Una infraestructura de inteligencia artificial (IA) se refiere a la tecnología que ayuda con el aprendizaje automático (ML). La tecnología significa la combinación de aprendizaje automático y soluciones de inteligencia artificial para el desarrollo y la implementación de soluciones de datos escalables, confiables y específicas. Se sabe que la IA de infraestructuras es clave para habilitar todo el proceso de aprendizaje automático de principio a fin.

La inteligencia artificial ha sido testigo de un tremendo crecimiento y desarrollo en los últimos años, y se generalizará aún más en un par de años. La IA de infraestructuras hace que el mundo de los datos corporativos esté bien optimizado y más optimizado. Los algoritmos de aprendizaje automático que se ejecutan a través de bases de datos y sistemas de colas de mensajes se entrenan con IA de infraestructuras para ofrecer un flujo de entrega de datos.

LAS 5 FORMAS EN QUE LA IA ESTÁ TRANSFORMANDO EL DESARROLLO DE INFRAESTRUCTURA

No se trata solo de la gran cantidad de aplicaciones de IA. También se trata de dónde se utilizan estas aplicaciones para marcar la diferencia.

Entonces, aquí hay 5 formas en que la IA está transformando el proceso de desarrollo de infraestructura:

1. Diseño y Planificación del Proyecto

La fase de planificación y diseño es crítica en el proceso de desarrollo de la infraestructura. Esto se debe al hecho de que la mayor parte del presupuesto y el plazo de un proyecto se determina durante esta fase. Como tal, los cambios significativos realizados durante esta etapa pueden generar sobrecostes importantes o retrasos que afectan otras fases del proyecto.

La IA puede ayudar a superar este problema incorporando datos más precisos sobre el ciclo de vida del proyecto y permitiendo la optimización de recursos y procesos como el diseño de materiales, la programación y la planificación.

Al aprovechar los datos históricos de proyectos anteriores, así como los datos geoespaciales relevantes, los modelos de IA pueden crear modelos precisos de los diversos procesos involucrados en el ciclo de vida del proyecto. Un ejemplo sería un modelo que puede ayudar a determinar cuál puede ser una composición de material óptima para una ubicación específica, así como cuánto tiempo lleva construir un proyecto en esa ubicación en particular.

Las capacidades de aprendizaje automático de la IA también se están utilizando en el software de gestión de proyectos que permite una mejor planificación y optimización de las tareas involucradas en la planificación de la construcción a través de la "Programación dinámica". 

La tecnología de programación dinámica reduce los errores y garantiza que las organizaciones cumplan con los objetivos comerciales al recopilar datos sobre todos los aspectos de una tarea determinada (mano de obra, requisitos de materiales, presupuesto) y luego administrarlos en múltiples sitios de trabajo, lo que permite evaluaciones y análisis en tiempo real sobre la asignación de recursos.

2. Monitoreo y Mantenimiento

La fase de seguimiento y mantenimiento es otra fase crítica de todo el ciclo de vida del proyecto. La IA se está utilizando para mejorar la seguridad, la eficiencia y la confiabilidad durante esta etapa. Por ejemplo, los sensores de IoT se utilizan para monitorear los activos a lo largo de su vida útil, lo que garantiza que funcionen a niveles óptimos. 

Esto garantiza que actividades como la construcción se completen de forma segura sin comprometer el rendimiento de ningún activo determinado. Del mismo modo, se pueden recopilar datos en tiempo real en los sistemas de información de edificios que luego se pueden analizar con herramientas de inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones sobre la mejor manera de mantener una estructura a lo largo de su vida útil.

También se están desarrollando sistemas basados en IA que permiten el mantenimiento predictivo mediante el análisis de datos de sensores en varios sistemas en una red de infraestructura dada, que incluye todo, desde factores ambientales (cambio climático) hasta elementos estructurales (condiciones del suelo). Esto permite realizar reparaciones preventivas para garantizar que los activos se mantengan en condiciones de funcionamiento óptimas durante el mayor tiempo posible.

Básicamente, esto significa que existe una necesidad constante de:

• desempeño del sistema de monitoreo,
• mantenimiento y reparación de daños,  
• detectar signos tempranos de deterioro, daño, defecto o mal funcionamiento.

3. Repensar el riesgo, la regulación y la seguridad

El papel principal de la IA en este campo es aplicar los avances realizados en el campo del aprendizaje automático para crear modelos de análisis de riesgos más precisos, lo que permite mejores procesos de toma de decisiones cuando se trata de medidas de seguridad de la infraestructura. 

La IA puede desempeñar un papel importante en la evaluación de riesgos mediante el análisis de costes y escenarios futuros basados en experiencias pasadas. Por ejemplo, la IA se está utilizando en el software de análisis de riesgos que permite la creación de modelos que pueden ofrecer información sobre varios tipos de riesgos involucrados en un proyecto de construcción, incluidos los factores financieros, operativos y tecnológicos.

Luego, estos modelos se pueden usar para crear informes que indican la probabilidad de que un proyecto dado fracase en función de los problemas potenciales involucrados en cada etapa de su ciclo de vida. Estos informes se pueden usar para determinar qué proyectos necesitarían una revisión adicional desde una perspectiva financiera para indicar si los beneficios de un proyecto superan o no sus riesgos.

Además, al aprender de casos anteriores o eventos peligrosos conocidos, la IA puede ayudar a reducir la cantidad de accidentes al resaltar los riesgos que requieren atención inmediata. Esto tiene el potencial de reducir la pérdida de vidas debido a incidentes prevenibles, así como la pérdida de propiedad y la reducción de las responsabilidades de las organizaciones. Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden analizar el cumplimiento de las regulaciones existentes y cómo se pueden aplicar a proyectos específicos, así como a proyectos futuros.

4. Automatización de procesos de construcción

En la mayoría de los casos, el trabajo manual es reemplazado por sistemas automatizados en la construcción de proyectos de infraestructura. Este enfoque tiene el potencial de reducir costes y aumentar la eficiencia, ya que requiere menos mano de obra y se puede realizar a mayor escala.

AI está ayudando a mejorar los procesos de automatización actuales mediante la creación de modelos que permiten:

• mejor asignación de recursos,
• reducción de la congestión del tráfico en el sitio, así como durante el transporte de recursos a través de robótica impulsada por IA,  
• una gestión más precisa de las tareas aprovechando al máximo los datos 3D de varios sensores colocados en el lugar de trabajo.

5. Sostenibilidad y Resiliencia

La sostenibilidad es un aspecto clave del desarrollo de infraestructura y la IA tiene el potencial de ayudar a las organizaciones a integrar prácticas sostenibles en sus operaciones internas. La tecnología puede ayudar proporcionando información sobre el impacto ambiental de los proyectos a través de:

• análisis de huella ambiental,
• medidas de diseño de edificios ecológicos,  
• indexación del consumo de energía.  

Las capacidades de aprendizaje automático de la IA también se están utilizando para medir la resiliencia en los sistemas de infraestructura. Esto se hace analizando cómo los incidentes pasados, los desastres naturales o incluso los disturbios sociales podrían afectar las estructuras con el objetivo de identificar las áreas que necesitan más medidas preventivas. Estos modelos utilizan datos de eventos similares para crear simulaciones que se pueden utilizar con fines de planificación.