Искусственный интеллект поможет предотвратить несчастные случаи на стройке

Современные технологии меняют методы и качество строительства, они позволяют сократить время проведения работ, уменьшить количество отходов, экономить энергию. Затронули инновации и такую важную сферу, как безопасность труда на стройке. Одним из методов, позволяющих снизить число инцидентов на строительной площадке, является предиктивная аналитика, включающая в себя машинное обучение и использование искусственного интеллекта (ИИ). Суть данной технологии состоит в том, что, проанализировав статистику компании по несчастным случаям на производстве за несколько лет, ИИ может выдать прогноз по возможным инцидентам и тем самым указать менеджменту на «опасные» места. При этом для анализа и прогнозирования используются данные и изображения, полученные непосредственно со стройплощадок.

Для того чтобы проверить способность искусственного интеллекта предсказывать инциденты в строительстве, наша компания начала сотрудничество с Suffolk Construction — девелопером, входящим в список 20 крупнейших строительных компаний США. В этой корпорации разработана и действует программа «Safer Together» («Безопаснее вместе»), целью которой является обеспечение безопасности сотрудников на рабочих местах. Кредо компании можно сформулировать так: «В конце рабочего дня каждый рабочий благополучно уходит домой».

В рамках совместного проекта мы использовали статистические данные от Suffolk за 13 лет. Информация за первые 10 лет была загружены в Vinnie — движок на базе искусственного интеллекта. Идея заключалась в том, что Vinnie, обработав эти данные, выдаст «прогноз» на последние три года 13-летнего периода, который можно будет сравнить с тем, что произошло в действительности. Система способна отслеживать такие вещи, как использование средств индивидуальной защиты, погоду, тип и стадию проекта. В итоге Vinnie «предсказала» 20% всех инцидентов с точностью 80%.

При попытке определить потенциальное влияние системы предварительного оповещения имеет смысл воспользоваться консервативной оценкой, которая дает следующие цифры: если предотвращен хотя бы один из четырех предсказанных инцидентов, то компания с 50 проектами может избежать 40100 инцидентов в год. При ориентировочных издержках примерно в 36 тыс. долларов за инцидент (по данным 2018 года) это даст от 1,4 млн до 3,6 млн долларов экономии в год. Если же мы предположим, что благодаря предупреждениям от системы предварительного оповещения будет предотвращено 50% инцидентов (с большей вероятностью), то финансовые выгоды окажутся вдвое больше.

Эти цифры показывают, как можно использовать данные и ИИ для создания предиктивной системы управления безопасностью, основанной на имеющихся знаниях.

Стоит также отметить, что создание более безопасной рабочей среды способствует сохранению кадров в отрасли, которая уже испытывает стресс от нехватки квалифицированных рабочих.

В Suffolk Construction предиктивная модель Vinnie поддерживает программу «Safer Together», отслеживая соблюдение установленного порядка использования средств индивидуальной защиты и создавая условия для улучшения протоколов безопасности. Данный алгоритм предупреждения несчастных случаев может быть использован любой строительной компанией, заинтересованной в повышении безопасности на строительной площадке. Для этого, правда, необходимо обладать накопленным массивом данных.

Мы продолжаем исследования в данной области и полагаем, что в будущем прогнозы станут еще более точными.