الذكاء الاصطناعي لتقدير كميات الخرسانة: معايير الدقة مقارنة بالحصر اليدوي

أجرى مقاول تجاري متوسط الحجم في فينيكس تجربة مثيرة للاهتمام العام الماضي. أخذ 12 مشروعاً مكتملاً، تتراوح بين تجهيز متجر بمساحة 4,000 قدم مربع ومستودع بمساحة 60,000 قدم مربع، وأدخل المخططات في ثلاث أدوات تقدير مختلفة تعمل بالذكاء الاصطناعي. ثم قارن الكميات التي أنتجها الذكاء الاصطناعي مع ما أنتجه مقدّر التكاليف الأقدم لديه، ومع الكميات الفعلية التي تم صبها في الموقع.

الأرقام المرجعية

بالنسبة لأعمال البلاطات المسطحة على التربة، حققت أدوات الذكاء الاصطناعي متوسط انحراف بنسبة 2.3% عن الكميات الفعلية المنفذة. أما مقدّر التكاليف البشري فبلغ متوسط انحرافه 4.1%. من حيث المساحة السطحية وحدها، كان للذكاء الاصطناعي تفوق لأنه قادر على رقمنة كل بوصة مربعة من المخطط دون إرهاق أو اختصارات في الاستقراء.

لكن الصورة تصبح أكثر تعقيداً مع الخرسانة الإنشائية. الأساسات، والجسور الأرضية، والأعمدة، والبلاطات المرتفعة بسماكات متفاوتة. هنا بلغ متوسط انحراف أدوات الذكاء الاصطناعي عن الكميات الفعلية 6.8%، بينما حقق المقدّر ذو الخبرة نسبة 3.9%. فالإنسان يفهم تسلسل البناء، ويعرف أي التفاصيل في المخطط طموحة مقابل ما سيتم تنفيذه فعلياً، ويطبق معاملات الهدر بناءً على تعقيد القوالب.

أين يتفوق تقدير الذكاء الاصطناعي

السرعة هي الميزة الواضحة. ما يستغرق من مقدّر تكاليف ذي خبرة من 6 إلى 10 ساعات لمشروع تجاري متوسط الحجم، تنجزه أدوات الذكاء الاصطناعي في 15 إلى 40 دقيقة. بالنسبة لمقاول عام يستجيب لدعوة تقديم عطاء بمهلة 5 أيام، فإن هذا التوفير في الوقت كبير.

الاتساق هو الميزة الأقل وضوحاً. أدخل نفس المخططات في أداة ذكاء اصطناعي عشر مرات وستحصل على نفس الرقم عشر مرات. اطلب من ثلاثة مقدّري تكاليف مختلفين حصر نفس المشروع وستحصل على ثلاثة أرقام مختلفة، تتفاوت أحياناً بنسبة 8% أو أكثر. وجدت دراسة من برنامج علوم البناء في جامعة تكساس إيه آند إم أن تباين الحصر اليدوي بين المقدّرين المؤهلين بلغ في المتوسط 7.2% في مشاريع الخرسانة الإنشائية.

كما يلتقط الذكاء الاصطناعي عناصر كمية يغفلها البشر بشكل روتيني في المراجعة الأولى. تفاصيل الكتف عند تقاطعات الأعمدة، وحواف البلاطات المسمّكة عند مواقع أرصفة التحميل، وقواعد المعدات الصغيرة الموضحة في المخططات الميكانيكية وليس الإنشائية. أفادت إحدى منصات الذكاء الاصطناعي أنه عبر 500 مشروع تم تحليلها، حددت في المتوسط 3.4 عنصر خرساني مفقود لكل مشروع مقارنة بالحصر اليدوي الأولي.

أين لا يزال الحصر اليدوي يتفوق

يطبق المقدّرون ذوو الخبرة حكماً مهنياً لا تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية تكراره. فهم يعرفون أن المعماري رسم بلاطة بسماكة 6 بوصات لكن تقرير الجيوتقنية سيتطلب على الأرجح 8 بوصات بالنظر إلى ظروف التربة. ويعرفون أن خلطة الخرسانة المحددة ستتطلب شاحنة ضخ، مما يغير حسابات الهدر. ويأخذون في الاعتبار الفواصل الباردة، وتصحيحات الحفر الزائد، وحقيقة أنه لا يوجد قالب عمودي بشكل مثالي.

المعرفة بقابلية التنفيذ هي الفجوة الرئيسية. الذكاء الاصطناعي يقرأ ما هو موجود على الرسم. أما المقدّر المخضرم فيقرأ ما هو موجود على الرسم، وما يجب أن يكون على الرسم، وما سيحدث فعلياً في الموقع. بالنسبة للأعمال الإنشائية المعقدة، لا يزال هذا الحكم المهني مهماً.

النهج الهجين الذي يحقق النتائج

المقاولون الذين يحققون أفضل النتائج يستخدمون الذكاء الاصطناعي لاستخراج الكميات الأولية، ثم يكلفون مقدّر تكاليف ذا خبرة بالمراجعة والتعديل. يستغرق هذا عادةً حوالي 30% من الوقت الذي يتطلبه الحصر اليدوي الكامل، وينتج تقديرات ضمن نسبة 2% من الكميات الفعلية عبر جميع أنواع الخرسانة.

يبدو سير العمل كالتالي: يستخرج الذكاء الاصطناعي الكميات من مجموعة المخططات في 20 دقيقة. يراجع المقدّر الحصر في ساعتين بدلاً من 8، مركزاً على المناطق التي يُعرف أن الذكاء الاصطناعي يواجه صعوبة فيها، مثل ظروف القوالب المعقدة، والتفاصيل غير القياسية، والصبات المرحلية. ثم يطبق المقدّر تعديلات المعرفة الميدانية للهدر والحفر الزائد وتفاوتات القوالب.

الشركات التي تستكشف هذا النوع من سير عمل البناء المدعوم بالذكاء الاصطناعي تجد أن التكنولوجيا تعمل بشكل أفضل كمسرّع للأشخاص ذوي الخبرة، وليس كبديل عنهم.

الدقة حسب نوع المشروع

تُظهر البيانات أنماطاً واضحة في المجالات التي يؤدي فيها الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. مشاريع مستودعات الألواح المائلة ذات التخطيطات المتكررة تحقق دقة ذكاء اصطناعي ضمن 1.5% من الكميات الفعلية. المجمعات التجارية الصغيرة وهياكل المتاجر ذات البلاطات القياسية على التربة تقع في نطاق 2 إلى 3%. الخرسانة الإنشائية متعددة الطوابق مع بلاطات ما بعد الشد، وجسور النقل، وأنظمة الأساسات المعقدة لا تزال تُظهر انحرافاً من 5 إلى 8% عندما يعمل الذكاء الاصطناعي بمفرده.

الخرسانة السكنية، بشكل مثير للاهتمام، تعطي نتائج متباينة. يتعامل الذكاء الاصطناعي مع مخططات الأساسات بشكل جيد، عادةً ضمن دقة 3%، لكنه يواجه صعوبة مع الخرسانة الديكورية، وأحواض السباحة المخصصة، وأشكال الأعمال المسطحة غير القياسية التي تتضمنها المشاريع السكنية غالباً.

ما تخبرنا به المعايير المرجعية

فجوة الدقة بين الذكاء الاصطناعي والتقدير اليدوي تتقلص، لكنها تتقلص بشكل أسرع في الأعمال البسيطة والمتكررة مقارنة بالمشاريع الإنشائية المعقدة. وهذا يتوافق مع كيفية عمل التعلم الآلي بشكل عام. كلما كان العمل أكثر توحيداً وقائماً على الأنماط، كان أداء الذكاء الاصطناعي أفضل.

بالنسبة للمقاولين الذين يقيّمون هذه الأدوات، فإن السؤال المناسب ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي أكثر دقة من الإنسان. بل هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مع الإنسان، يعملان معاً في عملية مراجعة منظمة، ينتجان تقديرات أفضل في وقت أقل مما ينتجه الإنسان بمفرده. البيانات عبر دراسات مستقلة متعددة تقول باستمرار نعم، بفارق ملموس.