តើបច្ចេកវិទ្យា AI និង Digital Twins ជួយដោះស្រាយបញ្ហាសំណង់ស្ពានចាស់បានដូចម្ដេច?

• webmaster@construction-property.com
• 30 ខែ​វិច្ឆិកា 2025
• ព័ត៌មានអន្តរជាតិ
• 178 មើល

បន្ទាប់ពីមានករណីបាក់ស្ពាន Fern Hollow នៅសហរដ្ឋអាមេរិកកាលពីឆ្នាំ 2022 រដ្ឋាភិបាលអាមេរិកបានងាកមកពិនិត្យមើលហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធចាស់ៗរបស់ខ្លួន ហើយរកឃើញថាស្ពានចាស់ៗជាច្រើនកំពុងស្ថិតក្រោយហានិភ័យ។ បញ្ហានេះ​បង្កឡើង​ដោយ​កង្វះ​ថវិកា និង​កង្វះ​វិស្វករ​ដើម្បីត្រួតពិនិត្យ​ដោយផ្ទាល់។

យ៉ាងណាមិញ រដ្ឋាភិបាលអាមេរិកបានប្រើកម្មវិធីសំណង់ឌីជីថលដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះ។ ខាងក្រោមគឺជាឧទាហរណ៍ ២ សំខាន់ៗ ដែលបង្ហាញថាកម្មវិធីគ្រប់គ្រងសំណង់ឌីជីថលគឺគន្លឺះមួយដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធចាស់ៗ។ តើកម្ពុជាអាចប្រើប្រាស់ឧទាហរណ៍នេះ ដើម្បីមកអនុវត្តលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរបស់យើងឬយ៉ាង?

1. ការត្រួតពិនិត្យស្ពានចាស់ៗនៅរដ្ឋ Kentucky

គណៈរដ្ឋមន្ត្រីដឹកជញ្ជូនរដ្ឋ Kentucky បានប្រឈមមុខនឹងភារកិច្ចដ៏ធំមួយ គឺការវាយតម្លៃស្ពានជាង 1,000 បន្ទាប់ពីទឹកជំនន់ដ៏បំផ្លិចបំផ្លាញកាលពីខែកក្កដា ឆ្នាំ 2022 ដែលជាដំណើរការដែលដំបូងឡើយត្រូវបានប៉ាន់ប្រមាណថាត្រូវចំណាយពេល១០ ឆ្នាំ និងមានតម្លៃជាង $7 លានដុល្លារ។

ប៉ុន្តែ ក្រុមហ៊ុនវិស្វកម្ម QK4, Inc. ដែលដឹកនាំការងារនេះ បានប្រើប្រាស់ឈុតកម្មវិធីរបស់ Bentley រួមមាន OpenRoads, ProjectWise, និង Bentley LumenRT ដើម្បីពន្លឿនវិធីសាស្រ្តឌីជីថលរបស់ពួកគេ។

ក្រុមហ៊ុនបានបញ្ចូលទិន្នន័យពីដ្រូន ការស្កេនឡាស៊ែរ ទិន្នន័យភូមិសាស្រ្ត ទៅក្នុងគំរូភ្លោះ 3D (Digital Twin) ដែលក្រុមហ៊ុនបានបង្កើត។ ​ ការធ្វើដូច្នេះ ធ្វើការគំរូប្លង់ភ្លោះលើកំព្យូរទ័រនេះ គឺគ្រប់ជ្រុងជ្រោយបំផុត ពោលគឺស្ទើរនឹងដូចនឹងការបញ្ជូនមនុស្សចុះទៅរកកំហូសនានា​ដោយផ្ទាល់ទៅតាមស្ពាននីមួយៗ។​

ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងនេះ បានកាត់បន្ថយពេលវេលាដំណើរការស្ទង់មតិរកកំហូចនានាបានលឿនជាមុន 90% និងកាត់បន្ថយការចំណាយសរុបបាន 50% ដោយសន្សំថវិកាបានជាង $3 លានដុល្លារសម្រាប់រដ្ឋ។

2. ការត្រួតពិនិត្យដោយប្រើ AI នៅស្ពាន Robert Street

នៅរដ្ឋ Minnesota ក្រុមហ៊ុន Collins Engineers, Inc. បានប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាប្រឈមនៃការត្រួតពិនិត្យស្ថានភាពស្ពាន Robert Street។

ក្រុមហ៊ុនបានធ្វើការយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយ Bentley ដោយប្រើប្រាស់ iTwin Platform និងឧបករណ៍ AI ដូចជា iTwin Capture និង iTwin Experience។ ពួកគេបានបង្កើតគំរូ Digital Twin ដែលដូចពិតមួយ។ ប្រព័ន្ធនេះប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីរកមើលកំហូច និងស្នាមប្រេះបេតុងនានា បន្ទាប់មកវិភាគទិន្នន័យចេញជារបាយការណ៍ ហើយក៏ណែនាំជាដំណោះស្រាយផងដែរ ដូច្នេះក្រុមការងារអាចចុះទៅដោះស្រាយត្រូវចំណុច។

ការធ្វើដូច្នេះ បានជួយឱ្យលំហូរការងារនេះបានសន្សំពេលបានជាង 30% ហើយបានកែលម្អគុណភាព និងភាពជាក់លាក់នៃការប្រមូលទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន។

ការផ្លាស់ប្តូរធ្វើការលើលំហូរការងារដែលប្រើ AI និង Digital Twins មិនមែនគួរជាជម្រើសទៀតទេ ប៉ុន្តែជាភាពចាំបាច់សម្រាប់អ្នកសាងសង់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធគ្រប់គ្នា ពិសេសក្នុងកាលៈទេសៈដែលគ្រោះធម្មជាតិកំពុងគំរាមកំហែងពិភពលោកដូច្នេះ។ ឧបករណ៍ឌីជីថលទាំងនេះជួយឱ្យវិស្វករផ្លាស់ប្តូរលើសពីការខិតខំប្រឹងប្រែងដោយប្រើកំលាំង មកជាការដោះស្រាយបញ្ហាដោយឆ្លាតវៃ។

• iTwin
• LumenRT
• OpenRoads
• ProjectWise
• AI
• Bentley Systems