論文の概要: Generative AI Application for Building Industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01098v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 21:59:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 23:20:41.416721
- Title: Generative AI Application for Building Industry
- Title（参考訳）: 建築産業のためのジェネレーティブAIアプリケーション
- Authors: Hanlong Wan, Jian Zhang, Yan Chen, Weili Xu, Fan Feng,
- Abstract要約: 本稿では,建築産業における生成型AI技術,特に大規模言語モデル(LLM)の変容の可能性について検討する。
この研究は、LLMがいかに労働集約的なプロセスを自動化し、建築プラクティスの効率、正確性、安全性を大幅に改善できるかを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.154329382433213
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper investigates the transformative potential of generative AI technologies, particularly large language models (LLMs), within the building industry. By leveraging these advanced AI tools, the study explores their application across key areas such as energy code compliance, building design optimization, and workforce training. The research highlights how LLMs can automate labor-intensive processes, significantly improving efficiency, accuracy, and safety in building practices. The paper also addresses the challenges associated with interpreting complex visual and textual data in architectural plans and regulatory codes, proposing innovative solutions to enhance AI-driven compliance checking and design processes. Additionally, the study considers the broader implications of AI integration, including the development of AI-powered tools for comprehensive code compliance across various regulatory domains and the potential for AI to revolutionize workforce training through realistic simulations. This paper provides a comprehensive analysis of the current capabilities of generative AI in the building industry while outlining future directions for research and development, aiming to pave the way for smarter, more sustainable, and responsive construction practices.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,建築業界における生成型AI技術,特に大規模言語モデル(LLM)の変容の可能性について検討する。
これらの高度なAIツールを活用することで、この研究は、エネルギーコードコンプライアンス、設計最適化の構築、労働トレーニングなど、主要な分野にわたる応用を探求する。
この研究は、LLMがいかに労働集約的なプロセスを自動化し、建築プラクティスの効率、正確性、安全性を大幅に改善できるかを強調している。
また、アーキテクチャ計画や規制コードにおいて、複雑な視覚的およびテキスト的データを解釈する上での課題にも対処し、AI駆動のコンプライアンスチェックと設計プロセスを強化する革新的なソリューションを提案している。
さらに、さまざまな規制領域にわたる包括的なコードコンプライアンスを実現するAIツールの開発や、現実的なシミュレーションを通じて、AIが労働トレーニングに革命をもたらす可能性など、AI統合の幅広い意味について検討している。
本稿では,建築産業におけるジェネレーティブAIの現在の能力に関する包括的分析を行い,研究開発の今後の方向性を概説するとともに,より賢く,より持続可能な,応答性のある建設実践の道を開くことを目的とする。
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