Ottimizzazione della progettazione di costruzioni in legno con programmazione genetica
Il legno sta diventando sempre più popolare come materiale da costruzione più sostenibile. Ma la progettazione del legno strutturale non è facile. Attualmente, i progettisti di strutture per pavimenti producono molti possibili progetti prima di raggiungere una soluzione ottimale. Anche per le forme di pavimenti rettangolari semplici ci sono migliaia di possibili combinazioni e permutazioni, rendendo il processo di progettazione complessivo lungo e costoso. Mentre il progettista deve usare la propria intuizione ed esperienza per restringere il numero di possibilità di progettazione, il processo (che può essere matematicamente definito come un problema di ottimizzazione) rimane inefficiente e può produrre risultati non ottimali.
Per risolvere questo problema, il settore edile ha iniziato ad automatizzare e digitalizzare alcuni processi di progettazione utilizzando software come CAD. Questi strumenti sono utili, ma richiedono comunque molto coinvolgimento umano per arrivare a una soluzione che dovrebbe essere considerata ottimale.
Staircraft è uno dei leader nella tecnologia delle costruzioni in legno e ha sviluppato un software all’avanguardia che esegue alcune potenziali combinazioni fornendo una nuova, più piccola e raffinata serie di possibili progetti. Nonostante i progressi portati da questo software, il processo era ancora limitato in quanto non riesce a coprire tutte le combinazioni e quindi non sempre produce un design ottimale, soprattutto quando si tratta di forme geometriche più complesse.
Nel 2018 Staircraft ha collaborato con Brainpool AI per risolvere questo problema. Il progetto per costruire un sistema che utilizza l’intelligenza artificiale per trovare un progetto ottimale della planimetria per qualsiasi tipo di pavimento in legno con variabili e vincoli specificati ha richiesto due anni per essere completato e da settembre 2020 il team di progettazione di Staircraft ha un nuovo membro: DAISY AI .
Programmazione genetica
Al fine di sviluppare un software robusto che sarà in grado di trovare un ottimo per qualsiasi tipo di progettazione di pavimenti in legno, il team ha applicato le ultime ricerche sulla programmazione genetica, facendo da pioniere in questo settore nel Regno Unito. Il team composto da 4 esperti di intelligenza artificiale di livello PhD, data engineer e matematici ha collaborato con gli esperti del settore di Staircraft per risolvere questo complesso problema di ottimizzazione.
La progettazione di una planimetria implica l’elaborazione di un gran numero di combinazioni che portano a centinaia di migliaia di possibili progetti. Utilizzando gli ultimi progressi della ricerca evolutiva, possiamo studiare tutte queste potenziali combinazioni ed eventualmente creare una vera soluzione ottimale applicabile a diversi scenari per ogni cliente. Questo nuovo ottimo, a differenza di quello fornito dal software attualmente utilizzato dai progettisti edili, garantisce di trovare un ottimo quasi il 100% delle volte. L’intelligenza artificiale ci consente di coprire tutte le forme geometriche in modo più rapido ed efficiente, ottenendo una soluzione ottimale in modo completamente automatizzato. Quindi, questo metodo crea un “designer artificialmente intelligente” che è molto più efficiente di un designer umano.
La programmazione genetica è uno schema di ottimizzazione basato sui principi dell’evoluzione e della selezione naturale. Inizialmente viene creata una popolazione di progetti attraverso una combinazione di euristica top down e casualità. La maggior parte di questi progetti non sarà ottimale, ma alcuni potrebbero contenere sezioni ben progettate. Ogni progetto viene testato per la fattibilità strutturale e vengono calcolati i costi per ogni progetto. Da queste metriche viene assegnato un valore di “idoneità” a ciascun disegno. Per passare da questa popolazione iniziale di modelli non idonei a un livello ottimale, vengono create nuove popolazioni nelle generazioni successive applicando due operatori genetici: crossover e mutazione. Nel crossover, le coppie di design vengono selezionate a caso in base alla loro forma fisica e combinate insieme prendendo le migliori caratteristiche dei design dei genitori per produrre un nuovo design per bambini nella generazione successiva. In caso di mutazione, viene selezionato un disegno, sempre basato sul fitness, e questa volta viene prodotto un bambino alterando casualmente alcune caratteristiche del genitore. Inoltre, viene mantenuta una percentuale dei migliori progetti della popolazione precedente. Viene calcolata l’idoneità degli agenti nella nuova popolazione e il processo viene ripetuto fino a raggiungere una soluzione ottimale.
Un vantaggio della programmazione genetica è che la funzione fitness può essere adattata a qualsiasi obiettivo misurabile. Ad esempio, se è desiderabile ridurre gli sprechi con un possibile aumento di altri costi, la funzione fitness può essere modificata per penalizzare il materiale extra. Con questo in mente, speriamo che il futuro di DAISY ci consentirà di apportare un cambiamento positivo all’impatto ambientale generato dal settore delle costruzioni.
Impatto ambientale
I progetti di costruzione errati o difettosi sono molto comuni e la complessità del processo e il numero di parti coinvolte forniscono sfide difficili da superare. Tutte queste inefficienze contribuiscono all’impatto negativo che il settore delle costruzioni continua ad avere sull’ambiente. Si stima che l’industria edile nel Regno Unito generi 4 milioni di tonnellate di rifiuti ogni anno [1]. Questo problema può essere in gran parte risolto utilizzando tecniche di ottimizzazione come la programmazione genetica.
Si prevede che l’ottimizzazione dei processi di progettazione della costruzione con l’aiuto di strumenti di progettazione automatizzati porterà i seguenti vantaggi:
Riduci gli sprechi di materiali. Ci sono circa 100 metri lineari di travetti in una casa media, del peso di circa 300 kg. Si stima che il risparmio di materiale da un design ottimizzato per l’IA sia dell’8%, che rappresenta 25 kg di risparmio di rifiuti di legno per casa. Dato che 160.000 case vengono costruite nel Regno Unito all’anno, si stima che ogni anno si possano risparmiare circa 4000 tonnellate di rifiuti di legno. Questo viene trattato come “rifiuto controllato” che non può essere conferito in discarica in modo convenzionale.
Aumentare l’efficienza della forza lavoro edile. Si stima che il sistema AI possa ridurre del 50% il tempo speso per la progettazione della costruzione.
Ridurre al minimo i costi di trasporto e l’inquinamento nei cantieri. Si stima che ogni anno vengano consegnati 160.000 piani su 32.000 viaggi di camion. Un risparmio di materiale dell’8% significherà che più piani potranno andare su questi camion e si salveranno 2500 consegne all’anno. Il viaggio medio di andata e ritorno in camion è di circa 500 miglia, quindi è possibile risparmiare 1.250.000 miglia all’anno, il che si traduce in un minore inquinamento.
Ridurre i costi di costruzione che alla fine dovrebbero comportare una riduzione dei prezzi delle case. Meno legno da tagliare negli stabilimenti del produttore significa un risparmio di circa il 10% sui costi di taglio e movimentazione dei materiali. I falegnami potranno anche montare l’8% in più di pavimenti (che sarà anche più leggero), il che significa che possono essere più produttivi e redditizi di oggi.
In futuro l’Intelligenza Artificiale può aumentare l’efficienza dei processi di costruzione in molte aree diverse oltre le planimetrie. L’algoritmo di programmazione genetica può ottimizzare nuove aree di costruzione per aumentare l’efficienza del processo di progettazione delle costruzioni residenziali in legno nel suo complesso. Ad esempio, la nostra soluzione può essere applicata a scale, muri, tetti e infine al design della casa piena. Questo approccio potrebbe quindi essere utilizzato nella costruzione di edifici sociali come scuole o ospedali. Le opportunità sono illimitate e dovremmo guardare avanti per assistere alla trasformazione dell’industria del legno con l’intelligenza artificiale negli anni a venire.
