Предиктивная аналитика – качественно новый способ применения машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Сейчас ее способности исследуются в строительной отрасли. Smartvid.io (стартап, разработавший технологию применения ИИ и машинного обучения для анализа фото и видео информации на стройплощадке, стратегическая инвестиция Autodesk в 2017 году – ред.) предпринимает значительные усилия в применении этой технологии в строительных рабочих процессах. Она дает пользователям возможность добывать текущие данные и изображения с площадок для повышения безопасности на объекте. Smartvid.io разработала свою технологию для полной интеграции с Autodesk BIM 360, которая позволяет собирать информацию непосредственно из источника.
Техника безопасности в строительстве
Smartvid.io начала сотрудничество с Suffolk Construction (американский девелопер, входит в список 20 крупнейших строительных компаний в стране – ред. ) для того, чтобы протестировать способность AI предсказывать инциденты в области строительной безопасности на конкретных площадках. Движущей силой этой инициативы стала программа Suffolk Construction «Safer Together». Это сотрудничество Suffolk Construction с подрядчиками с целью обеспечить безопасность на рабочих местах в отрасли, печально известной несчастными случаями и травмами. Они уделяют большое внимание взаимодействию с субподрядчиками и делают акцент на позитивных обсуждениях безопасности, а не на негативных призывах. Их кредо простое: «В конце дня каждый благополучно уходит домой».Для того чтобы протестировать возможности предиктивной аналитики, Smartvid.io использовала сохраненные за десять лет данные от Suffolk, которые были загружены в Vinnie, движок на базе искусственного интеллекта. Идея заключается в том, что Vinnie сможет сравнить эти данные с текущими изображениями со строительной площадки, отчетами об инцидентах и данными об окружающей среде. Отслеживая такие вещи, как использование средств индивидуальной защиты, погода, тип и стадия проекта, а также сравнивая эти данные с отчетами об инцидентах, Vinnie смогла создать предиктивную модель для вопросов безопасности.
Предиктивная модель Vinnie поддержит «Safer Together», отслеживая полное соблюдение установленного порядка использования средств индивидуальной защиты и создавая почву для активного усиления протоколов безопасности и соответствия стандартам, а затем выдавая предупреждающие оповещения руководителям стройки.
Прогнозирование будущего с помощью изучения прошлого
Некоторые компании выводят ИИ за рамки простого исследования и вместо этого тренируют его предсказывать угрозы безопасности
- В течение трехлетнего периода Vinnie предсказала 20% всех инцидентов с точностью 80%, после того как руководитель решил получить 4 оповещения за год, при этом одно из них было «ложной тревогой».
- Если бы руководитель был не против получать больше оповещений, его можно было бы предупредить обо всех 40% инцидентов с точностью 66% (имели место 2/3 предсказанных инцидентов или примерно 12 оповещений за год, из которых 4 были «ложной тревогой»).
- Если только 1 из 4 предсказанных инцидентов предотвращен, компания с 50 проектами в год может избежать 40-100 инцидентов за этот период.
- При предполагаемой стоимости одного инцидента примерно $36 000 (по 2018 году), в год это составит от $1,4 млн до $3,6 млн экономии, связанной с безопасностью.
- Если мы предположим, что 50% предупреждений от системы предварительного оповещения приведут к предотвращению инцидента (с большей вероятностью), то финансовые выгоды окажутся вдвое больше.