Izvedba tehnološke študije za projekt kolesarske poti Krška vas–Čatež in možnosti uporabe umetne inteligence za podporo izvedbenim procesom
Gradbeništvo

Diplomsko delo raziskuje možnosti implementacije umetne inteligence v tehnološki študiji projekta kolesarske poti Krška vas–Čatež ob Savi. Projekt predstavlja 1,6-kilometrsko kolesarsko povezavo ob regionalni cesti R2-419/1206 v občutljivem naravnem okolju ob reki Krki znotraj območja Natura 2000 z gradbenimi omejitvami v obdobju julij-september zaradi zaščite drstenja rib.
Analiza tradicionalnega pristopa k tehnološki študiji razkriva ključne pomanjkljivosti pri optimizaciji virov, reaktivnem reševanju problemov in statičnem razporejanju.
Projekt vključuje pet osnovnih gradbenih faz z zahtevno koordinacijo nosilnih konstrukcij, konzolnih elementov in ojačanih nasipov na prostorsko omejenem območju.
Študija mednarodnih primerov uporabe umetne inteligence v gradbeništvu kaže na potencial za skrajšanje trajanja projekta in zmanjšanje stroškov koordinacije. Predlagana rešitev umetne inteligence temelji na štiriplastni arhitekturi z IoT senzorji za spremljanje okolja, optimizacijskimi algoritmi in integracijo aplikacijskega sistema.
Ključne aplikacije vključujejo optimizacijo gradbenih zaporedij na podlagi vremenskih napovedi, avtomatizirano spremljanje kakovosti vode in tehnologijo računalniškega vida za nadzor kakovosti.
Primerjava tradicionalnega in z umetno inteligenco podprtega pristopa kaže prednosti digitalizacije v smislu učinkovitosti, preglednosti in hitrosti odločanja. Sistem, podprt z umetno inteligenco, omogoča dinamično razporejanje z dnevnimi optimizacijami in proaktivnim preprečevanjem težav.
Opredeljeni so izzivi pri izvajanju, vključno z investicijskimi stroški.
Analiza stroškov in koristi kaže na pozitivno donosnost naložbe v infrastrukturne projekte. Za majhne projekte študija predlaga modularni pristop z uporabo rešitev v oblaku in regionalnih centrov za umetno inteligenco.
Naloga prispeva k razumevanju potenciala digitalne transformacije gradbeništva in ponuja praktičen okvir za implementacijo tehnologij umetne inteligence v infrastrukturne projekte.





