الذكاء الاصطناعي في معدات البناء: طريقة جديدة للبناء

عادةً، عندما نفكر في معدات البناء والآلات الثقيلة، نتخيل بشراً يقومون بتشغيل هذه الآلات القوية يدويًا. ومع ذلك، مع ظهور الذكاء الاصطناعي، أصبحت العديد من مركبات البناء الآن مؤتمتة لتقليل المخاطر، وتحسين السلامة، وتعزيز الكفاءة. تصبح المركبات ذاتية القيادة والمتحكم بها عن بُعد أكثر شيوعًا في قطاع البناء.

على سبيل المثال، طورت شركة فولفو مؤخرًا الشاحنة القلابة TA15 ذاتية القيادة بالكامل والمصممة خصيصًا لنقل المواد الثقيلة مثل الرمال والحصى والأنقاض من وإلى مواقع البناء. وفقًا لوزارة العمل الأمريكية، فإن قطاع البناء يحتل المرتبة الثالثة من حيث أعلى معدل للإصابات المميتة. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع البناء، يمكننا تقليل هذه الوفيات بشكل كبير وتحسين تدابير السلامة. في هذه المقالة، سنستكشف كيف يعزز الذكاء الاصطناعي معدات البناء من خلال جعلها أكثر ذكاءً وأمانًا وكفاءة مع دفع عجلة الابتكار في جميع أنحاء قطاع البناء.

فهم كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في معدات البناء#

يمكن أن تواجه معدات ومركبات البناء حوادث بسبب بيئات العمل غير المتوقعة والخطأ البشري. ومع ذلك، يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مساعدة الإدارة في معالجة مخاطر مكان العمل بفعالية وتقليل هذه الأخطاء. يمكن أيضاً استخدام الذكاء الاصطناعي في معدات البناء لتحسين تشغيل المعدات ومراقبة أداء الآلات وأتمتة جداول الصيانة.

إليك نظرة فاحصة على التقنيات الرئيسية التي تتيح هذه الابتكارات:

• الرؤية الحاسوبية: يمكن للآلات تحليل البيانات المرئية في الوقت الفعلي باستخدام نماذج متقدمة مثل Ultralytics YOLOv8، مما يساعد في مراقبة مواقع البناء، وتتبع المخزون، وضمان استخدام العمال لمعدات السلامة، وتتبع الحضور من خلال التعرف على الوجه.
• إنترنت الأشياء (IoT): يربط إنترنت الأشياء الأجهزة ببعضها البعض، مما يتيح لها مشاركة البيانات. تراقب الأجهزة القابلة للارتداء الذكية صحة العمال، بينما تنبه مستشعرات القرب والسلامة العمال بشأن المخاطر وتخطر الإدارة عندما تحتاج المعدات إلى الصيانة.
• التحليلات التنبؤية: باستخدام البيانات التاريخية والتعلم الآلي، تتنبأ التحليلات التنبؤية بالأحداث المستقبلية، وتحدد المشكلات المحتملة، وتساعد في تحسين الجداول الزمنية. يمكنها أيضاً التنبؤ بأحوال الطقس لمنع الاضطرابات في الموقع.

Fig 1. Using YOLOv8 from Ultralytics and pose estimation to monitor workers.

تطبيقات الرؤية الحاسوبية في الآليات الثقيلة#

تغير الرؤية الحاسوبية طريقة تشغيل الآلات الثقيلة في مواقع البناء، مما يقدم حلولاً جديدة ومبتكرة. دعونا نستعرض بعض التطبيقات المثيرة للاهتمام التي تُظهر إمكانات تحليل الصور والفيديو في معدات البناء.

الذكاء الاصطناعي وموازين الشاحنات غير المأهولة#

الميزان الجسري هو مقياس يُستخدم لقياس وزن المركبات الثقيلة. وهذا أمر بالغ الأهمية في البناء للتأكد من أن المركبات تمتثل لقرارات حدود وزن السلامة أثناء النقل. تقليديًا، تعتمد هذه العملية على موظف كбиن لتسجيل تفاصيل مثل أوقات دخول وخروج المركبة، وأرقام التسجيل، وأوزان الحمولة يدويًا. ومع ذلك، يمكن أن يكون هذا النهج اليدوي بطيئًا، وعرضة للخطأ البشري، وافتقارًا للشفافية.

يمكن للموازين الجسرية غير المأهولة أن تساعد في تحسين الدقة، وتقليل الخطأ البشري، وتسريع العملية، وتوفير المراقبة والشفافية في الوقت الفعلي لتشغيل أكثر أمانًا وكفاءة. وهي تستخدم أجهزة مدمجة بالذكاء الاصطناعي مثل المستشعرات، والكاميرات، وشاشات LED، والتوجيه الصوتي الآلي لتبسيط العملية برمتها. مع اقتراب الشاحنة من نقطة الدخول، تقوم الكاميرات المزودة بتقنية التعرف التلقائي على لوحات الأرقام (ANPR) بـاكتشاف لوحة ترخيص المركبة والتحقق من تسجيلها. وإذا كان التسجيل صالحًا، يمنح النظام حق الوصول إلى مقياس الوزن.

الشكل 2. ميزان جسري غير مأهول.

تقوم مستشعرات الوزن أثناء الحركة المدعومة بإنترنت الأشياء بعد ذلك بقياس وزن الشاحنة أثناء تحركها، وإذا لزم الأمر، تنبه السائق للتوقف في الوضع الصحيح للوزن الدقيق. يتم تحليل بيانات الوزن ومقارنتها بالحدود المحددة مسبقًا، وإذا كانت الشاحنة ضمن تلك الحدود، يتم توجيه السائق إلى بوابة الخروج. عند الخروج، يقوم نظام ANPR بالتحقق مرة أخرى من المركبة للتأكد من تطابقها مع المركبة التي دخلت، بينما تقوم الكاميرات المُمكَّنة بالرؤية الحاسوبية بمراقبة العملية بحثًا عن أي مخالفات. ينبه النظام المشرفين ويتخذ الإجراءات التصحيحية المناسبة في حال حدوث مشكلات مثل الأحمال الزائدة أو شذوذ السائق.

مراقبة نعاس السائق باستخدام الذكاء الاصطناعي#

يُظهر استطلاع صادر عن وزارة النقل الأمريكية أن الشاحنات هي الوسيلة الأكثر شيوعًا لـنقل البضائع. وغالبًا ما يقود سائقو الشاحنات لمسافات طويلة، بما في ذلك الرحلات الليلية. ينطبق هذا أيضًا على قطاع البناء، حيث تعتبر الشاحنات ضرورية لنقل الآلات الثقيلة والمواد بين المواقع، وأحيانًا عبر مسافات شاسعة. القيادة ليلاً يمكن أن تؤدي إلى الإرهاق وزيادة خطر الحوادث. تُظهر الدراسات أن 21% من الحوادث المميتة ناتجة عن النعاس أثناء القيادة.

لمعالجة هذه المشكلة، تستخدم شركات تصنيع الشاحنات الرؤية الحاسوبية لمراقبة نعاس السائق. يمكن استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية مثل التعرف على الوجه، وتقدير الوضعية، واكتشاف الكائنات لمراقبة حركة عين السائق، ووضعية رأسه، وتعبيرات وجهه. على سبيل المثال، إذا أُغلق جفنا السائق بما يتجاوز نطاقًا محددًا، فيمكن للنظام اكتشاف ذلك وإطلاق الإنذار لتنبيه السائق. تُستخدم أنظمة الكشف عن نعاس السائق على نطاق واسع في شاحنات تاتا وغيرها من شركات السيارات.

الشكل 3. مراقبة نعاس السائق باستخدام الرؤية الحاسوبية.

مركبات البناء ذاتية القيادة والذكاء الاصطناعي#

يمكن أن تكون ظروف العمل في مواقع البناء صعبة، خاصة في درجات الحرارة القاسية. على سبيل المثال، في مواقع الحفر، غالباً ما يواجه العمال حرارة شديدة، مما يؤثر على قدرتهم على العمل بكفاءة ويتطلب فترات راحة متكررة للترطيب والراحة. للمساعدة في تقليل وقت التوقف في هذه الظروف، يقوم الباحثون بتطوير مركبات بناء ذاتية القيادة مثل الجرافات والرافعات.

هذه الآلات ذاتية القيادة مزودة بكاميرات عالية الدقة وتقنية الرؤية الحاسوبية التي تحلل التضاريس وتقيم عوامل مثل الانحدار، والأرض الرخوة، والمناطق غير المستوية. وهي تستخدم اكتشاف الكائنات للتعرف على الأشخاص والمعدات، مما يعزز السلامة عن طريق التوقف تلقائيًا عند اكتشاف عائق. طوّر باحثون من جامعة هواجونغ للعلوم والتكنولوجيا (HUST)، بالتعاون مع شركة شانتوي، مؤخرًا جرافة ذاتية القيادة يمكنها العمل في درجات حرارة متطرفة تصل إلى -10 درجات مئوية.

الشكل 4. مثال على جرافة ذاتية القيادة (المصدر: constructionworld.in).

تحسين استهلاك الوقود في الآليات الثقيلة#

يعد تحسين الوقود أمراً حيوياً لشركات البناء، ولكن تنفيذ ممارسات كفاءة الوقود يمكن أن يكون صعباً. مع تقلب أسعار الوقود وتعدد السائقين الذين يشغلون مركبات البناء، تصبح إدارة استهلاك الوقود يدوياً معقدة. يمكن استخدام أنظمة إدارة الوقود المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين العملية وتقليل استهلاك الوقود.

تم تدريب أنظمة إدارة الوقود هذه التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات كبيرة لتحسين استخدام الوقود من خلال إنشاء خيارات مسار متعددة والتوصية بأكثر الطرق كفاءة في استهلاك الوقود. كما يمكن دمجها مع وحدة التحكم في محرك المركبة (ECU) لتوفير توصيات لتغيير التروس في الوقت الفعلي. من خلال اتباع هذه التوصيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن تحسين أنماط القيادة للسائقين المختلفين، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة الوقود.

الشكل 5. تزود شاحنة بالوقود.

إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي في معدات البناء#

توفر معدات البناء المدمجة بالذكاء الاصطناعي مجموعة من المزايا، بدءاً من اتخاذ القرارات القائمة على البيانات إلى المراقبة في الوقت الفعلي. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية:

• إطالة عمر المعدات: المراقبة المنتظمة والصيانة في الوقت المناسب تزيد من عمر الآلات.
• وقت تعطل منخفض: العمليات المؤتمتة والصيانة التنبؤية تقلل من وقت تعطل المعدات.
• اتخاذ قرارات أفضل: يوفر رؤى قائمة على البيانات، مما يسمح بإدارة أكثر ذكاءً للموارد والعمليات.

ومع ذلك، على الرغم من الاعتماد المتزايد للذكاء الاصطناعي في البناء، لا تزال هناك بعض التحديات التي يجب مراعاتها:

• استثمار أولي مرتفع: على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى توفير طويل الأجل، إلا أن تكلفة تنفيذ هذه الأنظمة مقدمًا كبيرة، مما قد يمثل عائقًا للشركات الصغيرة.
• مخاوف الخصوصية: نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على البيانات، فإن ضمان التخزين الآمن وحماية هذه المعلومات يعد أمرًا بالغ الأهمية لتجنب الوصول غير المصرح به.
• العمالة الماهرة: يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في معدات البناء تدريباً متخصصاً، ويمكن أن يكون تعليم العمال كيفية استخدام هذه التقنيات تحدياً كبيراً، خاصة مع الجداول الزمنية المتطلبة.

تأثير مركبات البناء التي تعمل بالذكاء الاصطناعي#

يتبنى قطاع البناء الذكاء الاصطناعي بسرعة، حيث تقود شركات مثل كاتربيلر وديملر الطريق في تطوير الشاحنات ذاتية القيادة. في عام 2019، قدمت ديملر نموذجًا عمليًا لـشاحنتها ذاتية القيادة، والتي من المتوقع أن تطرح في الأسواق بحلول عام 2027. شاحنة النقل ذاتية القيادة من كاتربيلر، طراز 797F، تجعل عمليات التعدين أكثر كفاءة بالفعل. تستخدم شركات كبرى مثل BHP Group وRio Tinto وBarrick Gold شاحنة 797F على مدار الساعة، مسجلة صفر إصابات في مكان العمل. وبالمثل، تدعي شركة TuSimple، وهي شركة صينية للشاحنات ذاتية القيادة، أن شاحناتها أكثر كفاءة في استهلاك الوقود بنسبة 11% مقارنة بتلك التي تُقاد يدويًا. في يونيو 2023، أكملت TuSimple بنجاح رحلة بدون سائق لمسافة 39 ميلًا على طريق عام مفتوح في الصين.

مع الاستمرار في تأثير الشاحنات ذاتية القيادة بشكل إيجابي على قطاع البناء، من المتوقع أن ينمو السوق بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) بنسبة 10%. مع تحسين معدات البناء المدعومة بالذكاء الاصطناعي للسلامة وكفاءة استهلاك الوقود، تتجه الشركات نحو بيئات عمل أكثر أمانًا واستدامة.

الطريق إلى الأمام للذكاء الاصطناعي في مركبات البناء#

يعد الذكاء الاصطناعي عاملاً مغيراً لقواعد اللعبة في قطاع البناء ويجعل الآليات الثقيلة أكثر ذكاءً وأماناً وكفاءة. من المركبات ذاتية القيادة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحسن استخدام الوقود وتراقب مواقع البناء في الوقت الفعلي، تساعد هذه التقنيات في تقليل الأخطاء وتوفير المال. في حين توجد تحديات، مثل تكلفة تنفيذ الذكاء الاصطناعي وتدريب العمال، فإن الفوائد كبيرة. مع دفع الذكاء الاصطناعي للابتكار، من المقرر أن يكون مستقبل البناء أكثر إنتاجية واستدامة وابتكاراً من أي وقت مضى.

هل أنت مهتم بالذكاء الاصطناعي؟ تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا، وانضم إلى مجتمعنا للتواصل مع عشاق التكنولوجيا الآخرين. تعرف على المزيد حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل القيادة الذاتية والتصنيع.