Gli ingegneri civili investono la maggior parte del loro tempo a cercare dati piuttosto che dedicarsi alla pianificazione e disegno del progetto edile, soprattutto nella sua fase iniziale. Tali inefficienze comportano un aumento dei costi di realizzazione per gli operatori stimate nell’ordine dei duemila miliardi di dollari l’anno (fonte: FMI, Autodesk). È partendo da questa considerazione che è nata Civils.ai, la startup che propone soluzioni tecnologiche per il mondo della progettazione, dell’architettura, dell’ingegneria basate su intelligenza artificiale. Stevan Lukic, ingegnere civile con diversi anni di esperienza e sviluppatore web full-stack, nell’inverno del 2022 ha partecipato al programma dello startup studio Antler di Singapore dove ha incontrato Mirko Vairo, ex-fondatore di una startup mediatech italiana ed esperto di AI, e Fadil Parves, esperto in software development e data science. Il team ha deciso di fondare Civils.ai nel maggio del 2022 con sede a Singapore con Lukic che ha assunto la carica di CEO, Vairo quella di COO e Parves quella di CTO. Civils.ai si concretizza in una soluzione SaaS che sfrutta l’intelligenza artificiale per automatizzare la generazione di tutti i documenti, i piani progettuali e gli insight necessari a valutare la fattibilità e i rischi connessi a un progetto edile. Obiettivo è aiutare gli ingegneri a creare per ogni progetto uno smart-archive, alimentato dall’intelligenza artificiale, contenente i loro asset più preziosi: le loro conoscenze e i loro dati. La startup ha raggiunto negli ultimi mesi circa 15mila utenti attivi mensili a livello globale (+8% di crescita media settimanale), ha chiuso due round di finanziamento pre-seed, dagli early-stage VC Antler e Iterative, per un totale di 300mila dollari, e punta ad aprire il round di finanziamento seed entro il primo trimestre 2024 per raccogliere ulteriori fondi necessari ad accelerare l’implementazione della product roadmap e potenziare la strategia di go to market a supporto del fatturato.
Large Language Models, l’industria delle costruzioni e Civils.ai
ChatGPT non è certo ancora in grado di costruire un edificio, ma la intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per rendere l’edilizia più efficiente e veloce applicando un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per generare risposte su misura per i progetti edilizi. Gli LLM sono un tipo di algoritmo di intelligenza artificiale che utilizza tecniche di deep learning ed enormi quantità di dati per comprendere e generare nuovi contenuti. L’esempio più noto di LLM è ChatGPT e le sue evoluzioni, ora ampiamente utilizzato in tutti i settori della società per compiti diversi. La startup ha lanciato la sua soluzione nel gennaio 2022 e multinazionali dell’ingegneria come Aecom e Stantec lo stanno già utilizzando. La piattaforma ha suscitato grande interesse nel sud-est asiatico e in particolare a Singapore e anche i principali contractor del Regno Unito stanno utilizzando lo strumento per i loro progetti. L’ingegnere, l’architetto, il progettista può caricare rapporti in PDF relativi a un progetto su Civils.ai, come relazioni di cantiere, contratti o codici di progettazione, che l’intelligenza artificiale elabora per generare risposte a domande specifiche poste dagli utenti in merito al loro progetto. Ogni documento caricato sul sistema può essere lungo migliaia di pagine che il sistema elabora e archivia nella sua memoria. La differenza principale tra ChatGPT e il sistema sviluppato da Civils.ai è data dal livello di precisione nelle risposte fornite dal secondo, grazie ai dati specifici del progetto, non disponibili a OpenAI, che possono essere temporaneamente archiviati nella memoria dell’IA, utilizzando una tecnologia nota come database vettoriale. L’utente è quindi in grado di porre domande e di cercare nel database e recuperare una risposta alla domanda. Per evitare che dati errati o falsi vengano recuperati e fraintesi dall’utente, viene referenziata e visualizzata anche la pagina e la sezione esatta del documento, in modo che l’utente possa controllare e verificare con il file originale che la risposta alla domanda sia corretta. Il sistema ha dimostrato una grande versatilità nel rispondere a una serie di domande che si presentano nei progetti, dall’interrogazione delle date di consegna del progetto e l’estrazione della risposta dai documenti contrattuali, fino all’estrazione di informazioni sulle condizioni geologiche dai rapporti di indagine del sito. Il caso d’uso del software è il risparmio di tempo nel consultare lunghi rapporti per trovare le informazioni esatte di cui si ha bisogno.
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