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¿Cómo pueden los algoritmos de aprendizaje automático mejorar la construcción?


Geotechnical AI

La industria de la construcción enfrenta constantemente desafíos en términos de eficiencia, seguridad y sostenibilidad. Para abordar estos desafíos, se han desarrollado soluciones innovadoras, como algoritmos de aprendizaje automático, que transforman la forma en que se planifican, construyen y gestionan los proyectos. En este artículo, exploraremos cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorar la construcción y cómo la plataforma web de SAALG Geomechanics, DAARWIN, está liderando esta transformación.


Optimización de la planificación del proyecto:


Una de las principales ventajas de los algoritmos de aprendizaje automático es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos y generar información valiosa para la toma de decisiones. En el contexto de la construcción, esto significa que se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para optimizar la planificación del proyecto. Estos algoritmos pueden analizar datos históricos, condiciones del sitio y otros factores relevantes para predecir la duración, el costo y los problemas potenciales en cada etapa del proyecto. Al anticipar estos problemas, los equipos de construcción pueden tomar medidas preventivas y minimizar retrasos y costos adicionales.


Seguridad mejorada y gestión de riesgos:


La seguridad es una prioridad en la industria de la construcción y los algoritmos de aprendizaje automático pueden desempeñar un papel crucial para mejorar la seguridad en los proyectos. Estos algoritmos pueden analizar datos de seguridad, como incidentes pasados, condiciones del sitio y factores ambientales, para identificar patrones y riesgos potenciales. Con esta información, los equipos de construcción pueden implementar medidas de seguridad adecuadas y tomar decisiones informadas para minimizar los riesgos y proteger la salud y seguridad de los trabajadores y del público en general.


Control de Calidad y Mantenimiento Predictivo:


Otra área donde los algoritmos de aprendizaje automático pueden marcar la diferencia es en el control de calidad y el mantenimiento predictivo. Estos algoritmos pueden analizar datos de rendimiento de activos, como maquinaria y equipos, para identificar anomalías y predecir fallas potenciales. Esto permite que el mantenimiento adopte un enfoque predictivo en lugar de reactivo. Al anticipar posibles problemas, se pueden realizar reparaciones oportunas y mantenimiento preventivo, evitando interrupciones costosas y prolongadas en el proyecto. Además, al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para gestionar activos, las empresas pueden optimizar el rendimiento de los equipos y ampliar su vida útil, lo que se traduce en un mejor retorno de la inversión y una mayor eficiencia operativa.


DAARWIN: Potenciando la mejora de la construcción


En el contexto de la mejora de la construcción a través de algoritmos de aprendizaje automático, es importante mencionar la plataforma DAARWIN desarrollada por SAALG Geomechanics. DAARWIN es una plataforma web que conecta y centraliza datos geotécnicos durante todo el ciclo de vida del proyecto. Desde la exploración inicial utilizando información histórica hasta la correlación con datos de observación en tiempo real durante la construcción, DAARWIN analiza estos conjuntos de datos para optimizar los procedimientos de construcción reduciendo las incertidumbres geotécnicas.

Una característica notable de DAARWIN es su algoritmo de aprendizaje automático, que mejora la precisión de los modelos predictivos en el diagnóstico de eventos imprevistos y de gran tamaño. Esta tecnología minimiza los riesgos y maximiza la sostenibilidad y rentabilidad de los proyectos de construcción. Al reducir el sobrediseño, el consumo de materiales y las emisiones de CO2, DAARWIN contribuye a la preservación del medio ambiente y la mitigación del cambio climático.


Además, DAARWIN digitaliza todo el ciclo de vida del proyecto, facilitando la toma de decisiones basada en datos de una manera más rápida y sencilla. Al integrar modelos numéricos, progreso de la construcción, datos de monitoreo, imágenes e información histórica, los profesionales pueden analizar múltiples opciones de diseño y escenarios de parámetros geotécnicos, desde pesimistas hasta optimistas, para determinar el diseño más óptimo y los parámetros geotécnicos influyentes.

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