OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile güçlendirilmiş bir inşaat zekâsı platformu geliştirdi. Platformda, 360 derece iş sahalarında segmentasyon modelleri çalıştırılarak inşaat ilerlemesi, güvenlik riskleri ve operasyonel sorunlar gerçek zamanlı algılanıyor; böylece proje gecikmeleri %20 azaltılıyor.
İnşaatta bilgi eksiklikleri pahalıya mal olur. Bir proje takvimin gerisinde kaldığında, nedenini belirlemek, sorumluluğu atamak ve işverenler, geliştiriciler ile alt yükleniciler arasında çözüm üzerinde anlaşmak haftalar sürebilir. Bu sırada gecikmeler artar, bütçeler aşılır ve gelir kaybı yaşanır. İki ay geciken bir otel için bu fark, başlangıçta öngörülen yatırım getirisinin önemli bir bölümünü oluşturabilir.
Temel sorun görünürlüktür. İnşaat projelerinde büyük ve karmaşık sahalarda aynı anda çalışan onlarca farklı meslek grubu yer alır. Neyin, ne zaman ve kim tarafından tamamlandığına ilişkin güvenilir ve kesintisiz bir kayıt olmadan anlaşmazlıkları hızla çözmek ve ilerlemeyi doğru biçimde tahmin etmek zordur.
OnsiteIQ bu boşluğu kapatmak için kuruldu. Şirket, aktif inşaat sahalarına çekim uzmanlarından oluşan ekipler gönderiyor. Projeye bağlı olarak haftalık, iki haftada bir veya günlük düzenli aralıklarla 360 derece kameralar kullanarak her iş sahasının %100'ünü görüntülüyor.
Bu görüntüler daha sonra coğrafi konum bilgisi içeren görsellere dönüştürülüyor ve inşaat ilerlemesini algılayan, güvenlik risklerini işaretleyen ve operasyonel içgörüleri ortaya çıkaran özel bir yapay zekâ hattında işleniyor; tüm bunlar Ultralytics YOLO11 ile güçlendiriliyor.
İnşaat zekâsını her iş sahasına taşıma#
OnsiteIQ, gayrimenkul sektöründeki işverenlere ve geliştiricilere inşaat zekâsı sunuyor. Bugüne kadar OnsiteIQ, ABD ve Kanada'da 200'den fazla şehirde 3.000'den fazla projeyi izledi ve 34 milyar doların üzerinde yeni geliştirme projesini kapsadı. Platformu, proje ekiplerinin sahada fiziksel olarak bulunmalarına gerek kalmadan, orada neler olup bittiğini neredeyse gerçek zamanlı anlamalarını sağlıyor. Bir milyon fit karelik bir geliştirme projesini yöneten ekip, tüm sahayı tek bir iş günü içinde inceleyebiliyor ve kat, meslek grubu ve alan bazında ilerlemeye ilişkin yapay zekâ tarafından oluşturulan içgörülerden yararlanabiliyor.
Platform, basit bir değer önerisi etrafında tasarlandı: yatırılan sermayenin hedeflenen sonuca, zamanında ve bütçe dâhilinde ulaşmasını sağlamak. İnşaat gecikmelerinin doğrudan mali etkisi vardır. Bir otel iki ay geç teslim edilirse bu dönemde kaybedilen oda geliri, projenin yatırım getirisini doğrudan düşürür. OnsiteIQ, proje ekiplerine sıralama sorunlarını erkenden fark etmeleri için gereken görünürlüğü sunuyor. Örneğin alçıpan işlerinin takvimin önünde gittiğini belirleyip bu sorunlar daha geniş çaplı gecikmelere yol açmadan önce elektrik ve sıhhi tesisat ekiplerini tempoyu korumaları için uyarabiliyor.
Platform, ilerleme takibinin yanı sıra güvenlik ve risk izlemeyi de destekliyor. Yangın söndürücüleri, yangın alarmlarını, su sızıntılarını ve diğer saha koşullarını algılamak, proje ekiplerine normalde sahada özel denetim turları gerektirecek ek bir gözetim katmanı sunuyor.
Sürekli değişen bir iş sahasında ilerlemeyi takip etme zorluğu#
İnşaat sahaları dinamik ortamlardır. Aynı alan, bir projenin her aşamasında; kazı ve taşıyıcı sistem inşasından mekanik tesisatın kaba montajına, alçıpan işlerine ve iç mekânların tamamlanmasına kadar tamamen farklı görünür. Nelerin tamamlandığını ve nelerin tamamlanmadığını takip etmek, tüm bu aşamalarda sahanın görsel durumunu aynı anda anlayabilen bir sistem gerektirir.
Saha gezileri, ilerleme raporları ve fotoğraf gönderimleri gibi bu soruna yönelik manuel yöntemler genellikle çok emek ister, tutarsızdır ve büyük ya da karmaşık projelerde ölçeklendirilmesi zordur.
OnsiteIQ için zorluk, sahaya, aydınlatmaya ve proje aşamasına göre önemli ölçüde değişen koşullarda, proje başına yüz binlerce görüntüde inşaata özgü sınıfları doğru biçimde tanımlayabilen bir algılama sistemi kurmaktı. Sistemin arka planda büyük hacimli görüntüleri işleyebilecek kadar hızlı, mali ve operasyonel kararları destekleyecek kadar doğru ve algılanabilir sınıflara ait şirket ontolojisi büyümeyi sürdürdükçe genişleyebilecek kadar esnek olması gerekiyordu.
OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11'i nasıl kullanıyor?#
OnsiteIQ'nin yapay zekâ hattı, iş sahasında çekilen her görüntüde çalışan Ultralytics YOLO11 segmentasyon modeli etrafında kurulu. Sistem, model eğitimi ve algılama için OnsiteIQ tarafından oluşturulup sürdürülen, inşaat sınıflarından oluşan yapılandırılmış bir bilgi sistemi olan özel bir ontolojiyi temel alıyor. Baş Ürün Müdürü Rammohan Adabala, ontolojinin algılama sonuçlarını karar almaya elverişli kıldığını belirtiyor: sınıflar yalnızca nesneye göre değil, durumuna göre de tanımlanıyor; böylece sistem, asılmış alçıpanı bantlanmış ya da boyanmış alçıpanlardan ayırabiliyor. Görüntü düzeyindeki algılamaların, işverenin harekete geçebileceği ilerleme verilerine dönüştürülmesini sağlayan da bu ayrım.
İşlem hattı iki aşamada çalışıyor:
• Görüntü düzeyinde algılama. Bir iş sahasında çekilen her 360 derece görüntü, görüntüde bulunan inşaat öğelerini algılayıp sınıflandıran YOLO11 segmentasyon modelinden geçirilir. Ontoloji; çıplak beton taşıyıcı sistem ve MEP kaba tesisatından boyanmamış alçıpan, tamamlanmış yüzeyler ve monte edilmiş cihazlara kadar inşaatın tüm aşamalarında çok çeşitli sınıfları kapsar. Örneğin bir buzdolabı ya da fırının algılanması, sistemin bir konut veya konaklama biriminin ince iş aşamasına ulaştığını anlamasını sağlar.
• İçgörülerin bir araya getirilmesi. Tek tek görüntülerden elde edilen algılama sonuçları, bir projeye ait veri kümesinin tamamında bir araya getirilerek kat ve meslek grubu düzeyinde ilerleme ölçütleri oluşturulur. Bu ölçütler platformun ilerleme takibi, takvim analizi, risk analizi ve güvenlik panolarına aktarılır ve doğrudan işverenlere, geliştiricilere ve proje yöneticilerine sunulur.
Segmentasyon kullanımı, OnsiteIQ'ya yalnızca sınırlayıcı kutu algılamanın sağlayabileceğinden daha zengin mekânsal bilgiler sunuyor. Şirketin ontolojisi genişledikçe OnsiteIQ, segmentasyon modelini bir sınıflandırıcıyla birleştiren bir topluluk mimarisi de geliştiriyor. Bu mimari, tek bir modelin sağlayabileceğinden daha verimli biçimde büyüyen sınıf kümesinde doğruluğu artırıyor.
Şekil 1. Ultralytics YOLO11'den yararlanan OnsiteIQ platformunun çalışması.
Neden Ultralytics YOLO11'i tercih etmeli?#
OnsiteIQ, algılama doğruluğu, eğitim esnekliği ve ekibin kendi özel veri kümelerini kolayca oluşturup yineleyebilmesini bir arada sunduğu için Ultralytics YOLO11'i seçti. Baş Mühendis Evgeny Nuger, veri kümesi oluşturup eğiticiyi çalıştırarak sonuçları yinelemek ve işe hızlıca başlamak için gereken sürenin, özel altyapıyı sıfırdan oluşturmaya kıyasla kayda değer ölçüde daha kısa olduğunu ve ekibin Ultralytics'e geçmesinin başlıca nedenlerinden biri olduğunu belirtiyor.
OnsiteIQ'nin eğitim verileri özel olduğundan, doğrudan aktif iş sahalarından toplanıp şirketin kendi ontolojisine göre etiketleniyor. Bu nedenle ekip, eğitimi yürütmek ve modelleri güncel tutmak için Ultralytics Python paketini kullanırken AWS üzerindeki kendi altyapısını yönetiyor. Bu yaklaşım, YOLO model ailesinin performans ve güvenilirliğinden yararlanırken OnsiteIQ'ya verileri üzerinde tam kontrol sağlıyor.
YOLO mimarisinin esnekliği, OnsiteIQ'nin kullanım alanı geliştikçe önemli bir avantaj oldu. Tek bir segmentasyon modeliyle başlayan ekip, ontoloji büyürken şimdi topluluk yaklaşımına geçiş yapıyor. Bu doğal gelişim, temel işlem hattında köklü bir değişiklik gerektirmeden YOLO çerçevesi tarafından destekleniyor.
İnşaat zekâsının ölçekli etkisi#
OnsiteIQ, platformunu kullanmanın sağladığı operasyonel iyileşmeleri ölçmek için müşterileriyle etki çalışmaları yürüttü. Bu çalışmalarda birkaç tutarlı ölçüt öne çıktı:
• Anlaşmazlıkları 3 kat daha hızlı çözme. Kullanıcıların %81'i anlaşmazlıkların daha hızlı çözüldüğünü bildirdi; çözüm süresi ortalama 3 kat kısaldı ve proje aşamasına ve karmaşıklığına bağlı olarak bazı vakalar 7 kata kadar daha hızlı çözüldü. Sahanın her alanına ait sürekli ve coğrafi konum bilgisi içeren görsel kayıt sayesinde paydaşlar, bir sorunun ne zaman ve nerede ortaya çıktığını hızla belirleyerek farklı meslek grupları arasındaki gidip gelmeler için harcanan zamanı azaltabiliyor.
• Maliyet aşımlarında 25.000 ila 400.000 dolar tasarruf. Müşteriler, sıralama sorunlarını ve riskleri büyümeden yakalayarak proje başına 25.000 ila 400.000 dolar arasındaki maliyet aşımlarını önlediklerini bildirdi.
• Proje gecikmelerinde %20 azalma. İnşaat projelerinin çoğunun takvimin gerisinde tamamlandığı düşünüldüğünde, gecikmelerdeki %20'lik azalma, teslimat öngörülebilirliği ve gelirin gerçekleşmesi açısından anlamlı bir iyileşme sağlar.
• Teslimat öngörülebilirliğinde %24 artış. Kullanıcıların %78'i proje teslimatının öngörülebilirliğinin iyileştiğini ve ortalama %24 artış sağlandığını bildirdi. Bu, işverenlere ve geliştiricilere mali planlama ve paydaş raporlaması için daha güvenilir bir temel sunuyor.
Platform ayrıca uzun vadeli bir varlık kaydı işlevi görüyor. İnşaat tamamlandıktan sonra tesis yöneticileri, duvarların arkasında ne olduğunu anlamak, boruların yerini belirlemek veya tahminde bulunmadan ve yapıya zarar verecek keşif çalışmalarına gerek kalmadan bina sorunlarını incelemek için OnsiteIQ'nin görüntülerini kullanabiliyor.
Projenin tüm yaşam döngüsü boyunca kesintisiz görünürlük#
OnsiteIQ, inşaat sektöründeki temel bir bilgi sorununu çözüyor. Büyük projeler önemli miktarda sermaye, farklı meslek grupları arasında karmaşık koordinasyon ve gecikmelere bağlı yüksek mali risk içeriyor. OnsiteIQ, 360 derece görüntü alımını Ultralytics YOLO11 üzerine kurulu bir yapay zekâ hattıyla birleştirerek proje ekiplerine kazının ilk gününden teslimata ve sonrasına kadar projeleri yolunda tutmak için ihtiyaç duydukları görünürlüğü sunuyor.
Sonuçlar ölçülebilir: anlaşmazlıklar üç kat daha hızlı çözülüyor, gecikmeler beşte bir oranında azalıyor ve proje başına yüz binlerce dolarlık maliyet aşımı önleniyor. OnsiteIQ'nin ontolojisi genişlemeyi ve topluluk model mimarisi gelişmeyi sürdürürken Ultralytics YOLO, her iş sahasına güvenilir ve kesintisiz zekâ sunmak üzere tasarlanmış platformun merkezinde kalıyor.
İnşaat ve altyapı için görüntü yapay zekâsını merak ediyor musun? Bilgisayarlı görü çözümlerini projelerine taşımak için lisanslama seçeneklerimizi keşfet. GitHub depomuzu ziyaret et ve topluluğumuza katıl.
