تحويل هندسة نمذجة معلومات البناء والامتثال للأكواد باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

في هذه المقالة، تستعرض أوه تشي تشي، خبيرة الذكاء الاصطناعي (AI) والتنظيم في Exyte، تحديات الامتثال في تصميم منشآت الأدوية، وتوضح كيف يستكشف نموذج ReguBIM AI التجريبي الحلول الممكنة، وتناقش ما تشير إليه النتائج الأولية بشأن تدفقات العمل الهندسية المستقبلية.

تحدي الامتثال في تصميم منشآت الأدوية

يتطلب تصميم المنشآت لشركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية الالتزام بأطر تنظيمية صارمة، تُعرف عادةً باسم الامتثال للقوانين. تهدف هذه اللوائح إلى حماية مستخدمي المباني وضمان بيئات التصنيع التي تؤثر مباشرةً على سلامة المرضى. وتشمل هذه اللوائح السلامة من الحرائق، وأنظمة تدفق الهواء، ومساحات الغرف النظيفة، ومسارات الوصول مثل المخارج والطرق الخدمية.

اليوم، يتم التحقق من الامتثال بشكل كبير يدويًا. يقوم المهندسون بمراجعة بيانات نمذجة معلومات البناء ثلاثية الأبعاد (BIM) مقابل اللوائح النصية الشاملة. تعمل نماذج BIM، التي يتم إنشاؤها غالبًا باستخدام Revit أو أدوات مشابهة، كتمثيلات رقمية مفصلة للمنشأة، بينما تُنشر اللوائح كوثائق تقنية طويلة. تتضمن مراجعات الامتثال التحقق من مئات المتطلبات، بدءًا من عرض الممرات إلى تباعد مخارج الطوارئ، مما يتطلب وقتًا وخبرة وتفسيرًا دقيقًا.

يُنظر إلى هذا النهج اليدوي على نطاق واسع على أنه مرهق من حيث الجهد، وعرضة للأخطاء البشرية، ومكلف عندما يتم تحديد المشكلات في مراحل متأخرة من دورة حياة المشروع.

تقديم ReguBIM AI كنموذج أولي

تم تطوير ReguBIM AI بواسطة Exyte كنموذج أولي لاستكشاف ما إذا كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساعد في التحقق من الامتثال. بدلاً من استبدال العمليات الحالية، يعمل النموذج التجريبي كمساعد رقمي يتم اختباره لقدرته على تفسير النصوص التنظيمية وربطها ببيانات BIM ثلاثية الأبعاد.

في بيئة الاختبار، يمكن لـ ReguBIM AI تحليل اللوائح المختارة، وتحديد البنود ذات الصلة المحتملة، وتحديد المناطق في نموذج BIM التي قد تتطلب مراجعة بشرية دقيقة. تهدف المخرجات إلى دعم المهندسين خلال مراحل التصميم المبكرة والفحوصات الداخلية، وليس لتقديم الموافقة النهائية على الامتثال.

يعمل النموذج الأولي على بنية Databricks التحتية ويستخدم بنية الميدالية لتنظيم معالجة البيانات. تقوم خطوط أنابيب ETL بتحويل ملفات BIM والوثائق التنظيمية إلى تنسيقات مناسبة للتحليل. يتم نشر التطبيق كبرنامج Databricks على بنية تحتية بدون خادم للسماح بالتجارب والتحسينات المراقبة كجزء من إعداد النموذج التجريبي.

لا يزال ReguBIM AI في مرحلة مبكرة من التطوير ويُستخدم داخليًا لتقييم الجدوى التقنية ومتطلبات جودة البيانات وجهود التكامل.

القدرات الأساسية قيد الاختبار

كجزء من البرنامج التجريبي الجاري، يركز ReguBIM AI على العديد من القدرات التجريبية:

• ربط عناصر BIM المختارة بالنصوص التنظيمية ذات الصلة لدعم عمليات التحقق من الامتثال بمساعدة الذكاء الاصطناعي
• استخدام بنية قائمة على الذكاء الاصطناعي تعتمد على Databricks وMLflow ومكونات التنسيق للتجارب المعيارية
• إجراء تحليل مكاني مثل فحوصات المسافة وتقييم المسارات ضمن سيناريوهات اختبار محددة
• تطبيق استرجاع معزز لتوليد النصوص التنظيمية التي قد تتعلق باستفسارات المستخدم

• إنتاج ملخصات امتثال أولية مخصصة لمراجعة الخبراء بدلاً من تقديمها بشكل رسمي

   

هذه القدرات قابلة للتغيير مع تطور النموذج الأولي ولم يتم التحقق من صحتها للاستخدام الإنتاجي.
 

ملاحظات من العمل التجريبي الأولي

تشير الاختبارات الأولية إلى أن تحليل الامتثال بمساعدة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل الجهد المطلوب لتحديد المشكلات المحتملة في مراحل التصميم المبكرة. ومع ذلك، تظهر النتائج أيضًا أن حكم الخبراء يظل ضروريًا، خاصة عند تفسير اللوائح الغامضة أو المتطلبات الخاصة بالمشروع.

من منظور الأعمال، يساعد البرنامج التجريبي شركة Exyte في تقييم الأماكن التي يمكن أن تدعم فيها الأتمتة المهندسين، وأين يظل إعداد البيانات عائقًا، وكيف يمكن أن تتناسب هذه الأدوات مع عمليات الحوكمة والموافقة القائمة.

الابتكار الرقمي في Exyte

تُعد Exyte شركة عالمية متخصصة في الهندسة والمشتريات والبناء، وتركز على المنشآت التقنية المتقدمة. إلى جانب أنشطتها الهندسية الأساسية، تقوم الشركة بتقييم الأدوات الرقمية التي قد تدعم الجودة والسلامة والكفاءة. ReguBIM AI هو أحد نماذج إثبات المفهوم، تم تطويره لاختبار كيفية مساهمة الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليل اللوائح في المستقبل.

تعتبر Exyte هذا النموذج الأولي أداة دعم تعاونية بدلاً من نظام اتخاذ القرار. الهدف هو مساعدة المهندسين على قضاء وقت أقل في الفحوصات المتكررة وتخصيص المزيد من الوقت لتطبيق خبراتهم في المجالات الأكثر أهمية.

امتثال أكثر ذكاءً، يتم استكشافه من خلال الاختبار

من خلال ReguBIM AI، تقوم Exyte بدراسة كيفية عمل BIM والذكاء الاصطناعي التوليدي وبيانات التنظيم معًا في بيئة تجريبية محكومة. وعلى الرغم من أن المبادرة لا تزال تجريبية، إلا أنها تقدم رؤى عملية حول كيفية تطور عمليات الامتثال وما هي الضمانات المطلوبة قبل أي تطبيق واسع النطاق.

بالنسبة لمشاريع الأدوية والتكنولوجيا الحيوية التي تواجه بيئات تنظيمية معقدة، فإن هذا العمل الاستكشافي يساعد في توضيح كل من الفرص وحدود الهندسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.