Os desastres naturais estão em ascensão? Talvez a maior questão seja: como a indústria da construção pode se preparar para construir cidades e infraestrutura mais resilientes para suportar qualquer ameaça que venha? E então, também, tangencialmente: como a IA (inteligência synthetic) ajudará especificamente a criar cidades e infraestrutura mais resilientes do futuro?
Primeiro, vamos começar com alguns números. Os desastres naturais estão em ascensão? Talvez. O Centros Nacionais de Informação Ambiental Descobriu -se a 27 eventos confirmados de desastres climáticos – 1 seca, 1 inundação, 17 tempestades severas, 5 ciclones tropicais, 1 incêndio e 2 tempestades de inverno – com perdas superiores a US $ 1 bilhão cada nos Estados Unidos em 2024. Olhando para trás, vemos 1980-2024, é uma média anual e a média anual de 2024.
Mas, novamente, a questão maior é o que a indústria da construção pode fazer sobre isso? E a resposta também estará construindo cidades e infraestrutura mais resilientes para suportar qualquer desastre pure. Esse sempre foi o objetivo, não é?
Definindo resiliência na construção
A resiliência certamente significa coisas diferentes para pessoas diferentes e organizações diferentes, dependendo de objetivos e perspectivas. Algumas empresas podem definir a resiliência como a capacidade de se recuperar após uma crise, enquanto outras podem definir a resiliência como a capacidade de evitar crises todos juntos.
O Academia Nacional de Ciências A resiliência definida como “a capacidade de preparar e planejar, absorver, recuperar e se adaptar com mais sucesso a eventos adversos”. Muitas organizações como o USGBC (US Inexperienced Constructing Council) usaram uma definição semelhante nos últimos anos.
Além disso, o USGBC (US Inexperienced Constructing Council) sugere que as estruturas resilientes estão melhor equipadas para não apenas suportar desastres naturais, mas também se recuperarem rapidamente, e que as certificações de construção e infraestrutura verdes podem ajudar a garantir um futuro mais resiliência para todos.
GBRI on-line Sugere que o design e o edifício resilientes podem incluir planejamento de design, locais saudáveis, manter locais de projeto e suporte à recuperação da comunidade durante eventos catastróficos.
Como outro exemplo, vemos Nahb (Nationwide Assn. Do Dwelling Builder) Sugere estratégias resilientes voluntárias em um lar – também conhecido como “endurecer” um lar – inclui riscos de risco, códigos locais atuais, demanda do consumidor, retorno do investimento e pesagem de custos adicionais de construção em relação aos custos potenciais para reparar/reconstruir.
AI e resiliência na construção
Como a IA (inteligência synthetic) ajudará especificamente a criar cidades mais resilientes e a infraestrutura do futuro? Talvez haja muitas oportunidades para contar. Mas, como qualquer coisa, tudo requer um bom planejamento e bons dados.
Um que temos já coberto Saiu da Universidade do Texas A&M e concentra -se na adaptação de edifícios mais antigos, o que pode ajudar a aumentar a resiliência contra desastres naturais, como terremotos. A modelagem baseada em agentes permite que os pesquisadores analisem as necessidades de uma comunidade após um evento sísmico.
Com todos esses dados em mãos – sim, deixe -me reafirmar novamente com todos esses dados, uma simulação robusta é criada. Este estudo em explicit fora de Texas A&M College Resto -se sobre o Affect Retrofiting Estruturas residenciais teria na resiliência da comunidade – embora possa haver estudos semelhantes para escolas, hospitais, outros edifícios comerciais e até infraestrutura.
Enquanto isso, no Laboratório de Infraestrutura NextGen em A Universidade do Mississippi, Pesquisadores, professores e estudantes estão considerando como diferentes habilidades de algoritmos de IA podem prever buracos, projetar concreto mais durável e muito mais.
Como exemplo específico, ele está usando a IA para prever o quão bem os pavimentos de asfalto com materiais de pavimento de asfalto recuperados podem suportar a umidade. Ele descobriu que os algoritmos podem prever danos por umidade nas misturas de asfalto com alta precisão, melhorando o processo demorado e de custo intensivo para determinar a melhor mistura de pavimento de asfalto recuperado em certos ambientes.
Nos dois exemplos, os dados são o molho secreto. Os dados podem ajudar a criar, criar e preparar. Os dados também podem ajudar a se recuperar e responder quando o desastre for atingido. Mas nossa resposta é tão boa quanto os dados que estamos usando.
No last do dia, não podemos fazer nada se não tivermos dados limpos. Tudo vai resultar de bons dados. A resiliência é apenas um exemplo. Fique atento. Na próxima semana, vamos nos aprofundar um pouco mais no tópico de IA e sustentabilidade na indústria da construção. Precisamos que nosso pessoal analise os dados e tome boas decisões com os dados. Você pode melhorar a produtividade com a IA, mas coisas ainda maiores podem acontecer quando você interpreta os dados. Seja paciente, antes de encerrar seu pessoal. Veja as informações e pense no futuro.
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