"כמו בסקטורים רבים אחרים, גם בענף הבנייה והתשתיות יכולות בינה מלאכותית משנות את פני הענף ומובילות לשיפור ביעילות, קיימות ובטיחות העובדים", כך פותח ואומר עומר ברנד, מנכ"ל קונטק (Contech), בתשובה לשאלה האם ענף הנדל"ן מאמץ טכנולוגיות חדשות. קונטק היא חממה טכנולוגית הפועלת לשלב טכנולוגיות וחדשנות באתרי הבנייה. חלק מפעילות אנשי החממה מתבטאת בליווי סטארט־אפים מובילים מישראל, כך שקבלנים רבים מישראל ומהעולם יאמצו אותם ויתמכו בהם כלכלית. ברנד מעניק שורה של דוגמאות כיצד AI כבר נמצאת עמוק במחשבה לייעול ושיפור ענף הבנייה: "אחד התחומים שישלב בינה מלאכותית יהיה ציוד בנייה אוטונומי, כגון מנופים, רכבים כבדים, רצפים ועוד.
ציוד כזה יכול לעבוד מסביב לשעון וברמת דיוק גבוהה, ומסוגל להעלות את הפרודוקטיביות באתרי הבנייה ובד בבד לשפר בהם את הבטיחות ולחסוך בחומרי בנייה, פליטות פחמן והכי חשוב – בחיי אדם. עוד תחום בענף שעובר מהפכה בעקבות שימוש בבינה מלאכותית הוא predictive analysis: בעזרת כלים מתקדמים, חברות בנייה יכולות לנתח נתונים ממספר רב של מקורות, כולל מידע מכלי העבודה, מנופים, מזג אויר, תוכניות ביצוע, שרשרות אספקה ועוד. בעזרת בינה מלאכותית ניתן לראות את התמונה הגדולה ולייצר הקשרים, שבאופן מסורתי קשה מאוד לעשות. התובנות יכולות לעזור למנהלי הפרויקטים לצפות עיכובים, בעיות או טעויות, ולקבל החלטות שימנעו את התקלות מבעוד מועד. בנוסף חברות הבנייה יוכלו למזער סיכונים, לתאם אספקה וספקים ולשפר את לוחות הזמנים שלהם. טכנולוגיות בינה מלאכותית הן העתיד הקרוב והרחוק של ענף הבנייה והתשתיות, הן יעצבו מחדש שיטות בנייה, ישפרו את יכולות הקבלנים, יעילות העבודה, קיצור לוחות זמנים, יוזילו מחירים, יגבירו את בטיחות העובדים ויביאו לבנייה ירוקה יותר".
גם גבי קמינסקי, מנכ"ל מעבדת החדשנות סיטיזון שבפארק עתידים תל אביב, מסביר כיצד שילוב הטכנולוגיה בענף כבר החל: "ענף הנדל"ן שמרני יחסית, אלא שבשנים האחרונות החלו לצוץ עוד ועוד טכנולוגיות חדשות, שמסייעות לייעל ולהוזיל עלויות. במעבדת החדשנות סיטיזון שבפארק עתידים תל אביב, בבעלות עיריית תל אביב ואוניברסיטת תל אביב, מפתחים מספר טכנולוגיות רלוונטיות; כך למשל חברת QBiq מפתחת טכנולוגיית בינה מלאכותית, המסייעת בתכנון מבנים. החברה מתמקדת בעיקר בשוק המשרדים, כאשר היא מאפשרת לפתור את אחד מצווארי הבקבוק המשמעותיים ביותר בכל נכס - הזמן שלוקח לאדריכל להציע כמה הצעות ראשוניות לחלוקת השטח. כאשר מגיע לקוח, הוא רואה שטח פנוי ומנסה לדמיין איך זה ייראה אחרי ההתאמות הנדרשות לצרכיו. הוא מגדיר לבעל הנכס או לאדריכל את הצרכים, והאדריכל נדרש להכין כמה חלופות שונות בצורה יחסית מהירה, עדיין לא תכנון מפורט מדי, כדי להראות ללקוח ולשכנע אותו לקחת את הנכס. התכנון הראשוני לוקח בדרך כלל ימים עד מספר שבועות, ובזמן הזה הלקוח כבר הלך וראה מקומות אחרים, ואולי אף סגר עם אחד מהם. הטכנולוגיה של קיוביק מאפשרת לקחת את תיחום הקומה או המבנה הנתון מצד אחד, ואת דרישות הלקוח מצד שני, ולייצר בדיקת היתכנות לחלוקה פנימית של הקומה, באופן שנותן מענה מיטבי לדרישות הלקוח והרגולציה בתוך שניות ספורות. המערכת גם יודעת לייצר סרטון הדמיה תלת ממדי, שימחיש כיצד הקומה תיראה.
טכנולוגיה נוספת המפותחת במעבדת הסיטיזון היא של חברת Tupaia, שמספקת שירותי מיקום מדויק. החברה פותרת בעיה שכולנו פוגשים ביומיום שלנו, אך לא תמיד מודעים אליה - מכשירי ה־GPS שיש לנו בטלפונים אינם מדויקים. למעשה, בסביבה העירונית סטיית המיקום עלולה להגיע גם לכ־20-15 מטרים מהמיקום האמיתי שלנו. בהרבה מקרים זה לא כל כך משנה - נהג המונית שהזמנתי באפליקציה, ככל הנראה יצליח למצוא אותי גם אם אני עומד כמה מטרים מהמקום שבו קבענו להיפגש. עם זאת ישנם שימושים רבים, שעבורם צריך מיקום הרבה יותר מדויק, למשל במיפוי העירוני ובתהליכי בנייה בעיר ישנן לא מעט מדידות שדורשות דיוק של לפחות 100-80 ס״מ במיקום. פעמים רבות לצרכים אלו מוציאים צוותים של מודדים מוסמכים עם ציוד משוכלל, והתהליך הזה יקר ואיטי. במרחב הציבורי אנו נתקלים רבות גם בחוסר היכולת לעדכן בנוגע לשינויים שבוצעו בשטח - העיר היא מקום דינמי מאוד. בטח בתנופת עבודות, כפי שאנחנו חווים בעשור האחרון וכנראה, צפויים לחוות בעשור וחצי הקרובים, אם לא יותר - בין החפירות של הרכבת הקלה ואולי המטרו בעתיד למיזמי ההתחדשות העירונית, העיר עוברת שינויים רבים, אך הם לא תמיד מתועדים כהלכה.
כאשר קבלן פתח מדרכה כדי לבצע עבודה בקו ביוב, ולאחר סיום העבודה הוא סגר אותה בחזרה, לא תמיד עמוד התמרור או הספסל חוזרים בדיוק לאותו מקום שבו היו קודם. כאשר איש אינו מתעד את המיקום המדויק של עצמים במרחב הציבורי, קשה מאוד להתנהל. וזה נכון גם לתהליך בנייה של בניין מגורים או משרדים בשטח פרטי - קבלן סיים עבודה, שעל־פי התוכנית הייתה אמורה להיות במיקום מסוים, אך אולי במציאות היא לא ממוקמת בדיוק כפי שתוכנן. הקבלן צריך כלי פשוט וזמין לבצע מדידות בשטח תוך כדי העבודה, ומי שמפקח עליו, או הלקוח, צריך כלי פשוט וזמין לבצע את הבקרה כדי לדעת שהעבודה בוצעה כהלכה. הטכנולוגיה של חברת טופאיה מאפשרת להשתמש במכשיר סלולרי פשוט, ובאמצעות התוכנה שפיתחה החברה, לקבל מיקום ברמת דיוק שבין 2 ל־50 ס״מ".
אופיר שרון, סמנכ"ל שיווק ומכירות בחברת אפרידר: "הבינה המלאכותית, שקיימת כבר הרבה שנים, תפסה בחצי השנה האחרונה תאוצה משמעותית ברחבי העולם. בעולם הבנייה כבר היום ישנם קבלנים ויזמי נדל"ן שמתנסים בטכנולוגיות שמטרתן לשפר ולייעל את תהליכי הבנייה, בזכות טכנולוגיות הבינה מלאכותית שמייצרות מידע און-ליין למנהלי הפרויקט. זה קורה בתכנון והבקרה על הפרויקט על ידי שימוש בנתונים פיזיים שמגיעים מרחפנים, ורכבים שממפים את שלבי הבנייה, מבקרים את ההתאמות בשטח, ומספקים מידע אדיר בזמן אמת. אין עדיין יישומים כאלה בשוק המקומי, אבל ניתן למצוא התפתחות בניהול הבניין המאוכלס, כדוגמת קמפוס בר קיימא ראשון של קבוצת דיסקונט במתחם ה־1000 בראשון לציון, שהוא מתחם בניינים שמנהל את עצמו עם AI תפעולית ואפילו אנרגטית. גם בעולם השיווק של פרויקטי הנדל"ן אנו פוגשים לא מעט חברות וספקים עם טכנולוגיות שמספקות מידע על אוטומציה וניתוחי הקמפיינים הדיגיטליים על מנת למקסם את ה־ROI, במטרה להיות מדויקים יותר בפרסום לאוכלוסיות המטרה לפרויקט, מחושבים יותר וחסכנים יותר".
שילוב הטכנולוגיה גם בתשתיות
טכנולוגיה משולבת גם בתחום התשתיות. דוגמה לכך אפשר למצוא גם בחברת המים הלאומית – מקורות. "משבר האקלים וההתחממות הגלובלית מכים במדינות שונות בעולם. בסין דווח על קושי לעמוד בביקוש למזון, באירופה נמדדו טמפרטורות שיא ובארה"ב חלק ממאגרי המים התייבשו. בישראל המצב שונה בתכלית, פועל יוצא של תכנון ארוך טווח ושימוש הולך וגובר בטכנולוגיות מתקדמות ובחברות סטארט־אפ, שמסייעות והופכות תשתית מים טובה למעולה ותשתית לא קיימת לתוכנית אב עתידית", כך מסביר סמנכ"ל הנדסה במקורות יוסי יעקבי. בחברה הבינו את החשיבות של שילוב טכנולוגיה, והקימו לפני מספר שנים יחידת חדשנות שמטרתה לאתר שירותים או מוצרים שניתן להטמיע במשק המים. על־פי גורמים בחברה, נכון להיום היא השקיעה ומשתפת פעולה עם שמונה חברות ישראליות בתחומי הגנות הסייבר, תחזוקת תשתיות, ניהול מאגרי מידע ונתונים וניטור און־ליין אחר איכות המים. "אחד משיתופי הפעולה האחרונים של מקורות הוא עם חברת מייקרוסופט, שבמסגרתו מקורות תבנה יחד עם מייקרוסופט מאגר מידע וירטואלי במטרה להנגיש את הידע הרב שנצבר בתחום המים, במטרה שיהפוך לכלי עבודה עיקרי בהתמודדות עם שינויי אקלים, משקעים, מודלים לחיזוי ופתרונות להתמודדות עם ההתחממות הגלובלית.
הפלטפורמה החדשה תשמש גופים שונים להכנת מודלים עם חדר R&D וירטואלי, שיהיה זמין עם כל המידע הנדרש", כך מסביר יעקבי, "מאחר שכל הסכם גג וכל שכונה חדשה בהכרח יחייבו חיבור הן לאספקת מים והן לביוב, חשיפת המידע בהכרח תאפשר למתכננים להבין מה כמויות המשקעים כדי לתכנן ניקוז ראוי, ועד כמה רחוקים מרכזי האוכלוסייה מצנרת המים הארצית הלאומית, מציאות שעלולה לעכב או לזרז פיתוח של שכונות חדשות, במידה שצריך למתוח תשתיות לאומיות כדי לאפשר מגורים". אולם החדשנות במסגרת משק המים לא נעצרת רק במידע שיפתח לציבור, אלא גם בהטמעה של חברות הייטק מקומיות לתחום תחזוקת התשתיות. "יחידת החדשנות חתמה עם שמונה חברות שונות, שתיים מהן – ראפידה (RAPIDA) ואיי אקס דן (IXDN) - עוסקות בניתוח מתקדם מובנה בינה מלאכותית של תשתיות קיימות וניטור איומי סייבר. בראפידה מסוגלים לנתח ולבחון חוזק מבנים תוך שימוש בניתוח צילומי עם שילוב של רחפנים, ולספק לבעלים מידע על חוזק המבנים או התחזוקה הנדרשת", כך מספרים בחברה, "עבור גוף שמחזיק עשרות או מאות מתקני תשתית, מדובר במידע יקר ערך, שמאפשר חלוקת השקעות מושכלת. תחום נוסף שצומח במקורות הוא האפשרות להשחיל סיבים בצנרת המים, מציאות שמאפשרת גישה חופשית לספקי תקשורת שיכולים להגיע עימה לכל מקום ולספק שירותי אינטרנט מהיר, תוך חיסכון השקעות בתשתיות תקשורת עצמאיות במקומות רחוקים".
4 צפייה בגלריה
חדר בקרה במקורות. "הבינו את חשיבות שילוב הטכנולוגיה, והקימו יחידת חדשנות"
(צילום: מקורות)
דוגמה נוספת לשילוב טכנולוגיה בתחום התשתיות אפשר למצוא בפיתוח של חברת RodRadar. מדובר בטכנולוגיית מכ"מ חודר קרקע ייחודית, המאפשרת בזמן אמת, תוך כדי החפירה, גילוי אוטומטי של תשתיות תת־קרקעיות מכל סוג שהוא, ומתן התראות למפעיל בזמן החפירה, ללא צורך בניתוח הנתונים באמצעות מומחה. הטכנולוגיה מוטמעת בתוך כף חפירה הניתנת להתקנה מהירה בכל כלי צמ"ה (ציוד מכני הנדסי), ומתגברת על מגבלות של סנסורים ומכ"מים חודרי קרקע קיימים. תוך שימוש באלגוריתמים מתקדמים, המערכת מספקת למפעיל התראות אוטומטיות ומדויקות בזמן אמת לגבי המיקום והעומק של תשתיות מתחת לאדמה. באמצעות LDR ניתן לזהות את כל סוגי הצינורות והתשתיות, כולל גז, חשמל, תקשורת, סיבים אופטיים, מים, נפט וכו', בסוגי קרקעות שונים. RodRadar בחרה כשותפה את חברת הטכנולוגיה Commit, המספקת שירותי פיתוח, ענן, סייבר, דאטה ועוד לחברות גדולות ולסטארט־אפים, כדי לפתח את אפליקציה המאפשרת למפעיל כלי הצמ"ה הפעלה פשוטה של המערכת והצגת ההתראות תוך כדי החפירה, באמצעות עיצוב נגיש ופשוט מאוד להבנה, וללא צורך במומחה. חברת Commit גם פיתחה סביבת ענן תומכת והגנות סייבר לאפליקציה הזאת. משה דלמן, מנכ"ל ושותף מייסד של RodRadar, אומר: "הבעיה של פגיעה בתשתיות תת־קרקעיות מטרידה את התעשייה ברחבי העולם וה־Live Dig Radar מהווה בשורה. השאיפה שלנו ש־LDR יהיה חלק אינטגרלי בכל פרויקט, ואכן חברות בנייה ועיריות כבר מסמנות אותו כסטנדרט עתידי".
בינה מלאכותית בשירות האדריכלים
האדריכל עדי רובננקו, שותף מנהל במשרד רובננקו אדריכלים, מתייחס לכניסה של בינה מלאכותית וטכנולוגיה חדישה ככלי במקצוע האדריכלות ומדבר על שינוי משמעותי בתחום התכנון והתייעלות התהליכים, מהלך שחוסך היום ויחסוך עוד יותר בעתיד זמן וכסף.
"כמי שהגיע לעולם האדריכלות לאחר שנים של ניסיון בעולם הטכנולוגי – אני רואה חשיבות רבה ומוביל במשרד שימוש בטכנולוגיות תכנון מתקדמות ככל הניתן. בשנים האחרונות מתבצע בעולם האדריכלות והתכנון מעבר הדרגתי משרטוט פשוט, כפי שבוצע במשרדי האדריכלים בענף עשרות שנים, לשימוש בתוכנות של מידול הבניין. כלומר משרטוט דו־ממדי לתכנון בתלת־ממד. היתרונות של השימוש במודלים חדשים מהותיים מאוד להתקדמות התכנון והבנייה, לחיסכון בזמן וליעילות. באמצעות מידול המבנה, אנחנו יכולים לכלול בתכנון ובמודל מידע רב הקשור למבנה ואינו בא לידי ביטוי אך ורק בתוכניות. לדוגמה כתבי כמויות או רשימת חלונות, דלתות ומערכות נוספות. בנוסף ניתן לראות ולהבין מתוך המודל את סדר הבנייה ושלביה, להבדיל בין סוגי המערכות בבניין ולראות באופן אוטומטי שלא קיימות התנגשויות או בעיות בין המערכות". עוד מוסיף רובננקו: "השלבים הבאים בעולמות הטכנולוגיה ילכו בעיקר לאוטומציה של התכנון. היום כחלק מתכנון של בניינים יש לא מעט שלבים שיכולים להתבצע בצורה אוטומטית או כמעט אוטומטית. התכנון הוא תהליך ארוך, הגורר עימו תוספת של עלויות, אך ברגע שהבינה המלאכותית והאוטומציה החלקית יהיו כלים משמעותיים יותר, זמן התכנון יצטמצם, ותהיה לכך השפעה גורפת על מהירות שלבי התכנון וגם הבנייה. זה נוגע לבחירת חלופות בתכנון פרויקט. בעזרת כלים משוכללים, יוכלו האדריכל והיזם לבחון בקלות רבה אלטרנטיביות תכנוניות, שכן היום כל בדיקת חלופה מלווה בהשקעת מאמץ גדול. פעמים רבות יעדיף האדריכל לבחור חלופה מבלי לבדוק באופן יסודי חלופות נוספות, כי המשמעות היא ללכת שניים ושלושה צעדים אחורה בתהליך התכנון, דבר שעולה כסף ולוקח זמן רב. עם הכלים של הבינה המלאכותית שנכנסים היום לשוק, אפשר להגיע לתכנון יעיל וחכם יותר".
גם אדריכל אנריקו סגרה סבור שיש שימוש נרחב בטכנולוגיה בתחום: "בתחום התכנון האדריכלי ניתן לסווג את השימוש בבינה המלאכותית לשני נושאים עיקריים: תכנון פונקציונלי ותכנון חזותי. בתחום הפונקציונלי ה־AI יכול להציע מערכת מתקדמת לסיווג נתונים, תחזוקה וניתוח מאפיינים של מבנים, חיזוי תהליכים עתידיים ותכנון יעיל של מקומות ציבוריים ומסחריים. בעזרת בינה מלאכותית ניתן לנתח התנהלות שונה של תושבים בשטח נתון, לחשב זרימת אנשים במבנים, לייעל תכנון של נפחי הבנייה והשימוש במרחב. האפשרויות כאן הן בלתי מוגבלות, האלגוריתם מאפשר ניתוח מהיר ויעיל של נתונים גדולים, כולל מידע גיאוגרפי, נתוני אדריכלות ותובנות מהתהליכים, ובכך הוא מסייע למתכננים להבין את צורכי הפרויקט ולקדם תוכנית מתאימה. בתחום החזותי והיצירתי הבינה המלאכותית מאפשרת להגיע במהירות רבה להמחשת הרעיונות ובדיקת אלטרנטיבות, מבלי להפעיל צוות רב ומוכשר שיפיק את הרעיונות שגיבש. בשימוש הטכנולוגי החדש ניתן להגיע לתובנות בנוגע לתכנון המתאים ביותר ובכך להביא לחיסכון משמעותי בעלויות התכנון, זאת לצד קיצור זמנים והפחתת עומס העבודה על האדריכלים. המהפך האמיתי בתחום יהיה כאשר הבינה המלאכותית תפיק המחשה פרמטרית של הרעיונות, שמתוכה נוכל להוציא את הנתונים הפרמטריים של הגיאומטריה המופקת. השלב הזה לא רחוק ממימוש, ועתיד לקרות בעוד זמן קצר".
אדריכל ד"ר אימאן טבעוני, שותף במשרד לברס טבעוני אדריכלים ומרצה בטכניון ובבצלאל: "מאחר שרק בשנתיים האחרונות הבינה המלאכותית קיבלה תנופה, נתחיל לראות שימוש נפוץ יותר ויותר בענף. בבנייה כיום הלקוח מקבל ארבע-חמש אפשרויות תכנון שונות בפרויקט של 200 יחידות דיור. כאדריכל אני חושב שיש פה פספוס, וזה נעשה מטעמים כלכליים. כאשר התהליך ממוחשב, לדוגמה בפרויקט CITY BREEZE שתכננו בנצרת, הכולל 120 יח"ד, אין דירה אחת כמו השנייה. כל דירה קיבלה תכונות מרחביות שונות בגלל המיקום המרחבי. מובן שלא יכולנו לתכנן את זה ללא הבינה המלאכותית. כל דירה קיבלה את התכונות האופטימליות שלה. הבינה אפשרה ליזם להציע מגוון עצום של טיפוסי דירות. ובכך נהנה היזם והלקוח מאפשרויות בחירה מגוונות, שמהוות ערך כלכלי לפרויקט".
האדריכל ערן לשם, מבעלי משרד CityBee, מוסיף: "השילוב בין אדם למכונה ובינה מלאכותית רלוונטי במיוחד לתחום האדריכלות, עם פוטנציאל עצום לתכנון טוב יותר, מדויק, מהיר יותר ויעיל יותר. כיום אנחנו במצב ש־15%-10% מהעבודה במשרד נעשית באמצעות מערכות אוטומציה. זה חלק אינהרנטי מתהליך העבודה וההכשרה במשרד. אנו שואפים, כי בשנים הקרובות נפח העבודה שייעשה באמצעות בינה מלאכותית ואוטומציה, יגיע לכ־40%. המטרה שלנו היא שיותר ויותר מהעבודה שלא כוללת שיקול דעת תיעשה על ידי בינה מלאכותית, וכן שהיא תשמש מקור נוסף ליצירת חלופות ופתרונות. ככל שנשתמש בה נכון, התוכנה תסייע ואף תחליף את בן האנוש במרבית הדברים השגרתיים והטכניים שמכלים זמן יקר של הצוות, ותפנה זמן לעסוק בסוגיות התכנוניות האמיתיות והעמוקות. במובן זה ייתכן שנראה יותר אנשים איכותיים פונים לתחום, אנשים שכיום חוששים שייאלצו לעסוק בשרטוט ובהיבטים טכניים אחרים שיכולים להיות סיזיפיים ומייגעים". לשם מבהיר במקביל, כי הוא מאמין שהממד האנושי בתהליך התכנון יישאר לנצח, ללא יכולת של מכונה להחליף את האדם החושב: "שום דבר לא יוכל להחליף את האדריכל או האדריכלית שישאלו את השאלות החשובות ביותר על הפרויקט ויקבלו את ההחלטות הנכונות ביותר לגביו. תפקידנו כאדריכלים הוא לשמור על איכות התכנון והפן האנושי".
בנייה מהירה וחיזוי מחיר
ויש גם דוגמאות ליישום הטכנולוגיות בשטח. בפרויקט מגדלים בתל אביב מיושמת נכון להיום טכנולוגיה שפיתחה חברת GBG GLEITBAU SALZBURG האוסטרית. הטכנולוגיה מאפשרת את הרמת גרעין המגדל באמצעות מערכת "טפסות", הפועלת בסיוע בוכנות הידראוליות ומעלה את המערכת למעלה על פני הבטון המתקשה. המגדלים הראשונים בישראל שבהם מיושמת הטכנולוגיה, הם מגדלי פרויקט ויתניה – תל אביב, הסמוך למחלף לה גארדיה, ומגדל המשרדים TOHA 2 על ציר יגאל אלון. באמצעות השימוש במערכת "התבנית המחליקה", ניתן להתקדם בבניית גרעין המגדל, שגובהו כ־180 מטר, בקצב בנייה של 2-1.5 מטרים ביום. זאת בעוד בבנייה סטנדרטית ההתקדמות הינה בקצב של כ־15-10 מטר בחודש. במילים אחרות, במקום לבנות את גרעין המגדל בכ־12 חודשים, תוכל החברה לסיים את בנייתו בכארבעה חודשים בלבד. "אומנם השימוש בטכנולוגיה זו בארץ בוצע בעבר בהקמת מגדל הפיקוח בנתב"ג ובארובות חדרה, אולם ביצוע הקמת מגדל משרדים מורכב הרבה יותר", כך אומר אילן שובה, מנהל פרויקט ויתניה – תל אביב, שם מתבצעת הבנייה באמצעות התבנית המחליקה. "בהקמת מגדל משרדים, ודאי במגדל עם עירוב שימושים כמו בפרויקט שלנו (מסחר, משרדים ומגורים), הצורה ההנדסית של הגרעין שונה. זה לא פיר גדול ללא מחיצות, אלא גרעין גדול מאוד עם מחיצות, פירי מעליות, פתחים גדולים וקטנים למעברי מערכות ופתחי דלתות, הדורשים חיזוק על ידי פרטי זיון נוספים כנגד רעידות אדמה.
הרעיון שעומד מאחרי השיטה הוא התרוממות מערכת הטפסות בעזרת מגבהים הידראוליים, שנסמכים על גבי הבטון המתקשה. כך נוצר מעגל של התקשות שכבת בטון לרמה מספקת על מנת שתתבצע הגבהה של המערכת באופן הידראולי לצורך יציקת שכבת בטון חדשה. קצב ההתקדמות תלוי כמובן בסוג הבטון ובקצב הכנת ברזל להמשך היציקה, אך כאמור מדובר בהספק של כ־2-1.5 מטרים בממוצע ליום עבודה. בסופו של דבר, על־פי הקצב הזה, מדובר במערכת שמרימה מגדל משרדים ברבע מהזמן שבו הוא היה מתרומם בטכנולוגיית הבנייה הנפוצה". שובה מוסיף כי: "אין ספק שהיתרון בשימוש בטכנולוגיה החדשה מבחינת חיסכון בזמן הבנייה הוא משמעותי מאוד. אם מסיימים את הקמת הגרעין מוקדם, ניתן גם להאיץ את הכנסת המערכות המורכבות בו בשלבים מוקדמים יותר, כגון חדרי המדרגות והמעליות. קיצור הבנייה בפרק זמן כה רב משמעותי מאוד, ומביא לחיסכון גדול בעלויות".
דרור אוהב ציון, מנכ"ל ובעלים חברת שיווק הנדל"ן דרא, מעניק אף הוא דוגמה: "הבינה המלאכותית כבר משנה את שוק הנדל"ן במגוון אופנים, ויש לה פוטנציאל להשפיע עליו עוד יותר בשנים הבאות. השפעותיה באות לידי ביטוי החל משלב בחירת הקרקע ועד שלב מכירת הדירה ואחריה.
היא מסייעת בחיזוי מחירים ובניתוח שוק, בתכנון ובפיתוח ומגיעה עד לשירות לקוחות הקצה. לפני שנפרט את תרומתה לשוק, חשוב לציין שהשפעת ה־AI על השוק תהיה תלויה בגורמים שונים, וביניהם התקדמות טכנולוגית, שינויים רגולטוריים והתנהגות השוק. בעוד היא טומנת בחובה הבטחה גדולה בשיפור היעילות ומתן שירותים טובים יותר בשוק הנדל"ן, ייתכנו בבינה המלאכותית גם אתגרים הקשורים לפרטיות נתונים, שיקולים אתיים ופוטנציאל לפגיעה במשרות ושינוי בשרשרת התעסוקה כפי שאנחנו מכירים אותה כיום. ככל ש־AI תתפתח, יהיה צורך למצוא איזון בין אימוץ היתרונות הפוטנציאליים שלה ובין טיפול בכל החששות הקשורים לכך. הבינה המלאכותית יכולה לעזור ליזמים בשלב היזמות והפיתוח, באמצעות ניתוח נתונים לזיהוי אזורים עם פוטנציאל צמיחה וכדאיות רכישה; הערכת שווי אוטומטית ומהירות לניתוח השוק והמחירים; זיהוי אזורים עם פוטנציאל סיכונים והערכת הסיכונים עצמם עבור יזמים, רוכשים ומשקיעים. כלי חשוב ב־AI מאפשר לעשות פרסונליזציה של חיפוש נכס בעזרת אלגוריתמים, שיכולים לנתח כמויות עצומות של נתונים כדי לספק המלצות מדויקות ומותאמות יותר לקונים. נוסף על כך כלים של AI יכולים לשמש לסיורים וירטואליים בנכס או בקרקע; ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בתכנון ופיתוח עירוני, תוך התחשבות בגורמים, כמו תחבורה, השפעה סביבתית והעדפות קהילתיות. לאחר הרכישה ניתן להציע, באמצעות הבינה המלאכותית, שירות לקוחות משופר, יעיל ומהיר ועוד. לכל אלה יש להוסיף יכולות לימוד עצמי של מערכות הבינה המלאכותית, שמביאות לשיפור מתמיד בביצועים ולתגובה בזמן אמת לשינויים בשוק. כבר היום אנחנו בדרא נעזרים בכלים מבוססי AI, כשאנחנו עורכים ניתוחי שוק עבור פרויקטים שאנחנו משווקים ובקמפיינים עצמם, ולהערכתי, השימוש בה יגבר עם השנים".
