金斯顿大学建筑环境与地理学院和英国建筑公司“Galliford Try”的创新团队共同发起了一项新的研究项目，利用人工智能(AI)来提高质量和风险管理，并最大限度地减少建筑中的浪费。

这项价值26.1万英镑的知识转移合作项目由Innovate UK资助，将由金斯顿大学土木工程、测量和施工管理系主任Hasan Haroglu博士领导的学术团队，在Galliford Try的技术专家的指导下，开发出一种支持建筑质量的工具，为决策提供信息，并提高正确的首次交付。

该工具将在Galliford Try计划的现场试验中进行试验，在为期30个月的项目中，一名金斯顿大学的研究助理将加入Galliford Try的创新团队，允许在现场环境中无障碍访问数据并优化工具。

在研究期间开发的技术所节省的费用可以再投资于进一步的研究和开发，从而形成持续改进的循环。

Haroglu博士解释说，机器学习使用数据和算法来模仿人类的学习方式，并逐渐提高其准确性。“我们将建立的综合人工智能模型将考虑到一系列因素——生产率、废物管理、精益建筑、可持续性、健康和安全以及新兴技术。我们希望这将导致改进流程，提高生产力水平，并确保每个人都参与到流程中来。

“效率会带来更可持续的产品，因为废物得到了有效的管理，如果你管理好质量，你就会提高效率，增加利润空间。”

在研究期间开发的技术所节省的费用可以再投资于进一步的研究和开发，从而形成持续改进的循环。

在研究期间开发的技术所节省的费用可以再投资于进一步的研究和开发，从而形成持续改进的循环。

Galliford Try的创新和研究主管Jon de Souza说，公司很高兴联合项目得到了Innovate UK的资助，以继续他们的大学合作项目。他说:“我们相信这种知识导向合作伙伴关系可以真正改变这个行业，通过避免错误，帮助消除浪费，提高生产力和减少碳排放。”“这个项目展示了Galliford Try对创新的承诺，并将使我们在人工智能和机器学习等新技术应用的建筑环境领域处于领先地位。”

Haroglu博士和他的团队将利用他对建筑项目的研究，利用新兴技术来改善质量管理。“我们处在一个快速变化的商业环境中，技术更新频繁。对行业内现有知识的不断回顾可以确保业务持续蓬勃发展——将学术知识和流程整合到业务中会带来巨大的好处。”