The construction industry is presently going through a transformation led by adopting digital technologies that leverage Artificial Intelligence (AI). These industrial AI solutions assist in various phases of the construction process, including planning, design, production and management. In particular, the production phase offers unique potential for the integration of such AI-based solutions. These AI-based solutions assist site managers, project engineers, coordinators and other key roles in making final decisions. To facilitate the decision-making process in the production phase of construction through a human-centric AI-based solution, it is important to understand the needs and challenges faced by the end users who interact with these AI-based solutions to enhance the effectiveness and usability of these systems. Without this understanding, the potential usage of these AI-based solutions may be limited. Hence, the purpose of this research study is to explore, identify and describe the key factors crucial for developing AI solutions in the construction industry. This study further identifies the correlation between these key factors. This was done by developing a demonstrator and collecting quantifiable feedback through a questionnaire targeting the end users, such as site managers and construction professionals. This research study will offer insights into developing and improving these industrial AI solutions, focusing on Human-System Interaction aspects to enhance decision support, usability, and overall AI solution adoption.


翻译:建筑业目前正在经历一场由采用人工智能(AI)的数字技术引领的转型。这些工业AI解决方案辅助建筑过程的各个阶段,包括规划、设计、生产和管理。特别是生产阶段为集成此类基于AI的解决方案提供了独特的潜力。这些基于AI的解决方案协助现场经理、项目工程师、协调员及其他关键角色做出最终决策。为了通过以人为中心的基于AI的解决方案促进建筑生产阶段的决策过程,理解与这些基于AI解决方案交互的终端用户的需求和挑战至关重要,以提升这些系统的有效性和可用性。缺乏这种理解,这些基于AI解决方案的潜在应用可能受限。因此,本研究旨在探索、识别并描述对建筑业开发AI解决方案至关重要的关键因素。本研究进一步识别了这些关键因素之间的相关性。这是通过开发一个演示器,并通过针对终端用户(如现场经理和建筑专业人员)的问卷收集可量化反馈来实现的。本研究将为开发和改进这些工业AI解决方案提供见解,重点关注人机交互方面,以增强决策支持、可用性及整体AI解决方案的采纳。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
大型语言模型供应链
专知会员服务
45+阅读 · 2024年4月29日
Pytorch多模态框架MMF
专知
50+阅读 · 2020年6月20日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
大数据分析研究组开源Easy Machine Learning系统
中国科学院网络数据重点实验室
17+阅读 · 2017年6月13日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员