati raccolti con strumenti tecnologici per creare modelli simili a quelli elaborati dal BIM, rendendo pi\u00f9 agevole il confronto tra gli uni e gli altri.
\u00abQueste 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 sar\u00e0 questione di giorni\u00bb.
Dalla teoria alla pratica, o meglio, dalle tecnologie alla loro applicazione sul campo, passer\u00e0 ancora del tempo. Sebbene McKinsey registri un\u2019evoluzione positiva nel settore delle costruzioni, tuttavia le grandi aziende devono<\/strong> ancora fare investimenti ingenti per avviare processi di intelligenza artificiale<\/strong>, che hanno bisogno di una raccolta dati molto dettagliata.
\u00abL\u2019impatto dell\u2019intelligenza artificiale \u00e8 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 necessit\u00e0 di investimenti in strumenti moderni di raccolta e gestione dei dati. Per questa ragione \u2013 conclude il rapporto \u2013 nel prossimo futuro ci aspettiamo che la diffusione dell\u2019intelligenza artificiale nelle costruzioni sar\u00e0 ancora modesta\u2026 perch\u00e9 poche aziende hanno oggi la capacit\u00e0 di sviluppare al massimo tutte le potenzialit\u00e0 delle nuove tecnologie\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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