الذكاء الاصطناعي في معدات البناء: طريقة جديدة للبناء

عادةً، عندما نفكر في معدات البناء والآلات الثقيلة، نتخيل بشراً يشغلون هذه الآلات القوية يدوياً. ومع ذلك، مع صعود الذكاء الاصطناعي، أصبحت العديد من مركبات البناء الآن مؤتمتة لتقليل المخاطر وتحسين السلامة وزيادة الكفاءة. أصبحت المركبات ذاتية القيادة والتحكم عن بعد أكثر شيوعاً في صناعة البناء.

على سبيل المثال، طورت فولفو مؤخراً TA15، وهي شاحنة قلابة ذاتية القيادة بالكامل مصممة خصيصاً لنقل المواد الثقيلة مثل الرمل والحصى والحطام من وإلى مواقع البناء. وفقاً لوزارة العمل الأمريكية، فإن صناعة البناء لديها ثالث أعلى معدل للإصابات المميتة. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في البناء، يمكننا تقليل هذه الوفيات بشكل كبير وتحسين تدابير السلامة. في هذه المقالة، سنستكشف كيف يعزز الذكاء الاصطناعي معدات البناء بجعلها أكثر ذكاءً وأماناً وكفاءة مع دفع الابتكار عبر صناعة البناء.

Link to this sectionفهم 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 المدعومة بالذكاء الاصطناعي مساعدة الإدارة على 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 تمكن 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، والتأكد من استخدام العمال لمعدات السلامة، وتتبع الحضور من خلال التعرف على الوجوه.
• إنترنت الأشياء (IoT): يربط إنترنت الأشياء الأجهزة، مما يسمح لها بمشاركة البيانات. تراقب الأجهزة القابلة للارتداء الذكية صحة العمال، بينما تنبه مستشعرات القرب والسلامة العمال بشأن المخاطر وتخطر الإدارة عند حاجة المعدات للصيانة.
• التحليلات التنبؤية: باستخدام البيانات التاريخية والتعلم الآلي، تتنبأ التحليلات التنبؤية بالأحداث المستقبلية، وتحدد المشكلات المحتملة، وتساعد في تحسين الجداول الزمنية. يمكنها أيضاً التنبؤ بظروف الطقس لمنع الاضطرابات في الموقع.

الشكل 1. استخدام YOLOv8 وتقدير الوضعية لمراقبة العمال.

Link to this sectionتطبيقات الرؤية الحاسوبية في الآلات الثقيلة#

Computer vision is changing how heavy machinery operates on construction sites, offering new and innovative solutions. Let’s walk through a few interesting applications that showcase the potential of image and video analytics in construction equipment.

Link to this sectionالذكاء الاصطناعي وجسور الموازين غير المأهولة#

جسر الميزان هو مقياس يستخدم لقياس وزن المركبات الثقيلة. هذا أمر بالغ الأهمية في البناء للتأكد من امتثال المركبات لحدود الوزن الآمنة أثناء النقل. تقليدياً، تعتمد هذه العملية على مشغل كشك لتسجيل تفاصيل مثل أوقات دخول وخروج المركبات، وأرقام التسجيل، وأوزان الأحمال يدوياً. ومع ذلك، يمكن أن يكون هذا النهج اليدوي بطيئاً، وعرضة للخطأ البشري، ويفتقر إلى الشفافية.

يمكن أن تساعد جسور الموازين غير المأهولة في تحسين الدقة، وتقليل الخطأ البشري، وتسريع العملية، وتوفير مراقبة في الوقت الفعلي وشفافية لعمليات أكثر أماناً وكفاءة. وهي تستخدم أجهزة مدمجة بالذكاء الاصطناعي مثل المستشعرات، والكاميرات، وشاشات LED، والتوجيه الصوتي المؤتمت لتبسيط العملية بأكملها. مع اقتراب الشاحنة من نقطة الدخول، تقوم الكاميرات المجهزة بتقنية التعرف التلقائي على لوحات الأرقام (ANPR) بـ اكتشاف لوحة ترخيص المركبة والتحقق من تسجيلها. إذا كان التسجيل صالحاً، يمنح النظام الوصول إلى ميزان الوزن.

الشكل 2. جسر ميزان غير مأهول.

تقوم مستشعرات الوزن أثناء الحركة المعتمدة على إنترنت الأشياء بقياس وزن الشاحنة أثناء تحركها، وإذا لزم الأمر، تنبيه السائق للتوقف في الموقع الصحيح للوزن الدقيق. يتم تحليل بيانات الوزن ومقارنتها بالحدود المحددة مسبقاً، وإذا كانت الشاحنة ضمن تلك الحدود، يتم توجيه السائق إلى بوابة الخروج. عند الخروج، يقوم نظام ANPR بإعادة التحقق من المركبة لضمان تطابقها مع تلك التي دخلت، بينما تراقب الكاميرات المعتمدة على الرؤية الحاسوبية العملية بحثاً عن أي مخالفات. يقوم النظام بتنبيه المشرفين واتخاذ إجراءات تصحيحية مناسبة في حالة وجود مشكلات مثل الأحمال الزائدة أو شذوذ السائق.

Link to this sectionمراقبة نعاس السائق باستخدام الذكاء الاصطناعي#

يُظهر استطلاع من وزارة النقل الأمريكية أن الشاحنات هي الوسيلة الأكثر شيوعاً لـ نقل البضائع. غالباً ما يقود سائقو الشاحنات لمسافات طويلة، بما في ذلك الرحلات الليلية. وهذا صحيح أيضاً في صناعة البناء، حيث تعتبر الشاحنات ضرورية لنقل الآلات الثقيلة والمواد بين المواقع، وأحياناً عبر مسافات كبيرة. يمكن أن يؤدي القيادة ليلاً إلى الإرهاق وزيادة خطر الحوادث. تُظهر الدراسات أن 21% من الحوادث المميتة سببها نعاس السائق.

لمعالجة هذه المشكلة، يستخدم مصنعو الشاحنات الرؤية الحاسوبية لمراقبة نعاس السائق. يمكن استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية مثل التعرف على الوجوه، وتقدير الوضعية، واكتشاف الأشياء لمراقبة حركة عين السائق، ووضعية الرأس، وتعبيرات الوجه. على سبيل المثال، إذا انغلقت جفون السائق بما يتجاوز نطاقاً محدداً، يمكن للنظام اكتشاف ذلك وإطلاق إنذار لتنبيه السائق. تُستخدم أنظمة كشف نعاس السائق على نطاق واسع في شاحنات تاتا وشركات السيارات الأخرى.

الشكل 3. مراقبة نعاس السائق باستخدام الرؤية الحاسوبية.

Link to this sectionمركبات 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، يطور الباحثون مركبات بناء ذاتية القيادة مثل الجرافات والرافعات.

هذه الآلات ذاتية القيادة مجهزة بكاميرات عالية الدقة وتقنية الرؤية الحاسوبية التي تحلل التضاريس وتقيم عوامل مثل المنحدر، والأرض الرخوة، والمناطق غير المستوية. وهي تستخدم اكتشاف الأشياء للتعرف على الأشخاص والمعدات، مما يعزز السلامة عن طريق التوقف تلقائياً عند اكتشاف عائق. طور باحثون من جامعة هوا تشونغ للعلوم والتكنولوجيا (HUST)، بالتعاون مع شانتوي، مؤخراً جرافة ذاتية القيادة يمكنها العمل في درجات حرارة قاسية تصل إلى -10 درجة مئوية.

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

Link to this sectionتحسين الوقود في الآلات الثقيلة#

يعد تحسين الوقود أمراً حيوياً لشركات البناء، لكن تنفيذ ممارسات كفاءة الوقود يمكن أن يكون صعباً. مع تقلب أسعار الوقود ووجود سائقين متعددين يشغلون مركبات البناء، تصبح إدارة استهلاك الوقود يدوياً معقدة. يمكن استخدام أنظمة إدارة الوقود التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتعزيز العملية وتقليل استهلاك الوقود.

يتم تدريب أنظمة إدارة الوقود بالذكاء الاصطناعي هذه بمجموعات بيانات كبيرة لتحسين استخدام الوقود من خلال توليد خيارات مسار متعددة والتوصية بأكثر المسارات كفاءة في استهلاك الوقود. أيضاً، يمكن دمجها مع وحدة التحكم في محرك المركبة (ECU) لتوفير توصيات تغيير 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. تزويد شاحنة بالوقود.

Link to this sectionإيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي في معدات البناء#

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

• إطالة عمر المعدات: المراقبة المنتظمة والصيانة في الوقت المناسب تزيد من عمر الآلات.
• تقليل وقت التوقف: العمليات المؤتمتة والصيانة التنبؤية تقلل من وقت توقف المعدات.
• تحسين اتخاذ القرار: توفر 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 وفورات طويلة الأجل، إلا أن تكلفة تنفيذ هذه الأنظمة مقدماً كبيرة، مما قد يمثل عائقاً للشركات الصغيرة.
• مخاوف الخصوصية: نظراً لأن الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على البيانات، فإن ضمان التخزين الآمن وحماية هذه المعلومات أمر 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.

Link to this sectionتأثير مركبات البناء المدفوعة بالذكاء الاصطناعي#

تتبنى صناعة البناء الذكاء الاصطناعي بسرعة، مع شركات مثل Caterpillar وDaimler التي تقود الطريق في تطوير الشاحنات ذاتية القيادة. في عام 2019، قدمت Daimler نموذجاً أولياً عاملاً لـ شاحنتها ذاتية القيادة، والتي من المتوقع أن تطرح في السوق بحلول عام 2027. شاحنة النقل ذاتية القيادة من Caterpillar، طراز 797F، تجعل عمليات التعدين بالفعل أكثر كفاءة. تستخدم شركات كبرى مثل BHP Group، وRio Tinto، وBarrick Gold طراز 797F على مدار الساعة، حيث أبلغت عن صفر إصابات في مكان العمل. وبالمثل، تدعي TuSimple، وهي شركة شاحنات ذاتية القيادة صينية، أن شاحناتها أكثر كفاءة في استهلاك الوقود بنسبة 11% من تلك التي يتم قيادتها يدوياً. في يونيو 2023، أكملت TuSimple بنجاح رحلة بدون سائق لمسافة 39 ميلاً على طريق عام مفتوح في الصين.

مع استمرار الشاحنات ذاتية القيادة في التأثير بشكل إيجابي على صناعة البناء، من المتوقع أن ينمو السوق بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 10%. مع تحسين معدات البناء المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للسلامة وكفاءة الوقود، تتجه الشركات نحو بيئات عمل أكثر أماناً واستدامة.

Link to this sectionالطريق أمام الذكاء الاصطناعي في مركبات البناء#

الذكاء الاصطناعي هو مغير لقواعد اللعبة في صناعة البناء ويجعل الآلات 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 أن هناك 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 تشعر بالفضول تجاه الذكاء الاصطناعي؟ تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا، وانضم إلى مجتمعنا للتواصل مع عشاق التقنية الآخرين. تعرف على المزيد حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل القيادة الذاتية والتصنيع.