従業員データをアルゴリズムに学ばせて建設PJの遅延を予測。(AI×都市)【論文】

   
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背景)建設プロジェクトは不確実性が高い

建設プロジェクトは、多くの要因と多くの情報源から生じる予測できない変数の影響を受けます。プロジェクトの遅延は、建設活動に対して不確実性を生み出すため、建設部門が取り組む主要な問題のひとつです。

一方、機械学習は、動的かつ不確実で複雑なタスクを解決する能力に長けています。そのため、建設プロジェクトにおける遅延問題の要因を学習させた機械学習モデルによる正確な遅延リスクの予測が期待されています。

建設プロジェクトにおける遅延リスクを予測するという課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。ベトナムにあるトンドゥクタン大学のZaher Mundher Yaseenら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、機械学習モデルに遅延の要因などを学習させることで、遅延レベルの予測を試みたのでした。

テーマ)AIによる遅延レベルの予測

まずはZaher Mundher Yaseenらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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masashi

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大学院では薬学の研究を行っていました。主に創薬・製造・金融分野におけるAI活用を掘り下げたいと思います。Twitter:@masa05240112

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