Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ramach stosowanych technologii inżynieryjnych

W jaki sposób SI staje się „współpracownikiem technologii inżynieryjnych”? Jednym z kluczowych zasobów współczesnej inżynierii są dane. Dane pochodzą z różnych źródeł: czujników monitorujących stan konstrukcji, systemów sterowania, dokumentacji projektowej, zapisów eksploatacyjnych czy nawet obserwacji środowiskowych. Bez umiejętnego wykorzystania tych danych inżynieria opierałaby się jedynie na doświadczeniu i klasycznych metodach obliczeniowych. Sztuczna inteligencja umożliwia przekształcenie danych w wiedzę i to w sposób autentyczny, rozszerzalny i ciągły. Dzięki temu możliwe jest: przewidywanie awarii w systemach infrastrukturalnych, optymalizacja procesów projektowych i eksploatacyjnych, redukcja kosztów utrzymania obiektów i zwiększenie bezpieczeństwa konstrukcji oraz systemów transportowych. W porównaniu z klasycznymi metodami analitycznymi, wykorzystanie SI daje kilka kluczowych przewag np. skalowalność, gdzie systemy mogą analizować miliardy danych w czasie rzeczywistym. Następnie adaptacyjność, ponieważ modele uczą się i dostosowują do zmieniających się warunków. Predykcyjność, zamiast reakcji na problem, możliwe jest jego przewidywanie. Proces decyzyjny, gdzie inżynierowie otrzymują narzędzia do podejmowania lepszych, bardziej świadomych decyzji. Pełne wykorzystanie potencjału SI wspomaga jej w integracji z innymi technologiami cyfrowymi. Najważniejsze z nich to: Internet Rzeczy (IoT), który pozwala na zbieranie danych z rozproszonych czujników; big data, która umożliwia przetwarzanie ogromnych wolumenów danych inżynieryjnych, z kolei cyfrowe bliźniaki (digitaltwins) czyli wirtualne kopie obiektów technicznych, które uczą się i adaptują dzięki SI i wreszcie chmura obliczeniowa, która daje moc obliczeniową niezbędną do analizy danych w skali przemysłowej.

SI a budownictwo i zarządzanie infrastrukturą

Budownictwo i zarządzanie infrastrukturą to obszary, w których sztuczna inteligencja znajduje coraz szersze zastosowanie. Tradycyjnie procesy te były oparte na pracy projektantów, inżynierów oraz administratorów obiektów, którzy posługiwali się metodami obliczeniowymi i wieloletnim doświadczeniem. Współczesne projekty infrastrukturalne charakteryzują się jednak rosnącą złożonością, skalą i oczekiwaniami dotyczącymi bezpieczeństwa, efektywności energetycznej oraz trwałości. Sztuczna inteligencja staję się narzędziem wspierającym zarówno etap projektowania, jak i eksploatacji obiektów. Pozwala na analizę złożonych układów konstrukcyjnych, przewidywanie ich zachowania w zmiennych warunkach oraz optymalizację kosztów utrzymania. W klasycznym podejściu projektowym inżynier posługuje się metodami obliczeniowymi, takimi jak analiza MES (metoda elementów skończonych). Są to procesy niezwykle precyzyjne, ale wymagają dużych nakładów pracy i czasu. Algorytmy sztucznej inteligencji umożliwiają automatyczne generowanie wariantów projektowych, optymalizację zużycia materiałów poprzez analizę obciążeń i właściwości konstrukcji. Co za tym idzie redukcję kosztów budowy dzięki bardziej precyzyjnemu doborowi parametrów oraz symulacje odporności konstrukcji, w warunkach ekstremalnych, np. trzęsień ziemi czy huraganów. Przykładem są algorytmy ewolucyjne i optymalizacja rojem cząstek, które potrafią wygenerować setki możliwych konfiguracji konstrukcyjnych i wskazać najbardziej efektywne rozwiązania. Nowoczesne budynki i infrastruktura transportowa (mosty, tunele, wiadukty) są wyposażone w sieci czujników, które monitorują drgania, temperaturę, wilgotność czy odkształcenia. Dane te same w sobie nie mają wartości, dopóki nie zostaną przetworzone i zinterpretowane. Sztuczna inteligencja pozwala na tworzenie systemów predykcyjnych, które nie tylko wykrywają anomalia w zachowaniu konstrukcji, ale także prognozują, kiedy mogą wystąpić awarie. Dzięki temu: administratorzy mogą planować konserwacje w sposób bardziej efektywny, zmniejsza się ryzyko katastrof budowlanych i ogranicza się koszty napraw awaryjnych. W wielu miastach stosuje się już cyfrowe bliźniaki mostów i budynków, które na bieżąco „uczą się” ze zbieranych danych i umożliwiają prognozowanie konstrukcji w perspektywie wielu lat. Utrzymanie infrastruktury było dotychczas oparte głównie na harmonogramach przeglądów i kontroli. Metody te mają jednak poważną wadę ponieważ nie odzwierciedlają faktycznego stanu technicznego obiektu. SI umożliwia przejście do modelu predictivemaintenance, który opiera się na analizie rzeczywistych danych eksploatacyjnych. Oznacza to, że zamiast wymieniać elementy „na wszelki wypadek” po określonym czasie, możliwe jest przewidywanie momentu faktycznego zużycia i podejmowanie działań konserwacyjnych we właściwym momencie. Tutaj zastosowania mają: systemy zarządzania instalacjami HVAC w budynkach, prognozowanie zużycia nawierzchni drogowych, monitorowanie stanu sieci wodno-kanalizacyjnych oraz kontrolę instalacji energetycznych w budynkach biurowych i przemysłowych.

BMS a analiza danych przez SI

Nowoczesne obiekty coraz częściej wyposażone są w systemy zarządzania energią, oświetleniem, bezpieczeństwem czy dostępem. SI pełni tu kluczową rolę, gdyż umożliwia analizę danych w czasie rzeczywistym i adaptację systemu do zmieniających się warunków. Na świecie najbardziej zaawansowane projekty związane z SI w budownictwie i infrastrukturze realizowane są w Stanach Zjednoczonych, Japonii, Korei Południowej oraz krajach skandynawskich. 

Kolejna z dziedzin inżynierii technologicznej to inżynieria środowiskowa, która także bazuje na pomocy SI. Inżynieria środowiskowa zajmuje się projektowaniem i utrzymaniem systemów, które zapewniają człowiekowi dostęp do czystej wody, powietrza i energii, a także chronią ekosystemy przed degradacją. W obliczu zmian klimatycznych, wzrostu liczby ludności i presji na zasoby naturalne, rośnie znaczenie rozwiązań technologicznych wspierających zrównoważony rozwój. Sztuczna inteligencja odgrywa tu coraz większą rolę bowiem umożliwia analizę ogromnych ilości danych środowiskowych, modelowanie procesów naturalnych, przewidywanie skutków działalności człowieka oraz optymalizację systemów gospodarki wodnej, odpadowej czy energetycznej.

Przykładem może być także efektywne zarządzanie odpadami, które staje się priorytetem dla wielu państw i samorządów. SI wspiera ten obszar poprzez: automatyzację sortowania odpadów, gdzie systemy oparte na rozpoznawaniu obrazu potrafią identyfikować różne typy materiałów (plastik, metal czy papier). Innym czynnikiem jest optymalizacja tras odbioru odpadów, przez pojazdy komunalne. 

Kolejną poddziedziną są „Inteligentne systemy energetyczne i smart grids”. Produkcja i dystrybucja energii stanowią obszar, w którym SI ma ogromny potencjał. Najważniejsze zastosowania to: zarządzanie sieciami energetycznymi ponieważ umożliwia równoważenie podaży i popytu w czasie rzeczywistym, optymalizację zużycia energii w budynkach i zakładach przemysłowych, integrację odnawialnych źródeł energii (OZE) – np. prognozowanie produkcji energii z wiatru czy słońca w zależności od warunków atmosferycznych, wykrywanie anomalii w sieci, czyli identyfikację strat przesyłowych i ryzyka awarii. W wielu krajach europejskich prowadzone są projekty, w których SI przewiduje zapotrzebowanie energetyczne i steruje pracą elektrowni w sposób minimalizujący emisję gazów cieplarnianych. Zrównoważone budownictwo i „zielone miasta” to cel XXI wieku. Coraz większe znaczenie zyskuje tzw. zielona inżynieria, której celem jest ograniczenie negatywnego wpływu inwestycji na środowisko. Sztuczna inteligencja wspiera to podejście, m.in. poprzez: dokładną analizę cyklu życia budynków (Life CycleAssessment), optymalizację projektów pod kątem zużycia energii i materiałów. Ponadto, poprzez modelowanie zielonych dachów i ścian w kontekście redukcji efektu miejskiej wyspy ciepła i poprzez planowanie urbanistyczne w oparciu o dane o jakości powietrza, hałasie i mobilności mieszkańców. Wdrożenie rozwiązań opartych na SI w inżynierii środowiskowej wymaga ścisłej współpracy z administracją publiczną. Dane środowiskowe zbierane przez instytucje państwowe i samorządowe stanowią podstawę do działania algorytmów. Kluczowe znaczenie ma tutaj: standaryzacja formatów danych, dostępność otwartych baz danych środowiskowych oraz zapewnienie zgodności z regulacjami prawnymi dotyczącymi ochrony środowiska. Przykładem jest inicjatywa Europejskiego Zielonego Ładu, która zakłada szerokie wykorzystanie technologii cyfrowych, w tym SI, do realizacji celów klimatycznych.

SI wspiera transport i mikrologistykę miejską

Sztuczna inteligencja ma również zastosowanie w inżynierii transportowej. Współczesne miasta borykają się z przeciążeniem systemów transportowych, rosnącymi korkami i zanieczyszczeniem powietrza. Sztuczna inteligencja znajduje tu zastosowanie w tworzeniu tzw. inteligentnych systemów transportowych (ITS). Systemy SI potrafią przewidywać natężenie ruchu z wyprzedzeniem, zmieniać cykle świateł w czasie rzeczywistym, kierować ruchem awaryjnym w sytuacjach kryzysowych i analizować przepływ pieszych i rowerzystów. W Warszawie i Gdańsku wdrożono pilotażowe rozwiązania oparte na analizie danych z GPS i kamer, które skracają czas przejazdu nawet o 15–20%. SI wspiera również zarządzanie flotą pojazdów komunikacji publicznej, ponieważ systemy predykcyjne analizują opóźnienia, algorytmy uczące się dobierają optymalne trasy w zależności od warunków drogowych i również prognozowana jest liczba pasażerów i zapotrzebowanie na kursy. W logistyce miejskiej SI integruje transport towarów z ruchem osobowym, umożliwiając tzw. mikrologistykę miejską, w której drony i pojazdy autonomiczne współdziałają z tradycyjnym transportem.

SI pomaga w prognozowaniu kosztów budowy

Sztuczna inteligencja wnika również w inżynierię finansową i ekonomiczną. Choć może wydawać się odległa od klasycznej inżynierii, dziedzina ta obejmuje modelowanie kosztów, ryzyka inwestycyjnego i analizy efektywności technicznej projektów infrastrukturalnych. SI pomaga tu w prognozowaniu kosztów budowy, utrzymania i amortyzacji infrastruktury, analizie ryzyka finansowego w inwestycjach inżynieryjnych, symulacjach ekonomicznych opartych na danych technicznych (np. optymalizacja portfela projektów energetycznych).

Administracja publiczna

Dziedziny inżynierii w które wkracza SI możemy mnożyć, jej zastosowanie znajdujemy także w inżynierii społeczno-technicznej i administracyjnej. W administracji publicznej SI wspiera decyzje dotyczące utrzymania dróg, mostów, sieci energetycznych i budynków użyteczności publicznej. Analiza danych z różnych systemów umożliwia racjonalne planowanie budżetu inwestycyjnego. Powstaje nowy kierunek badań, inżynieria etyczna i społeczna, który łączy analizę techniczną z prawną i społeczną. SI pomaga ocenić, jak zmiany technologiczne wpływają na zachowania ludzi, rynek pracy czy ochronę prywatności.

Niezmiernie ważna inżynieria telekomunikacyjna i sieciowa, gdzie SI zarządza dynamicznym przydziałem pasma, analizuje przeciążenia i przewiduje zapotrzebowanie na transfer danych. W przyszłych sieciach 6G sztuczna inteligencja stanie się integralną częścią infrastruktury telekomunikacyjnej, a nie tylko narzędziem pomocniczym. Wielkie centra danych i sieci światłowodowe są monitorowane przez systemy predykcyjne, które przewidują awarie i automatycznie przekierowują ruch. Algorytmy SI wykrywają anomalie w ruchu sieciowym, próbując zapobiec cyberatakom i włamaniom do systemów infrastruktury krytycznej. I ostania omawiana inżynieria energetyki jądrowej i wysokich technologii. SI analizuje dane z tysięcy czujników w elektrowniach jądrowych, pozwalając na wczesne wykrywanie nieprawidłowości w pracy reaktora. Dzięki temu możliwe jest zwiększenie bezpieczeństwa i wydłużenie żywotności komponentów. Uczenie maszynowe pozwala symulować procesy reakcji łańcuchowych i przewidywać zachowanie materiałów pod wpływem promieniowania, co wcześniej wymagało skomplikowanych obliczeń numerycznych. 

SI jednym z głównych filarów

Sztuczna inteligencja staje się jednym z głównych filarów nowoczesnej inżynierii. Wpiera projektowanie, eksploatację, zarządzanie i ochronę zasobów technicznych i środowiskowych. Jej zastosowanie rozciąga się od budownictwa po kosmos, od analizy materiałów po zarządzanie miastem. W najbliższej dekadzie możemy spodziewać się dalszej integracji SI z chmurą obliczeniową, Internetem Rzeczy i systemami predykcyjnymi. Dla administracji publicznej oznacza to konieczność stworzenia ram prawnych i etycznych, które umożliwiają rozwój technologiczny przy zachowaniu bezpieczeństwa i zaufania społecznego.

Literatura

1. Muraszkiewicz, M., Nowak, R, (red) – Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Metody ogólne, Wyd. Politechniki/Helion, 2022
2. Muraszkiewicz, M., Nowak, R. – Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Istotne obszary i zastosowania, Helion/Wyd. Politechniki, 2023. Zeszyt studiów przypadków i zastosowań w polskich realiach inżynieryjnych
3. Knosala, R. – Zastosowania metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, Wydawnictwa uczelniane, 2022 (klasyczne opracowanie w kontekście produkcji)
4. Lyu, Zhihan (ed.) Handbook of Digital Twins, CRC Press (Taylor Francis), 2024
5. Qiu, R., Lyons, K., Chen, W. (eds.) – Al. and Analytics for Smart Cities and Service Systems (Lecture Notes/Springer), 2021
6. Alexandridis, K., Lee, N., Sabri, S. (eds.) – Digital Twin: Fundamentals and Aplications, Springer, 2024