Công cụ AI tạo sinh dành cho ngành xây dựng

  • Người khởi tạo Người khởi tạo thanhhoa
  • Ngày gửi Ngày gửi
thanhhoa

thanhhoa

Thành viên cơ bản
2/4/13
199
14
Trong lĩnh vực lập trình thì các lập trình viên đang tán dương
- GitHub Copilot
- ChatGPT
- CodeWhisperer
- Google Gemini
- IBM Watsonx Code Assistant
- Code Llama
- Tabnine
- CodeWP
- CodeSquire
- AI Query

Nhưng sang lĩnh vực xây dựng thì có khác, nhiều người đang tán dương các công cụ AI tạo sinh đang làm thay đổi ngành xây dựng, vì những công cụ này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình xây dựng mà còn nâng cao an toàn và hiệu quả công việc.
  1. OpenSpace: Tự động hóa việc ghi lại và phân tích các địa điểm xây dựng bằng cách sử dụng camera 360 độ
  2. Doxel: Sử dụng robot và AI để theo dõi tiến độ xây dựng và tối ưu hóa hiệu quả công việc
  3. Buildots: Tích hợp AI để giám sát và quản lý dự án xây dựng, giúp phát hiện sớm các vấn đề
  4. Smartvid.io: Sử dụng AI để phân tích video và hình ảnh từ công trường, giúp cải thiện an toàn lao động
  5. Versatile: Cung cấp dữ liệu thời gian thực về hiệu suất công trường và tối ưu hóa quy trình xây dựng
  6. Autodesk BIM 360: Tích hợp AI để quản lý thông tin xây dựng và cải thiện sự hợp tác giữa các bên liên quan
  7. Rhumbix: Sử dụng AI để theo dõi và phân tích dữ liệu lao động, giúp tối ưu hóa chi phí và hiệu quả
  8. Procore: Nền tảng quản lý xây dựng tích hợp AI để cải thiện quy trình làm việc và quản lý dự án
  9. Alice Technologies: Sử dụng AI để mô phỏng và tối ưu hóa lịch trình xây dựng
  10. Disperse: Tự động hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu từ công trường, giúp cải thiện hiệu quả và giảm thiểu rủi ro

Đi sâu từng mảng miếng có một số công cụ AI tạo sinh hỗ trợ thiết kế xây dựng rất hiệu quả, dưới đây là một vài công cụ nổi bật:
  1. Midjourney: Công cụ tạo hình ảnh do AI cung cấp, giúp các kiến trúc sư và nhà thiết kế tạo ra các hình ảnh chân thực từ các gợi ý bằng văn bản. Điều này rất hữu ích trong việc minh họa các ý tưởng thiết kế và truyền tải chúng đến khách hàng.
  2. Adobe Firefly: Một phần của bộ Adobe, Firefly hỗ trợ tạo hình ảnh, hiệu ứng văn bản và nội dung sáng tạo khác từ các gợi ý bằng văn bản. Công cụ này giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và cung cấp nền tảng linh hoạt cho các nhà thiết kế
  3. DALL-E: Được phát triển bởi OpenAI, DALL-E có khả năng tạo ra các hình ảnh từ mô tả bằng văn bản, giúp các nhà thiết kế xây dựng ý tưởng và mô phỏng các thiết kế phức tạp.
  4. DreamStudio: Một công cụ AI tạo sinh khác, giúp tạo ra các hình ảnh và mô hình 3D từ các mô tả bằng văn bản, hỗ trợ trong việc thiết kế và trình bày các dự án xây dựng
Những công cụ này không chỉ giúp tăng cường sự sáng tạo mà còn cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong quá trình thiết kế, chẳng hạn DALL-E là một công cụ AI tạo sinh do OpenAI phát triển, nổi bật với khả năng tạo ra hình ảnh từ các mô tả bằng văn bản. Dưới đây là một số thông tin chi tiết về DALL-E:

DALL-E 3
  • Khả năng hiểu biết nâng cao: DALL-E 3 có khả năng hiểu và tạo ra hình ảnh chính xác hơn nhiều so với các phiên bản trước
  • Tích hợp với ChatGPT: DALL-E 3 được tích hợp trực tiếp vào ChatGPT, cho phép bạn sử dụng ChatGPT như một đối tác để tạo ra các gợi ý chi tiết và chính xác hơn
  • An toàn và bảo mật: OpenAI đã thực hiện các biện pháp để hạn chế khả năng tạo ra nội dung bạo lực, người lớn hoặc thù hận, và cải thiện hiệu suất an toàn trong các khu vực rủi ro
DALL-E 2
  • Tạo hình ảnh chân thực: DALL-E 2 có khả năng tạo ra các hình ảnh và nghệ thuật chân thực từ mô tả bằng văn bản, kết hợp các khái niệm, thuộc tính và phong cách khác nhau
  • Độ phân giải cao hơn: So với phiên bản đầu tiên, DALL-E 2 tạo ra hình ảnh với độ phân giải cao hơn gấp 4 lần
  • An toàn và kiểm soát nội dung: DALL-E 2 cũng có các biện pháp để ngăn chặn việc tạo ra nội dung bạo lực, thù hận hoặc người lớn, và có hệ thống giám sát tự động và thủ công để ngăn chặn việc lạm dụng
DALL-E là một công cụ mạnh mẽ giúp các nhà thiết kế và kiến trúc sư tạo ra các hình ảnh minh họa ý tưởng một cách nhanh chóng và chính xác.
 
Hiên nay nhiều công ty thảy Copilot cho các vị trí cấp cao, cho dù già cả sắp về hưu, nghiên cứu áp dụg, sơ bộ Copilot có thể hỗ trợ ngành xây dựng và bất động sản theo nhiều cách khác nhau, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả. Dưới đây là một số cách mà Copilot có thể giúp:

1. Quản lý dự án:
  • Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại: Copilot có thể tự động hóa các tác vụ như lập lịch, theo dõi tiến độ và quản lý tài liệu, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.
  • Phân tích dữ liệu: Copilot có thể phân tích dữ liệu từ các dự án trước đó để dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và đề xuất giải pháp.
2. Thiết kế và Lập kế hoạch:
  • Tạo nội dung: Copilot có thể hỗ trợ trong việc tạo ra các bản vẽ, mô hình 3D và tài liệu thiết kế từ các mô tả bằng văn bản
  • Tối ưu hóa thiết kế: Sử dụng AI để phân tích và tối ưu hóa các thiết kế, đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của dự án
3. Giao tiếp và Hợp tác:
  • Tăng cường giao tiếp: Copilot có thể giúp tạo ra các báo cáo, email và tài liệu giao tiếp khác một cách nhanh chóng và chính xác
  • Hợp tác trong thời gian thực: Copilot hỗ trợ làm việc nhóm bằng cách cung cấp các công cụ hợp tác trực tuyến, giúp các bên liên quan dễ dàng chia sẻ thông tin và cập nhật tiến độ.
4. Quản lý tài chính:
  • Dự toán chi phí: Copilot có thể phân tích dữ liệu tài chính và dự toán chi phí cho các dự án xây dựng, giúp quản lý ngân sách hiệu quả hơn
  • Theo dõi chi phí: Giúp theo dõi và kiểm soát chi phí trong suốt quá trình thực hiện dự án
5. An toàn và Tuân thủ:
  • Giám sát an toàn: Copilot có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến và camera để giám sát an toàn lao động và phát hiện các nguy cơ tiềm ẩn
  • Tuân thủ quy định: Đảm bảo các dự án tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn an toàn.
Copilot không chỉ giúp tăng cường hiệu quả và năng suất mà còn cải thiện sự hợp tác và an toàn trong ngành xây dựng và bất động sản.
 
Nếu miễn phí thì Copilot thua ChatGPT, Copilot còn dở hơn cả Google Search về mặt Index, tương tác thì Copilot đều thua ChatGPT, ưu điểm tuy miễn phí nhưng Copilot của Microsoft tích hợp sâu vào hệ sinh thái của Microsoft, hỗ trợ đa ngôn ngữ và tương thích với nhiều ứng dụng. Cũng ở mức miễn phí thì đánh giá cao Gemini của Google hơn do cung cấp nhiều tính năng hữu ích hơn ChatGPT.

Nếu trả phí, nhận thấy với ChatGPT Plus ($20 mỗi tháng, người dùng có thể truy cập ưu tiên và thời gian phản hồi nhanh hơn) nhưng chỉ hỗ trợ tốt ngoài hệ sinh thái Google, qua sử dụng ở mức độ thông thường không đòi hỏi cao về chất lượng chuyên môn thì đánh giá cao Gemini Advanced vì tích hợp tốt với các dịch vụ của Google do tận dụng được khả năng tìm kiếm và truy xuất thông tin mạnh mẽ (nhưng cung cấp nhiều thông tin cũng sai tè le hạt me).

Nếu không cần các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thì nên sử dụng Copilot Pro do được tích hợp sâu vào hệ sinh thái của Microsoft, hỗ trợ đa ngôn ngữ và tương thích với nhiều ứng dụng như Word, Excel, và Teams

Tóm lại, ChatGPT Plus có thể mạnh mẽ hơn trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng Gemini Advanced và Copilot Pro lại có lợi thế về tích hợp và hỗ trợ ứng dụng cụ thể. Lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào nhu cầu và môi trường của từng cá nhân.
 
Nhưng ChatGPT, Copilot, Gemini hay dỗi khi hỏi khó liên quan đến các vấn đề chính trị hay đạo đức mà người tương tác cảm thấy rất ngớ ngẩn, khi đó có thể nghiên cứu nhảy sang Claude. Claude, được phát triển bởi Anthropic, là một trong những mô hình ngôn ngữ tiên tiến và có nhiều điểm mạnh. Claude được thiết kế với mục tiêu an toàn và đạo đức cao, có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ và cung cấp các phản hồi chi tiết.

Lý do tại sao, ở giai đoạn tiền khởi nghĩa thì vai trò của kẻ cầm đầu rất quan trọng. CEO của Anthropic, công ty phát triển Claude, là Dario Amodei, người có nền tảng học thuật vững chắc với bằng tiến sĩ vật lý từ Stanford, điều này có thể mang lại lợi thế về mặt kỹ thuật và nghiên cứu cho Claude.

Trong khi đó, Sam Altman, CEO của OpenAI, có nền tảng kinh doanh mạnh mẽ và là một doanh nhân thành công trước khi gia nhập OpenAI. Sam Altman từng là chủ tịch của Y Combinator, một trong những vườn ươm khởi nghiệp hàng đầu thế giới.

Mỗi người đều mang đến những kỹ năng và kinh nghiệm độc đáo cho công ty của mình. Dario Amodei có thể tập trung nhiều hơn vào khía cạnh kỹ thuật và nghiên cứu, trong khi Sam Altman có thể có lợi thế về chiến lược kinh doanh và phát triển thị trường.

Dario Amodei đã từng làm việc tại OpenAI trước khi thành lập Anthropic, và ông có nhiều kinh nghiệm trong việc phát triển các mô hình AI tiên tiến. Dưới sự lãnh đạo của Dario, Claude có thể được hưởng lợi từ sự hiểu biết sâu rộng về các nguyên lý khoa học và kỹ thuật, giúp tối ưu hóa các mô hình AI về mặt hiệu suất và an toàn. Điều này có thể mang lại lợi thế trong việc phát triển các giải pháp AI phức tạp và tiên tiến.
 
ChatGPT lại có lợi thế về tích hợp và cộng đồng người dùng, đi đâu cũng nghe mọi người chém gió về ChatGPT, nhưng Claude có thể vượt trội hơn ChatGPT nhiều điểm khác.

Dưới đây là một số điểm nổi bật về công nghệ của Claude:
  1. Các phiên bản của Claude:
    • Claude 3.5 Sonnet: Phiên bản này được tối ưu hóa cho các tác vụ yêu cầu tốc độ và hiệu suất cao
    • Claude Haiku: Phiên bản nhanh nhất, phù hợp cho các tác vụ nhẹ và yêu cầu tốc độ cao.
    • Claude Opus: Phiên bản mạnh mẽ nhất, có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp, phân tích dài hạn và các bài toán cao cấp
  2. Tính năng nổi bật:
    • An toàn và bảo mật: Claude tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật cao như SOC 2 Type II và HIPAA
    • Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Claude có khả năng xử lý các tác vụ như tóm tắt, chỉnh sửa, hỏi đáp, ra quyết định và viết mã
    • Độ tin cậy cao: Claude được thiết kế để giảm thiểu tỷ lệ “ảo giác” (hallucination) và cung cấp độ chính xác cao trong các tài liệu dài
  3. Ứng dụng và tích hợp:
    • Claude có thể được tích hợp vào các quy trình làm việc của doanh nghiệp thông qua API, giúp tối ưu hóa các tác vụ kinh doanh quan trọng
    • Ứng dụng Claude có sẵn trên web, iOS và Android, cho phép người dùng truy cập và sử dụng mọi lúc, mọi nơi
Claude được thiết kế để hỗ trợ người dùng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ làm việc nhóm đến phát triển phần mềm và phân tích dữ liệu, dưới đây là một số điểm nổi bật:
  1. Hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên:
    • Claude có khả năng xử lý các tác vụ như tóm tắt văn bản, chỉnh sửa, hỏi đáp, ra quyết định và viết mã
    • Claude có thể xử lý lên đến 100,000 tokens (khoảng 75,000 từ) trong một lần, cho phép phân tích toàn bộ sách hoặc tài liệu dài trong một cuộc trò chuyện
  2. Đa ngôn ngữ:
    • Claude có khả năng dịch thuật và tạo nội dung đa ngôn ngữ, bao gồm các ngôn ngữ như tiếng Tây Ban Nha, tiếng Nhật và tiếng Pháp
    • Điều này giúp Claude trở thành một công cụ hữu ích cho giao tiếp toàn cầu và tạo nội dung phù hợp với ngữ cảnh và đối tượng cụ thể
  3. Tạo mã và hỗ trợ lập trình:
    • Claude có thể tạo mã, hiểu các ngôn ngữ lập trình khác nhau, giải thích chức năng của mã và hỗ trợ gỡ lỗi
    • Điều này làm cho Claude trở thành một trợ lý đắc lực cho các nhà phát triển phần mềm.
  4. Phân tích và xử lý hình ảnh:
    • Claude có khả năng phân tích và chuyển đổi hình ảnh, bao gồm cả ảnh chụp và ghi chú viết tay
    • Claude có thể mô tả hình ảnh cho người dùng có thị lực kém và tạo mã từ hình ảnh với các đoạn mã hoặc mẫu dựa trên sơ đồ
Claude AI được thiết kế để hỗ trợ người dùng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ làm việc nhóm đến phát triển phần mềm và phân tích dữ liệu, với độ tin cậy và an toàn cao.
 
Do đặc thù ngành kỹ thuật xây dựng Việt phần lớn dựa vào đầu tư công cũng như BĐS nội địa, như cầu tiếng Anh chủ yếu là sử dụng phần mềm, nên hầu như anh em kỹ thuật xây dựng nói chung ngoại ngữ hơi bị khá, vậy tính năng quan trọng nhất của Claude AI với anh em là dịch thuật. Dưới đây là một số điểm nổi bật về khả năng dịch thuật của Claude:
  1. Hỗ trợ đa ngôn ngữ:
    • Claude hỗ trợ dịch thuật cho hơn 50 ngôn ngữ, bao gồm các ngôn ngữ chính như tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Trung, tiếng Pháp và tiếng Ả Rập.
    • Hiện tại, Claude AI chỉ đang hỗ trợ khu vực US và UK, nhưng ứng dụng vẫn có khả năng trả lời bằng tiếng Việt, điều này mở ra cơ hội tiếp cận mới cho người dùng tại Việt Nam
    • Điều này giúp người dùng giao tiếp hiệu quả với những người nói các ngôn ngữ khác nhau, phá vỡ rào cản ngôn ngữ và thúc đẩy sự hiểu biết lẫn nhau.
  2. Hiệu suất dịch thuật:
    • Claude có khả năng dịch thuật theo thời gian thực, cho phép người dùng nhập văn bản bằng một ngôn ngữ và nhận bản dịch ngay lập tức
    • Claude thể hiện khả năng dịch thuật vượt trội so với các mô hình dịch thuật truyền thống như NLLB (No Language Left Behind) và Google Translate trong một số ngôn ngữ.
  3. Xử lý ngôn ngữ phức tạp:
    • Claude không chỉ dịch thuật cơ bản mà còn tạo ra nội dung phức tạp và phù hợp với ngữ cảnh trong các ngôn ngữ không phải tiếng Anh.
    • Điều này bao gồm việc soạn thảo các tài liệu kỹ thuật phức tạp hoặc tham gia vào các cuộc trò chuyện thông thường bằng các ngôn ngữ khác nhau.
  4. Hiệu quả tài nguyên:
    • Claude đặc biệt hiệu quả trong việc dịch từ các ngôn ngữ có tài nguyên số hạn chế sang tiếng Anh, làm cho nó trở thành công cụ hữu ích trong các tình huống mà các hệ thống dịch thuật truyền thống có thể gặp khó khăn.
Claude được thiết kế để hỗ trợ người dùng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ giao tiếp hàng ngày đến tạo nội dung chuyên nghiệp, với độ chính xác và hiệu suất cao.

Cách đăng ký và sử dụng Claude AI - Trí tuệ nhân tạo thông minh, hữu ích, có thể tham khảo bài viết dưới đây

1726805230625.png

dantri.com.vn/suc-manh-so/cach-dang-ky-va-su-dung-claude-ai-tri-tue-nhan-tao-thong-minh-huu-ich-20240322001609130.htm
 
Về cơ bản, Claude AI vẫn là một hệ thống AI đang trong giai đoạn phát triển, do vậy các thông tin do AI này cung cấp có thể không chính xác, nên chỉ giới thiệu một vài tính năng hữu ích có thể hỗ trợ ngành kỹ thuật xây dựng.
  1. Phân tích và tóm tắt tài liệu:
    • Claude có thể phân tích và tóm tắt các tài liệu kỹ thuật dài, giúp các kiến trúc sư/kỹ sư xây dựng nhanh chóng nắm bắt thông tin quan trọng từ các báo cáo, bản vẽ và tài liệu dự án
  2. Tạo và chỉnh sửa văn bản:
    • Claude có thể hỗ trợ viết và chỉnh sửa các tài liệu kỹ thuật, báo cáo dự án, và các đề xuất thầu, đảm bảo nội dung chính xác và chuyên nghiệp
  3. Dịch thuật đa ngôn ngữ:
    • Claude hỗ trợ dịch thuật các tài liệu kỹ thuật sang nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp các dự án quốc tế dễ dàng hơn trong việc giao tiếp và trao đổi thông tin
  4. Hỗ trợ lập trình và mô phỏng:
    • Claude có thể hỗ trợ viết mã và tạo các mô phỏng kỹ thuật, giúp các kiến trúc sư/kỹ sư xây dựng phát triển và kiểm tra các mô hình xây dựng phức tạp
  5. Phân tích dữ liệu và dự báo:
    • Claude có khả năng phân tích dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống giám sát, cung cấp các dự báo và phân tích về hiệu suất công trình, giúp tối ưu hóa quá trình xây dựng và bảo trì
  6. Tạo báo cáo và biểu đồ:
    • Claude có thể tạo các báo cáo và biểu đồ từ dữ liệu kỹ thuật, giúp các kiến trúc sư/kỹ sư dễ dàng trình bày kết quả và thông tin dự án cho các bên liên quan
Những tính năng này giúp Claude trở thành một công cụ hữu ích cho các kiến trúc sư/kỹ sư xây dựng, hỗ trợ họ trong việc quản lý dự án, phân tích dữ liệu và tạo ra các tài liệu kỹ thuật chất lượng cao.


Còn về kinh doanh hay đầu tư Bất động sản ở Việt Nam thì không mô hình AI nào có giúp ích được
 
Ặc ặc ặc, thế nào là thông minh hơn, như thế nào là tốt hơn, định nghĩa nó phải rõ ràng, bỏ qua tiếng Việt vì không có tên Viet Data Scientist nào chịu làm cái Evaluation mà toàn chăm chăm đi làm cái thứ gì không đâu, khi chưa có bộ Evaluation Datasets nào, xét riêng về tiếng Việt toàn là Cảm Tính, trong cái cảm tính này OpenAI không có đối thủ xét thuần về cảm tính.

Còn thế giới có hơn 50 bộ DataSets trong đủ thứ lĩnh vực khác nhau để cho các model đu vào đo để sinh ra Benchmark để so coi tốt hơn hay xấu hơn.

Cách làm sao sinh ra cái điểm cũng là một phần tiếp theo mà nó hơi chuyên sâu vì đơn giản câu trả lời A như thế nào là tốt hơn câu trả lời B? Mỗi lĩnh vực là một thứ chuyên sâu khác nhau ví dụ như Question and Answer, Luận Lý, Toán Học, Science, Tư vấn, Luật, Banking, Financial, Med vân .. và mây ...

rảnh thì xem github.com/leobeeson/llm_benchmarks

tóm lại đã qua rồi thời LLM hay quá LLM giỏi quá, xu hướng của AI bây giờ là Fine-tuning. Fine-tuning là quá trình tinh chỉnh một mô hình đã được huấn luyện trước (pre-trained model) để phù hợp với một nhiệm vụ cụ thể hoặc một bộ dữ liệu mới. Điều này giúp tăng độ chính xác và hiệu quả của mô hình mà không cần phải huấn luyện lại từ đầu.

Fine-tuning đặc biệt hữu ích khi làm việc với các mô hình lớn như GPT-4, BERT, hay các mô hình hình ảnh như Stable Diffusion. Thay vì phải huấn luyện toàn bộ mô hình từ đầu, ta chỉ cần tinh chỉnh một số lớp hoặc thêm các lớp mới vào mô hình hiện có. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và tài nguyên mà còn giúp mô hình hoạt động tốt hơn trong các ngữ cảnh cụ thể.

Vì vậy, vai trò của các kỹ sư AI (AI Engineers) trong việc thực hiện fine-tuning là rất quan trọng. Họ không chỉ cần hiểu rõ về mô hình mà còn phải biết cách tối ưu hóa và tinh chỉnh để đạt được kết quả tốt nhất. Điều này đảm bảo rằng nhu cầu cụ thể của từng ứng dụng hoặc doanh nghiệp được đáp ứng một cách hiệu quả.

Fine-tuning có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của từng ngành. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu:
  1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Fine-tuning các mô hình ngôn ngữ như GPT-4, BERT để thực hiện các nhiệm vụ như dịch máy, phân loại văn bản, phân tích cảm xúc, và trả lời câu hỏi.
  2. Thị giác máy tính (Computer Vision): Tinh chỉnh các mô hình như ResNet, EfficientNet để nhận diện hình ảnh, phân loại đối tượng, phát hiện khuôn mặt, và phân tích video.
  3. Y tế: Fine-tuning các mô hình để phân tích hình ảnh y khoa, dự đoán bệnh, và hỗ trợ chẩn đoán.
  4. Tài chính: Tinh chỉnh các mô hình để dự đoán giá cổ phiếu, phát hiện gian lận, và phân tích dữ liệu tài chính.
  5. Thương mại điện tử: Fine-tuning các mô hình để đề xuất sản phẩm, phân tích hành vi khách hàng, và tối ưu hóa quảng cáo.
  6. Giáo dục: Tinh chỉnh các mô hình để tạo ra các hệ thống học tập cá nhân hóa, đánh giá tự động, và hỗ trợ giảng dạy.
  7. Chăm sóc khách hàng: Fine-tuning các chatbot và trợ lý ảo để cải thiện khả năng tương tác và hỗ trợ khách hàng.
Fine-tuning trong lĩnh vực kỹ thuật và kiến trúc xây dựng có thể mang lại nhiều lợi ích đáng kể:
  1. Phân tích dữ liệu xây dựng: Fine-tuning các mô hình học máy để phân tích dữ liệu từ các dự án xây dựng, giúp dự đoán chi phí, thời gian hoàn thành, và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn.
  2. Thiết kế kiến trúc: Tinh chỉnh các mô hình để tạo ra các thiết kế kiến trúc tối ưu, phù hợp với yêu cầu cụ thể của từng dự án. Các mô hình này có thể giúp tạo ra các bản vẽ và mô phỏng 3D chính xác hơn.
  3. Quản lý dự án: Fine-tuning các mô hình để tối ưu hóa quy trình quản lý dự án, bao gồm lập kế hoạch, phân bổ nguồn lực, và theo dõi tiến độ. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tăng hiệu quả công việc.
  4. Phân tích cấu trúc: Tinh chỉnh các mô hình để phân tích độ bền và độ ổn định của các cấu trúc xây dựng, giúp đảm bảo an toàn và tuân thủ các tiêu chuẩn kỹ thuật.
  5. Tự động hóa quy trình xây dựng: Fine-tuning các mô hình để điều khiển các robot và thiết bị tự động trong quá trình xây dựng, giúp tăng năng suất và giảm chi phí lao động.
  6. Phân tích môi trường: Tinh chỉnh các mô hình để đánh giá tác động môi trường của các dự án xây dựng, giúp đưa ra các giải pháp bền vững và thân thiện với môi trường.
Fine-tuning trong lĩnh vực này đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn về kỹ thuật và kiến trúc xây dựng với kỹ năng về học máy và trí tuệ nhân tạo. Cụ thể với lịnh vực phân tích kết cấu xây dựng chẳng hạn, Fine-tuning trong phân tích kết cấu xây dựng có thể giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các mô hình phân tích, từ đó đảm bảo an toàn và tối ưu hóa thiết kế:
  1. Dự đoán độ bền và độ ổn định: Các mô hình học máy có thể được fine-tuning để dự đoán độ bền của các vật liệu xây dựng và độ ổn định của các cấu trúc dưới các điều kiện tải trọng khác nhau. Điều này giúp các kỹ sư đưa ra các quyết định thiết kế chính xác hơn.
  2. Phân tích động lực học: Fine-tuning các mô hình để phân tích các tác động động lực học như gió, động đất, và các tải trọng động khác lên cấu trúc. Điều này giúp đảm bảo rằng các công trình có thể chịu được các tác động này mà không bị hư hỏng.
  3. Phát hiện và chẩn đoán hư hỏng: Các mô hình học máy có thể được tinh chỉnh để phát hiện sớm các dấu hiệu hư hỏng trong cấu trúc, từ đó giúp thực hiện các biện pháp bảo trì kịp thời và ngăn ngừa các sự cố nghiêm trọng.
  4. Tối ưu hóa thiết kế: Fine-tuning các mô hình để tối ưu hóa thiết kế cấu trúc, giúp giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả sử dụng vật liệu mà vẫn đảm bảo các tiêu chuẩn an toàn.
  5. Phân tích môi trường: Tinh chỉnh các mô hình để đánh giá tác động của môi trường lên cấu trúc, chẳng hạn như ăn mòn do khí hậu hoặc tác động của nước ngầm.
 
Gợi mở để mọi người mở rộng tư duy thêm, AI là công cụ để hỗ trợ cho công việc là đương nhiên rồi, nhưng phải biết sử dụng đúng nơi đúng chỗ

Chẳng hạn khi viết email, nhiều từ không nghĩ tới có thể lâu dùng quên hẳn, cứ draft xong ném cho Copilot nó trao chuốt lại văn thư cũng khá hay, xong copy tiếp ném cho Gemini phàn nàn rằng dài dòng quá, nhờ nó cô đọng lại

Tiếp tục là mất bài toán của bọn trẻ con, khó quá chụp nguyên bài toán, nhờ Gemini với ChatGPT định hướng, nhưng cũng nói trước là định hướng chứ kết quả thì Gemini với ChatGPT thi thoảng sai vì chúng nó dốt toán bẩm sinh.

Chẳng hạn như muốn tạo logo cho thương hiệu, trước đây cứ phải brief desginer mỏi mồm, nay dùng MidJourney với ChatGPT tuy không đúng ý nhưng trong 15 phút công tụ nó sáng tạo ra 15 mẫu khác nhau, xem cái nào hay thì nhặt, không thì tiếp tục, vậy rõ ràng biết cách ứng dụng thì năng suất lao động tăng lên.

Với copilot, chẳng hạn phần tạo slides powerpoint presentation từ một file word có sẵn, Copilot làm trong 30 secs, lại còn có chức năng designer cho mình chọn lựa các template khác nhau rất hấp dẫn, tiết kiệm rất nhiều công sức và thời gian cho vụ này.

Nhưng nếu thường xuyên làm việc với các công cụ của Google như Google Docs, Sheets và Slides, Gemini Advanced có thể tích hợp liền mạch với chúng, giúp bạn làm việc hiệu quả hơn.

Nếu thường xuyên làm việc với GitHub, Copilot có thể là một lựa chọn tuyệt vời vì nó tích hợp trực tiếp vào môi trường làm việc của bạn. Copilot hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến, giúp bạn viết mã nhanh hơn và hiệu quả hơn

Hiện tại, Claude không có ứng dụng nào tương tự GitHub Copilot. Tuy nhiên, Anthropic (công ty tạo ra Claude) đang phát triển một ứng dụng tương tự có tên là Claude-powered coding assistant. Mặc dù không tích hợp trực tiếp vào IDE như Copilot, Claude vẫn có thể cung cấp những hiểu biết và hỗ trợ có giá trị trong quá trình phát triển phần mềm.

Về chi phí, chẳng hạn với GPT-4o mini chắc quá đủ cho 90% nhu cầu bình thường mà còn rẻ bằng 1/20 lần GPT-4o
phongvu.vn/cong-nghe/gpt-4o-mini-phien-ban-ai-re-va-gon-vua-ra-mat/

Rảnh thì tự trồng (lên mạng tìm các chuyên gia) để tạo nên con AI support công việc

Còn so sánh thì cũng hay mà, chẳng hạn như so sánh Claude 3.5 Sonnet với GPT-4o và cho rằng Claude 3.5 Sonnet có thể ngang bằng hoặc tốt hơn GPT-4o trong một số điểm chuẩn, bao gồm MMLU, GSM8K và HumanEval, nhưng việc so sánh các mô hình này là khó khăn vì các điểm chuẩn chỉ có thể đánh giá một phạm vi hạn chế về khả năng của mô hình.
 
Một vấn đề rất thú vị và đúng với thực tế hiện tại về khả năng của các mô hình AI:
  • Khả năng hạn chế khi gặp vấn đề mới: Các AI luôn gặp khó khăn trong việc giải quyết những vấn đề mà chưa có giải pháp được chia sẻ công khai trên mạng.
  • Sao chép và phản hồi kém: Khi đã có giải pháp, chúng thường sao chép một cách máy móc và đưa ra phản hồi không tối ưu, cuối cùng vẫn cần đến những người chuyên nghiệp.
Lý do rất bình thường:
  • Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT được huấn luyện trên một lượng khổng lồ dữ liệu từ Internet. Điều này có nghĩa là chúng học cách tạo ra nội dung dựa trên những gì chúng đã thấy. Do đó, khi gặp một vấn đề hoàn toàn mới, chưa từng xuất hiện trên dữ liệu huấn luyện, chúng sẽ gặp khó khăn trong việc đưa ra giải pháp chính xác và hiệu quả.
  • Các LLM vẫn thiếu khả năng hiểu sâu sắc về ngữ nghĩa và logic của vấn đề. Chúng có xu hướng dựa vào các mẫu (pattern) đã học được hơn là thực sự "hiểu" vấn đề và đưa ra giải pháp sáng tạo. Điều này dẫn đến việc sao chép một cách máy móc và phản hồi không tối ưu.
  • Những người chuyên nghiệp không chỉ tạo ra nội dung mà còn phải kiểm tra, phân tích và tối ưu nội dung. Các LLM hiện tại chưa có khả năng này, chúng có thể tạo ra nội dung xem qua có vẻ đúng, nhưng lại chứa lỗi là chuyện rất bình thường
Ví dụ vai trò của AI trong đội ngũ phát triển phần mềm, AI chỉ xem như một Junior cá biệt gọi là Junior AI, trong 1 team làm việc phải có Senior và vô số Junior, khi một số Junior đã được thay bằng máy (Junior AI) thì Sẹnior phải biết dạy dỗ và ra lệnh, nếu Junior AI làm sai hoặc không thể tận dụng Junior AI được có nghĩa là Senior có vấn đề, không hiểu được giới hạn của AI:
  • AI, đặc biệt là các mô hình tạo sinh code, có thể tự động hóa một số công việc mà Junior thường làm, ví dụ như:
    • Tạo code theo mẫu (boilerplate code).
    • Viết các hàm đơn giản theo yêu cầu.
    • Chuyển đổi giữa các ngôn ngữ lập trình (ở mức cơ bản).
    • Tự động sinh unit test đơn giản.
  • AI hiện tại vẫn thiếu những kỹ năng quan trọng của một Junior thực thụ:
    • Khả năng hiểu yêu cầu phức tạp: AI gặp khó khăn khi xử lý các yêu cầu mơ hồ hoặc thay đổi liên tục.
    • Khả năng tư duy logic và giải quyết vấn đề: AI dựa vào mẫu đã học, khó đưa ra giải pháp sáng tạo cho vấn đề mới.
    • Khả năng học hỏi và thích nghi: Junior có thể học hỏi từ Senior và đồng nghiệp, thích nghi với môi trường làm việc. AI cần được tái huấn luyện với dữ liệu mới.
    • Khả năng làm việc nhóm và giao tiếp: AI không thể thay thế tương tác giữa người với người trong nhóm.
  • AI chỉ có khả năng làm việc với những đoạn code đơn giản, lặp đi lặp lại, theo mẫu, hoặc những tác vụ có thể được mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên một cách rõ ràng. Ví dụ:
    • Tạo class với các getter/setter.
    • Viết hàm kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu.
    • Tạo giao diện người dùng đơn giản dựa trên mô tả.
  • AI có xu hướng sao chép code từ dữ liệu huấn luyện mà không thực sự hiểu ngữ cảnh. Điều này dẫn đến việc:
    • Code không tối ưu về hiệu năng.
    • Code chứa lỗi logic.
    • Code không tuân theo chuẩn mực của dự án.
  • Mối quan hệ Senior - Junior là nền tảng của một team phát triển hiệu quả. Senior có trách nhiệm:
    • Đào tạo và hướng dẫn Junior: Chia sẻ kinh nghiệm, kiến thức, giúp Junior phát triển kỹ năng.
    • Review code của Junior: Đảm bảo chất lượng code và giúp Junior học hỏi.
    • Phân công công việc phù hợp: Tạo cơ hội cho Junior phát triển.
  • Khi giao việc cho AI, vai trò của Senior càng trở nên quan trọng:
    • Đánh giá và kiểm soát code do AI tạo ra: Đảm bảo code đáp ứng yêu cầu và chất lượng.
    • Tận dụng AI như một công cụ hỗ trợ: Giúp các Junior khác tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn.
    • Định hướng và phát triển kỹ năng cho các Junior trong bối cảnh mới: Trang bị cho Junior khả năng làm việc với AI.

Có hai xu hướng rất nổi bật trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) vào năm 2025: Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM) và Tác nhân AI (Agents).
1. Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM - Small Language Models):​
  • Khái niệm:Trái ngược với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như GPT-3 hay Bard, SLM được thiết kế với kích thước nhỏ hơn đáng kể về số lượng tham số. Điều này mang lại một số lợi ích quan trọng:
    • Tiết kiệm tài nguyên: SLM yêu cầu ít sức mạnh tính toán và bộ nhớ hơn để huấn luyện và triển khai, cho phép chúng chạy trên các thiết bị có phần cứng hạn chế như điện thoại di động, thiết bị IoT (Internet of Things),...
    • Tốc độ xử lý nhanh hơn: Do kích thước nhỏ hơn, SLM có thể xử lý thông tin và đưa ra phản hồi nhanh hơn so với LLM.
    • Khả năng tùy chỉnh tốt hơn: SLM dễ dàng được tinh chỉnh (fine-tune) cho các nhiệm vụ cụ thể hơn với lượng dữ liệu nhỏ hơn, giúp chúng hoạt động hiệu quả trong các ứng dụng chuyên biệt.
  • Ứng dụng:SLM được kỳ vọng sẽ được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như:
    • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên thiết bị di động: Trợ lý ảo, dịch thuật, nhận dạng giọng nói,...
    • Ứng dụng IoT: Điều khiển thiết bị thông minh, phân tích dữ liệu cảm biến,...
    • Các ứng dụng chuyên biệt: Hỗ trợ khách hàng, phân tích dữ liệu y tế,...
2. Tác nhân AI (Agents):​
  • Khái niệm:Tác nhân AI là các hệ thống AI được thiết kế để hoạt động một cách tự động và tương tác với môi trường xung quanh để đạt được mục tiêu cụ thể. Chúng có khả năng:
    • Nhận thức môi trường: Thu thập thông tin từ môi trường thông qua các cảm biến hoặc API.
    • Lập kế hoạch và ra quyết định: Sử dụng các thuật toán AI để phân tích thông tin và đưa ra hành động.
    • Thực hiện hành động: Tương tác với môi trường thông qua các cơ chế như điều khiển thiết bị, gửi tin nhắn, thực hiện cuộc gọi,...
    • Học hỏi và thích nghi: Cải thiện hiệu suất theo thời gian dựa trên kinh nghiệm.
  • Ứng dụng:Tác nhân AI có tiềm năng cách mạng hóa nhiều lĩnh vực:
    • Tự động hóa quy trình kinh doanh: Quản lý chuỗi cung ứng, chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu,...
    • Robot học: Điều khiển robot trong sản xuất, logistics, y tế,...
    • Trợ lý ảo thông minh: Hỗ trợ người dùng trong công việc và cuộc sống hàng ngày.
    • Trò chơi điện tử: Tạo ra các nhân vật AI thông minh và tương tác.
Tại sao "super hot"?

Cả SLM và Agents đều là những hướng nghiên cứu và phát triển rất tiềm năng trong AI. SLM giải quyết vấn đề về hiệu năng và khả năng triển khai của các mô hình ngôn ngữ, mở ra nhiều ứng dụng thực tế hơn. Agents mang đến khả năng tự động hóa và tương tác thông minh với môi trường, hứa hẹn thay đổi cách chúng ta làm việc và sinh sống. Chính vì vậy, chúng được coi là "super hot" trong giới AI hiện nay. SLM giúp các mô hình ngôn ngữ trở nên thiết thực hơn và Agents mang lại khả năng tự động hóa và tương tác thông minh.

Việc áp dụng Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM) và Tác nhân AI (Agents) vào lĩnh vực xây dựng nói chung hứa hẹn mang lại nhiều thay đổi tích cực và hiệu quả. Dưới đây là một số xu hướng và tiềm năng ứng dụng của hai công nghệ này trong ngành xây dựng:
1. Ứng dụng SLM trong xây dựng:
  • Tạo và quản lý tài liệu: SLM có thể được sử dụng để tự động tạo ra các báo cáo, hợp đồng, hồ sơ thiết kế, và các tài liệu khác trong xây dựng. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót do con người. Ví dụ:
    • Tự động tóm tắt các báo cáo khảo sát địa chất.
    • Tạo ra các điều khoản hợp đồng dựa trên các mẫu có sẵn.
    • Sinh ra các mô tả chi tiết cho các hạng mục công việc.
  • Tương tác và hỗ trợ thông tin: SLM có thể được tích hợp vào các chatbot hoặc trợ lý ảo để cung cấp thông tin cho các bên liên quan trong dự án xây dựng, từ kỹ sư, kiến trúc sư đến công nhân và khách hàng. Ví dụ:
    • Trả lời các câu hỏi về quy trình thi công, vật liệu xây dựng, quy định an toàn.
    • Cung cấp thông tin cập nhật về tiến độ dự án.
    • Hỗ trợ khách hàng trong việc lựa chọn thiết kế và vật liệu.
  • Phân tích và xử lý dữ liệu:SLM có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như báo cáo khảo sát, nhật ký công trình, và thông tin từ cảm biến để đưa ra các dự đoán và khuyến nghị. Ví dụ:
    • Dự đoán rủi ro tiềm ẩn trong quá trình thi công.
    • Tối ưu hóa lịch trình và nguồn lực.
    • Phân tích dữ liệu từ cảm biến để phát hiện sớm các vấn đề về an toàn hoặc chất lượng.
2. Ứng dụng Agents trong xây dựng:
  • Tự động hóa các tác vụ: Agents có thể được sử dụng để tự động hóa nhiều tác vụ trong xây dựng, từ quản lý thiết bị, điều phối công việc đến giám sát an toàn. Ví dụ:
    • Điều khiển robot xây dựng thực hiện các nhiệm vụ như xây tường, hàn, sơn.
    • Tối ưu hóa việc vận chuyển vật liệu và thiết bị trên công trường.
    • Giám sát an toàn lao động bằng cách phân tích hình ảnh và video từ camera.
  • Lập kế hoạch và quản lý dự án: Agents có thể được sử dụng để lập kế hoạch chi tiết cho dự án, quản lý nguồn lực, và theo dõi tiến độ thi công. Ví dụ:
    • Xây dựng lịch trình thi công tối ưu dựa trên các ràng buộc về thời gian, chi phí, và nguồn lực.
    • Phân công công việc cho các đội thi công một cách hiệu quả.
    • Dự đoán và xử lý các vấn đề phát sinh trong quá trình thi công.
  • Kiểm soát chất lượng: Agents có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng công trình một cách tự động và liên tục. Ví dụ:
    • Phân tích hình ảnh và video để phát hiện các lỗi xây dựng.
    • Kiểm tra chất lượng vật liệu bằng cách sử dụng cảm biến.
    • Đảm bảo tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn xây dựng.
Xu hướng chung:
  • Kết hợp SLM và Agents: Xu hướng chung là kết hợp SLM và Agents để tạo ra các hệ thống AI mạnh mẽ hơn. Ví dụ, một agent có thể sử dụng SLM để hiểu yêu cầu của con người và lập kế hoạch hành động, sau đó thực hiện các hành động đó một cách tự động.
  • Tích hợp với BIM (Building Information Modeling): BIM là một nền tảng quan trọng cho việc áp dụng AI trong xây dựng. Việc tích hợp SLM và Agents với BIM sẽ cho phép tự động hóa nhiều quy trình và tối ưu hóa hiệu suất của dự án.
  • Tập trung vào tính bền vững: AI có thể được sử dụng để thiết kế và xây dựng các công trình bền vững hơn, giảm thiểu tác động đến môi trường.
Ví dụ cụ thể:
  • Một agent AI có thể được sử dụng để giám sát công trường xây dựng bằng camera. Agent này sử dụng SLM để hiểu các báo cáo an toàn và các quy định, sau đó phân tích hình ảnh từ camera để phát hiện các vi phạm an toàn và đưa ra cảnh báo.
  • Một hệ thống quản lý dự án sử dụng SLM để tự động tạo ra các báo cáo tiến độ và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau để dự đoán các vấn đề tiềm ẩn. Hệ thống này cũng sử dụng các agent để điều phối công việc và tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực.
Tóm lại: Việc áp dụng SLM và Agents trong xây dựng đang mở ra nhiều cơ hội để cải thiện hiệu suất, chất lượng, và an toàn của các dự án. Tuy nhiên, việc triển khai thành công đòi hỏi sự đầu tư về công nghệ, dữ liệu, và đào tạo nhân lực.
 
  • Like
Reactions: langdangphieubat
Công cụ AI tạo sinh (Generative AI tools) là những công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra nội dung mới, từ văn bản, hình ảnh, âm thanh cho đến video, mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Những công cụ này được huấn luyện dựa trên các mô hình học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) để học hỏi từ dữ liệu đầu vào, từ đó tạo ra kết quả sáng tạo hoặc hữu ích.

Trong ngành xây dựng, các công cụ AI tạo sinh đang dần trở thành những trợ thủ đắc lực, giúp tối ưu hóa quy trình thiết kế, xây dựng và quản lý dự án. Những công cụ này có thể giúp cải thiện hiệu suất, giảm chi phí, và nâng cao chất lượng công trình. Dưới đây là một số công cụ AI tạo sinh có thể ứng dụng trong ngành xây dựng:

1. AI trong Thiết kế Kiến trúc và Quy Hoạch
  • Generative Design (Thiết kế tạo sinh): Các công cụ như Autodesk Generative Design sử dụng AI để tạo ra nhiều phương án thiết kế tối ưu cho các công trình xây dựng dựa trên các yếu tố như không gian, chức năng, vật liệu, và các yêu cầu kỹ thuật. Công cụ này giúp các kỹ sư và kiến trúc sư thử nghiệm với hàng nghìn phương án thiết kế khác nhau, tìm ra giải pháp tối ưu nhất.
  • Spacemaker (Autodesk): Đây là một công cụ AI giúp tối ưu hóa không gian trong thiết kế các khu đô thị hoặc các dự án xây dựng lớn. Spacemaker sử dụng AI để phân tích và đưa ra các giải pháp tối ưu cho việc bố trí không gian, ánh sáng, khí hậu, và các yếu tố môi trường.
2. AI trong Lập Kế Hoạch và Dự Toán
  • ALICE Technologies: Đây là một công cụ AI giúp tối ưu hóa quy trình lập kế hoạch xây dựng. ALICE sử dụng mô phỏng và học máy để tạo ra các kế hoạch xây dựng tối ưu, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí. Nó có thể đưa ra các kịch bản thay thế cho dự án, phân tích các yếu tố như tài nguyên, thời gian, và chi phí, từ đó giúp các nhà quản lý lựa chọn phương án tốt nhất.
  • Buildium: Mặc dù là một công cụ quản lý tài sản, Buildium tích hợp AI để dự đoán chi phí và lịch trình dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng trong ngành xây dựng.
3. AI trong Quản Lý Công Trình và Giám Sát Tiến Độ
  • Doxel: Sử dụng AI và công nghệ quét laser (LiDAR) để giám sát tiến độ công trình và so sánh với bản vẽ thiết kế ban đầu. Doxel có thể phân tích hình ảnh từ drone hoặc các thiết bị khác để đảm bảo rằng công trình đang diễn ra đúng tiến độ và chất lượng.
  • Smartvid.io: Là một công cụ sử dụng AI để phân tích video và hình ảnh từ các công trường xây dựng. Nó giúp giám sát an toàn, tiến độ, và nhận diện các vấn đề có thể xảy ra trên công trường, giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường hiệu quả quản lý.
4. AI trong Tối Ưu Hóa Vật Liệu và Cấu Trúc
  • Hyperloop Design by AI: Công cụ AI này giúp tối ưu hóa việc thiết kế các kết cấu phức tạp, đảm bảo rằng vật liệu được sử dụng hiệu quả nhất và giảm thiểu lãng phí. Việc này rất quan trọng trong việc giảm chi phí và giảm tác động môi trường trong ngành xây dựng.
  • CIM (Construction Information Modeling): AI cũng được tích hợp vào mô hình thông tin xây dựng (BIM) để dự đoán và tối ưu hóa các yêu cầu về vật liệu, chi phí và nhân lực.
5. AI trong Bảo Trì và Quản Lý Sau Xây Dựng
  • Facility Management (FM) AI: Sau khi công trình được hoàn thành, AI có thể được sử dụng để giám sát và quản lý các cơ sở hạ tầng. Công cụ như FM:Systems sử dụng AI để giúp các quản lý cơ sở hạ tầng tối ưu hóa bảo trì, theo dõi hiệu suất của các hệ thống như HVAC, chiếu sáng, và các thiết bị khác trong công trình.
6. AI trong Dự Báo và Phân Tích Rủi Ro
  • KPMG’s Predictive Analytics: Các công cụ phân tích dự báo sử dụng AI có thể giúp dự đoán các rủi ro tiềm ẩn trong quá trình xây dựng, chẳng hạn như sự thay đổi về giá vật liệu, sự chậm trễ do thời tiết, hoặc thiếu hụt lao động. Các công cụ này giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định sáng suốt và dự phòng kế hoạch hợp lý.
7. AI trong Quản Lý Dự Án và Tối Ưu Hóa Quy Trình
  • Procore: Đây là một công cụ phần mềm xây dựng quản lý dự án sử dụng AI để phân tích dữ liệu và dự đoán các vấn đề có thể xảy ra trong quá trình xây dựng. Nó giúp các nhà quản lý theo dõi tiến độ công việc, tài nguyên, và ngân sách, đồng thời cải thiện giao tiếp giữa các bên liên quan.
 
Với các AI thông dụng hiện nay, ChatGPT có thể trở thành một “trợ lý số” rất hữu ích trong ngành xây dựng bằng cách kết hợp sức mạnh ngôn ngữ với các công cụ và quy trình hiện có. Dưới đây là một số ứng dụng thực tiễn của ChatGPT trong ngành xây dựng, phân theo từng giai đoạn và vai trò:

1. Hỗ trợ Thiết kế & Lập Kế Hoạch
  • Phân tích yêu cầu & tạo brief thiết kế: ChatGPT có thể giúp kiến trúc sư/tư vấn tổng hợp yêu cầu của khách hàng và đưa ra bản tóm tắt thiết kế ban đầu.
  • Mô tả ý tưởng thiết kế bằng ngôn ngữ tự nhiên: Dễ dàng diễn giải ý tưởng thành mô tả kỹ thuật để truyền đạt cho các công cụ như Generative Design, BIM.
  • Giao tiếp giữa nhóm kiến trúc & kỹ thuật: Tạo các bản mô tả kỹ thuật (technical spec) rõ ràng, giúp giảm sai lệch khi triển khai.
2. Viết tài liệu kỹ thuật & báo cáo
  • Tự động tạo báo cáo tiến độ, nhật ký công trình: Dựa trên dữ liệu nhập từ công trường hoặc hệ thống IoT, ChatGPT có thể tạo báo cáo hàng ngày/tuần.
  • Soạn thảo hợp đồng, hồ sơ thầu, dự toán mô tả: Dễ dàng tạo mẫu các văn bản pháp lý hoặc hồ sơ dự toán theo yêu cầu.
  • Rút gọn & diễn giải tài liệu kỹ thuật: Giúp người không chuyên dễ hiểu các tài liệu kỹ thuật phức tạp.
3. Hỗ trợ Quản lý Dự án
  • Trợ lý ảo cho PM (Project Manager):
    • Nhắc việc, kiểm tra tiến độ, tổng hợp các vấn đề còn tồn đọng.
    • Phân tích nhật ký công trình để phát hiện sớm các nguy cơ trễ tiến độ.
  • Phân tích & ra quyết định: Tích hợp với dữ liệu công trình để phân tích xu hướng (giống Predictive Analytics).

4. Đào tạo & Hướng dẫn công nhân
  • Tạo chatbot nội bộ: Hướng dẫn công nhân hoặc kỹ sư mới cách thực hiện quy trình an toàn, cách đọc bản vẽ, vận hành thiết bị…
  • Chuyển giao tri thức: Lưu trữ và cung cấp tri thức nội bộ theo ngữ cảnh cụ thể, ví dụ: “Làm sao để xử lý bê tông không đạt cường độ?”
5. Trợ giúp Khách hàng & Giao tiếp Đa Ngôn Ngữ
  • Tạo chatbot cho khách hàng: Giải đáp thắc mắc về dự án, tiến độ, chính sách thanh toán, bảo hành...
  • Phiên dịch tức thời & hỗ trợ đa ngôn ngữ: Giao tiếp với đối tác, nhà thầu nước ngoài bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau.

6. Tích hợp vào hệ thống hiện có
  • Tích hợp với phần mềm như Procore, BIM 360, MS Project…
    • ChatGPT có thể làm lớp giao tiếp thông minh (smart assistant) để hỏi/đáp dữ liệu như: “Tình trạng dự án A hôm nay thế nào?”, “Đơn giá thép tăng bao nhiêu so với tháng trước?”.
  • Kết nối với IoT, cảm biến công trường: Phân tích dữ liệu cảm biến để phát hiện sớm sự cố hoặc nguy cơ tiềm ẩn.
Ví dụ Cụ Thể
  • Một nhà thầu có thể hỏi:
    “ChatGPT, hãy tạo báo cáo công trường ngày 1/4 dựa trên dữ liệu từ camera và bảng chấm công.”
    → ChatGPT kết hợp với AI thị giác (như Doxel, Smartvid.io) để tạo báo cáo.
  • Kỹ sư thiết kế nhập yêu cầu:
    “Tôi cần 3 phương án mặt bằng cho khu dân cư 500 hộ, diện tích 20.000 m2, yêu cầu thông gió tốt và tiết kiệm năng lượng.”
    → ChatGPT giúp mô tả rõ đầu bài, gửi sang công cụ thiết kế tạo sinh như Autodesk hoặc Spacemaker.

Ví dụ cụ thể hơn thì yêu cầu ChatGPT giải thích cụ thể hơn cho các công việc như
  • Tạo chatbot tư vấn cho khách hàng bất động sản.
  • Hướng dẫn an toàn lao động bằng chatbot nội bộ.
  • Viết mô tả kỹ thuật công trình nhanh và chính xác.
  • Phân tích hồ sơ thầu hoặc hợp đồng để phát hiện điều khoản bất lợi.
  • ...
Rồi tùy vai trò, có thể tận dụng ChatGPT như một “trợ lý tổng hợp” để hỗ trợ nhiều mặt công việc, có thể trong từng vai trò cụ thể:

1. Khi đóng vai trò Nhà thầu thi công

  • Tạo nhật ký công trình tự động từ dữ liệu thực tế hoặc mẫu nhập nhanh.
  • Lập kế hoạch thi công chi tiết, chia nhỏ theo tuần/ngày/dự án con.
  • Phân tích tiến độ thi công, phát hiện trễ hẹn & đề xuất biện pháp.
  • Soạn biên bản nghiệm thu, báo cáo an toàn, biên bản họp công trường.
  • Quản lý đội nhóm: Soạn hướng dẫn, quy trình nội bộ cho công nhân hoặc tổ đội.
2. Khi là Nhà thầu thiết kế

  • Diễn đạt ý tưởng thiết kế theo brief của chủ đầu tư, dùng để gửi sang công cụ thiết kế tạo sinh hoặc nhóm kỹ thuật.
  • Viết mô tả thiết kế, thuyết minh kiến trúc hoặc mô tả cấu tạo nhanh chóng.
  • Chuẩn bị tài liệu thuyết trình dự án, hồ sơ năng lực, vẽ lại các thông tin kỹ thuật thành ngôn ngữ dễ hiểu.
  • Chatbot tư vấn thiết kế cho khách hàng cá nhân (nếu bạn làm nội thất, nhà dân).
3. Khi là Quản lý dự án

  • Tạo báo cáo tiến độ tự động, tổng hợp thông tin từ các nhóm liên quan.
  • Hỏi & đáp theo dữ liệu hiện có: "Dự án A có bao nhiêu hạng mục đã hoàn thành đến ngày hôm nay?"
  • Theo dõi chi phí theo thời gian thực, lập bảng cảnh báo vượt ngân sách.
  • Phân tích rủi ro dự án, dự báo chậm trễ, gợi ý phương án xử lý linh hoạt.
  • Tổ chức thông tin dự án, dùng ChatGPT như kho tri thức: “Quy trình nghiệm thu phần móng là gì?”
4. Khi là Chủ đầu tư

  • Đọc & tóm tắt hồ sơ thiết kế, báo giá, hợp đồng để tiết kiệm thời gian.
  • Tạo kịch bản đấu thầu thông minh: "Tôi cần mời thầu thi công cho dự án nhà xưởng 10.000 m² – hãy soạn thư mời và yêu cầu kỹ thuật."
  • Đánh giá nhà thầu thông qua AI hỗ trợ (ví dụ: phân tích hồ sơ năng lực, phản hồi khách hàng).
  • Quản lý thông tin dự án tổng thể: ChatGPT đóng vai trò thư ký riêng, nhắc lịch, tổng hợp biên bản họp, theo dõi tiến độ tài chính.

Một số công cụ/phối hợp bạn có thể triển khai thêm
  • Tích hợp ChatGPT với:
    • Notion/Trello/ClickUp để theo dõi tiến độ.
    • Power BI hoặc Google Sheets để phân tích dữ liệu công trường.
    • Website dự án (WordPress, Odoo, v.v.) để tự động trả lời khách hàng.
Và có thể nhờ ChatGPT gợi ý một hệ thống đơn giản nhưng hiệu quả để tích hợp ChatGPT vào quy trình làm việc , nó có thể mô phỏng workflow cụ thể theo cách bạn đang điều hành dự án.

Khi xem ChatGPT như một trợ lý số trong ngành xây dựng, thì việc chọn phiên bản miễn phí, Plus hay Pro sẽ ảnh hưởng rất lớn đến khả năng xử lý, độ chính xác và khả năng tích hợp với công việc thực tế của bạn.
Dưới đây là bảng so sánh chi tiết về ba phiên bản trong ngữ cảnh ngành xây dựng:
1. ChatGPT Miễn phí (Free Plan)
✅ Phù hợp khi:
  • Chỉ cần hỗ trợ soạn văn bản cơ bản: biên bản họp, nhật ký công trình, email.
  • Không cần phân tích dữ liệu phức tạp hoặc trả lời dựa trên file đính kèm.
Giới hạn khi:
  • Không hiểu được file bản vẽ, Excel, PDF, v.v.
  • Không phân tích kỹ thuật chuyên sâu.
  • Không hỗ trợ hình ảnh, bản đồ, mô hình 3D, BIM…
  • Không hỗ trợ plugin hay tải file.
Ứng dụng thực tế:
  • Viết email mời thầu, biên bản họp.
  • Tạo checklist thi công đơn giản.
  • Viết mô tả dự án để trình bày với khách hàng.
​
2. ChatGPT Plus
✅ Rất phù hợp với ngành xây dựng nếu bạn:
  • Làm nhiều vai trò (chủ đầu tư, nhà thầu, PM…).
  • Cần xử lý các tài liệu như: hợp đồng, dự toán, bản vẽ, Excel.
  • Cần trợ lý thông minh đọc hiểu & tóm tắt tài liệu kỹ thuật.
Tính năng nổi bật:
  • Hiểu và xử lý file đính kèm: Word, Excel, PDF.
  • Nhận diện hình ảnh, sơ đồ, bản vẽ (dạng ảnh hoặc scan).
  • Dung lượng nhớ lớn hơn → nhớ được lịch sử hội thoại dài.
  • Trả lời kỹ hơn, chuyên sâu hơn, hỗ trợ các biểu đồ, phân tích chi phí.
  • Tích hợp với mô hình tạo code → có thể tạo báo cáo tự động, tạo dashboard quản lý tiến độ, chi phí.
Ứng dụng thực tế:
  • Tự động hóa báo cáo công trường từ bảng Excel.
  • Phân tích hợp đồng thi công để phát hiện rủi ro.
  • Tạo hệ thống trả lời nội bộ cho kỹ sư/công nhân.
  • Viết yêu cầu kỹ thuật để làm đầu bài cho nhà thầu phụ.
​
3. ChatGPT Pro
✅ Phù hợp với doanh nghiệp xây dựng quy mô lớn hoặc công ty tư vấn:
  • Cần tích hợp ChatGPT với hệ thống quản lý dự án (VD: Odoo, BIM 360, ERP...).
  • Cần tạo chatbot chuyên biệt cho khách hàng, kỹ sư hoặc nhân viên.
  • Xử lý dữ liệu lớn: nhiều dự án, nhiều hồ sơ thiết kế, dữ liệu công trường thực tế.
Tính năng có thể có (thông qua ChatGPT API hoặc Enterprise):
  • Bảo mật cấp doanh nghiệp.
  • Tùy chỉnh theo dữ liệu riêng của công ty.
  • Tích hợp với hệ thống quản lý nội bộ: ERP, DMS, CRM, PM tools…
  • Huấn luyện ChatGPT trên dữ liệu công ty bạn (ví dụ: hồ sơ thầu cũ, dự toán cũ, quy trình công ty...).
Ứng dụng thực tế:
  • Tạo “trợ lý AI nội bộ” trả lời theo thông tin công ty.
  • Tự động hóa phân tích hợp đồng hoặc quản lý rủi ro.
  • Hệ thống hỏi đáp cho công nhân/kỹ sư hoạt động 24/7 theo SOP của bạn.
​
Tóm tắt nhanh: Nên chọn gói nào nếu
Vai trò Nhu cầu Gói nên dùng
Chủ đầu tư Phân tích hợp đồng, đánh giá thầu Plus
PM Quản lý dự án, tiến độ, báo cáo Plus
Nhà thầu thiết kế Viết thuyết minh, yêu cầu kỹ thuật Plus
Nhà thầu thi công Tạo biểu mẫu, nhật ký, phân tích ảnh hiện trường Plus (có hình ảnh)
Công ty quy mô lớn Tích hợp vào phần mềm quản lý, bảo mật cao Pro/API/Enterprise


Ví dụ ý kịch bản sử dụng cụ thể trong công việc, “Lập kế hoạch thi công 3 tháng cho công trình nhà xưởng 5.000m² ” với gói Plus như một trợ lý thi công số, hỗ trợ từ lập kế hoạch đến giám sát tiến độ và tạo báo cáo. Dưới đây là kịch bản sử dụng hiệu quả ChatGPT theo từng bước công việc thực tế:
Mục tiêu: Lập và quản lý kế hoạch thi công nhà xưởng 5.000m² trong 3 tháng
1. Lập kế hoạch tổng thể
Yêu cầu ChatGPT:
“Hãy giúp tôi lập kế hoạch thi công tổng thể cho công trình nhà xưởng công nghiệp diện tích 5.000m², thời gian thi công 90 ngày. Bao gồm các giai đoạn chính và mốc thời gian.”
✅ GPT sẽ trả về:
  • Giai đoạn 1: Chuẩn bị mặt bằng (5 ngày)
  • Giai đoạn 2: Thi công nền móng (10-15 ngày)
  • Giai đoạn 3: Kết cấu thép & lắp dựng khung (20 ngày)
  • Giai đoạn 4: Lợp mái & tường bao (15 ngày)
  • Giai đoạn 5: Hệ thống M&E, PCCC (25 ngày)
  • Giai đoạn 6: Hoàn thiện & bàn giao (10 ngày)
    ➡️ Kèm biểu đồ Gantt sơ bộ (nếu bạn gắn dữ liệu bằng Excel hoặc hỏi cách tạo bằng Google Sheets).

2. Soạn thảo kế hoạch chi tiết theo biểu mẫu
Yêu cầu với GPT:
“Tạo bảng phân tích công việc thi công nhà xưởng 5.000m² theo mẫu WBS (Work Breakdown Structure) 3 cấp.”
✅ GPT sẽ sinh:
  • WBS theo cấp độ:
    • 1.0 Móng
      • 1.1 Đào móng
      • 1.2 Cốt thép móng
      • 1.3 Bê tông móng
    • 2.0 Kết cấu thép
    • 3.0 Mái & tường bao
    • ...
➡️ Có thể copy vào Excel, Google Sheets hoặc Trello để quản lý thực tế.

3. Dự đoán rủi ro & đề xuất giải pháp
Yêu cầu ChatGPT:
“Phân tích các rủi ro có thể xảy ra trong quá trình thi công nhà xưởng công nghiệp trong mùa mưa. Gợi ý phương án phòng ngừa.”
✅ GPT trả về:
  • Rủi ro: Mưa kéo dài làm chậm tiến độ móng/nền, ảnh hưởng chất lượng bê tông.
  • Giải pháp:
    • Dùng bạt che, gia cố hệ thoát nước tạm.
    • Chuyển các công tác ngoài trời sang ban ngày, công tác trong nhà thi công ban đêm.

4. Soạn biên bản, báo cáo, nhật ký công trình
Yêu cầu:
“Soạn nhật ký thi công ngày 01/04 cho công trình nhà xưởng 5.000m² – nội dung: lắp dựng khung thép, có 2 tổ đội làm việc, tiến độ đạt 80%.”
✅ GPT sẽ tạo nội dung:
  • Ngày: 01/04/2025
  • Hạng mục: Lắp dựng khung thép
  • Số lượng nhân công: 2 tổ (10 người)
  • Tình hình thời tiết: Nắng nhẹ
  • Tiến độ: Hoàn thành 80% khối lượng lắp dựng
  • Nhận xét: Công việc triển khai thuận lợi, không xảy ra sự cố.

5. Phân tích tiến độ và hỗ trợ báo cáo hàng tuần
Có thể dán bảng Excel tiến độ vào và hỏi:
“Từ file này, hãy tổng hợp báo cáo tuần 2 về tiến độ, khối lượng, những công việc bị chậm.”
✅ GPT sẽ giúp:
  • Tạo báo cáo định dạng chuyên nghiệp (PDF, Word).
  • Phát hiện hạng mục đang trễ so với kế hoạch.
  • Gợi ý nguyên nhân trễ & đề xuất khắc phục.
6. Giao tiếp với chủ đầu tư hoặc đội nhóm
ChatGPT giúp soạn:
  • Email cập nhật tiến độ cho chủ đầu tư.
  • Biên bản họp giao ban công trình.
  • Nội dung nhắc nhở nhà thầu phụ/đội thi công.

✅ Tóm tắt lợi ích khi dùng GPT-4 cho dự án này:
Nhu cầu GPT hỗ trợ được?
Lập tiến độ thi công chi tiết ✅ Có
Soạn WBS, nhật ký, biên bản ✅ Có
Phân tích rủi ro, đề xuất phương án ✅ Có
Giao tiếp với chủ đầu tư ✅ Có
Tự động hóa báo cáo từ Excel ✅ Có (GPT-4 Plus trở lên)
Hiểu và diễn giải bản vẽ kỹ thuật ✅ Có nếu ở dạng hình ảnh hoặc mô tả
 
Tiếp tục với Gemini - Gemini là một dòng mô hình AI do Google phát triển, được thiết kế để cạnh tranh với các mô hình AI mạnh mẽ khác như GPT (của OpenAI) và các mô hình từ các công ty lớn khác. Gemini là thế hệ tiếp theo của các mô hình AI trước đây của Google, ví dụ như Bard, và được tích hợp nhiều tính năng và khả năng mạnh mẽ.

Một số điểm nổi bật của Gemini bao gồm:
  1. Khả năng hiểu và tạo văn bản: Gemini có thể tạo ra văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, viết bài báo, và thậm chí là viết code.
  2. Khả năng xử lý đa phương tiện: Các mô hình Gemini còn được tích hợp với khả năng xử lý hình ảnh, âm thanh và video. Điều này giúp Gemini có thể nhận diện và tạo ra các hình ảnh hoặc mô phỏng dựa trên văn bản mô tả, tương tự như các công cụ như DALL·E hoặc MidJourney.
  3. Khả năng học và thích nghi: Gemini được thiết kế để có khả năng học hỏi từ các dữ liệu và phản hồi, giúp mô hình trở nên thông minh hơn theo thời gian.
  4. Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Gemini không chỉ phục vụ cho các ứng dụng nghiên cứu mà còn được tích hợp vào các sản phẩm của Google như Google Search, Google Assistant, và các công cụ khác.
  5. Tính năng an toàn và kiểm soát: Google cũng chú trọng vào việc đảm bảo rằng các mô hình Gemini tuân thủ các quy định về bảo mật và đạo đức, nhằm tránh các nguy cơ như thông tin sai lệch, thiên lệch hoặc các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư.
  6. Khả năng xử lý dữ liệu lớn: Với khả năng xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu cực kỳ lớn, Gemini có thể đưa ra các dự đoán chính xác và hiệu quả trong nhiều lĩnh vực, từ khoa học, y tế đến tài chính.
Với các tính năng này, Gemini có thể giúp Dựa trên những khả năng nổi bật của Gemini và nhu cầu của ngành xây dựng như đã mô tả, Gemini có thể mang lại nhiều lợi ích và ứng dụng tiềm năng cho ngành này:
  1. Tối ưu hóa Thiết kế và Lập kế hoạch (Kết hợp Generative Design & Spacemaker):
    • Khả năng hiểu văn bản & tạo sinh: Gemini có thể hiểu các yêu cầu thiết kế phức tạp được mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên (ví dụ: "thiết kế tòa nhà văn phòng 10 tầng, tối ưu ánh sáng tự nhiên, chi phí vật liệu thấp, tuân thủ quy chuẩn X").
    • Khả năng xử lý đa phương tiện & tạo sinh: Gemini có thể phân tích các yếu tố như hình ảnh địa điểm, dữ liệu môi trường (ánh sáng, gió), bản đồ quy hoạch và tạo ra nhiều phương án thiết kế sơ bộ (bản vẽ 2D, mô hình 3D đơn giản) để kiến trúc sư và kỹ sư tham khảo, tương tự như Generative Design nhưng có thể tích hợp nhiều loại dữ liệu đầu vào hơn. Nó cũng có thể hỗ trợ tối ưu hóa không gian như Spacemaker.
  2. Nâng cao Lập Kế hoạch và Dự toán (Tương tự ALICE & Buildium):
    • Khả năng xử lý dữ liệu lớn & học máy: Gemini có thể phân tích dữ liệu từ các dự án trước đó, giá vật liệu hiện tại, tiến độ thực tế, và các yếu tố rủi ro (thời tiết, chuỗi cung ứng) để tạo ra các kế hoạch xây dựng chi tiết, dự toán chi phí và thời gian chính xác hơn.
    • Khả năng tạo văn bản: Gemini có thể tự động tạo ra các báo cáo kế hoạch, lịch trình, và phân tích các kịch bản khác nhau (như ALICE), giúp nhà quản lý đưa ra quyết định tối ưu.
  3. Cải thiện Quản lý Công trình và Giám sát Tiến độ (Hỗ trợ Doxel & Smartvid.io):
    • Khả năng xử lý đa phương tiện (hình ảnh, video): Gemini có thể phân tích hình ảnh và video từ drone, camera công trường, hoặc thiết bị quét LiDAR để:
      • Tự động nhận diện tiến độ thực tế so với kế hoạch.
      • Phát hiện các vấn đề về chất lượng thi công.
      • Giám sát an toàn lao động (nhận diện thiếu thiết bị bảo hộ, khu vực nguy hiểm).
      • Tạo báo cáo tiến độ tự động kèm hình ảnh minh họa.
    • Khả năng hiểu và tạo văn bản: Gemini có thể tóm tắt các phát hiện từ phân tích hình ảnh/video thành báo cáo dễ hiểu cho quản lý.
  4. Tối ưu hóa Vật liệu và Cấu trúc (Tương tự Hyperloop Design & CIM):
    • Khả năng xử lý dữ liệu lớn và phân tích: Gemini có thể phân tích các mô hình BIM, thông số kỹ thuật vật liệu, và yêu cầu chịu lực để đề xuất các phương án sử dụng vật liệu hiệu quả nhất, giảm lãng phí và chi phí.
    • Khả năng tạo sinh: Có thể đề xuất các thiết kế cấu trúc tối ưu dựa trên các ràng buộc đầu vào.
  5. Hỗ trợ Bảo trì và Quản lý Sau Xây dựng (Như FM AI):
    • Khả năng xử lý dữ liệu lớn & dự đoán: Gemini có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến (nhiệt độ, độ ẩm, năng lượng tiêu thụ) trong tòa nhà để dự đoán nhu cầu bảo trì, tối ưu hóa hoạt động của hệ thống HVAC, chiếu sáng, và phát hiện sớm các hư hỏng tiềm ẩn.
  6. Phân tích và Dự báo Rủi ro Nâng cao (Như KPMG Predictive Analytics):
    • Khả năng xử lý dữ liệu lớn và học máy: Gemini có thể phân tích đồng thời nhiều nguồn dữ liệu (thị trường, thời tiết, chính sách, dữ liệu dự án lịch sử) để đưa ra dự báo rủi ro chính xác hơn và đề xuất các biện pháp phòng ngừa.
  7. Cải thiện Quản lý Dự án và Giao tiếp (Hỗ trợ Procore):
    • Khả năng hiểu và tạo văn bản: Gemini có thể tóm tắt thông tin từ nhiều nguồn (email, báo cáo, biên bản họp), tạo báo cáo tổng hợp, hỗ trợ giao tiếp giữa các bên liên quan bằng cách dịch thuật hoặc giải thích thuật ngữ kỹ thuật.
    • Tích hợp và tự động hóa: Có thể tích hợp vào các nền tảng quản lý dự án như Procore để tự động hóa việc cập nhật tiến độ, phân tích dữ liệu và cảnh báo sớm các vấn đề.
Điểm khác biệt chính của Gemini:
  • Tính đa phương tiện (Multimodal): Khả năng hiểu và kết hợp thông tin từ văn bản, hình ảnh, âm thanh, video cùng lúc cho phép Gemini phân tích công trường hoặc bản vẽ một cách toàn diện hơn.
  • Khả năng tương tác tự nhiên: Người dùng có thể tương tác với Gemini bằng ngôn ngữ tự nhiên để yêu cầu phân tích, tạo báo cáo, hoặc đặt câu hỏi về dự án.
  • Quy mô và khả năng học hỏi: Là một mô hình lớn, Gemini có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và liên tục học hỏi để cải thiện độ chính xác và hiệu quả.
  • Tương thích cao với Google Workspace: Dễ dàng xuất báo cáo, tài liệu, phân tích sang Google Docs, Sheets, Slides...
Gemini được tích hợp vào các sản phẩm của Google như Google Search và Google Assistant, và được xem là bước tiến lớn trong lĩnh vực AI, đặc biệt trong việc xử lý đa phương thức, khác biệt so với các mô hình AI đơn phương thức truyền thống.

Hiện nay Gemini 2.5 là mô hình thông minh nhất của Google, có khả năng suy luận trước khi phản hồi, cải thiện hiệu suất và độ chính xác. Điều này phù hợp với vai trò của nó trong ngành xây dựng, nơi cần xử lý dữ liệu phức tạp từ bản vẽ kiến trúc, báo cáo tiến độ, video hiện trường và dữ liệu cảm biến IoT.

Bảng tổng hợp các ứng dụng của Gemini trong xây dựng​

Giai đoạnỨng dụng cụ thểLợi ích chính
Thiết kế kiến trúcTạo thiết kế sơ bộ từ mô tả ngôn ngữ, tối ưu hóa dựa trên chi phí, hiệu suấtTăng sáng tạo, giảm thời gian thiết kế
Lập kế hoạch và ước tính chi phíPhân tích dữ liệu lịch sử, dự đoán rủi ro, tự động hóa báo cáoCải thiện độ chính xác, giảm chi phí
Quản lý và giám sát tiến độPhân tích hình ảnh để theo dõi tiến độ, phát hiện vấn đề chất lượng, đảm bảo an toànTăng an toàn, giảm lỗi
Tối ưu hóa vật liệu và cấu trúcĐề xuất vật liệu hiệu quả, thiết kế sáng tạo, giảm lãng phíTiết kiệm chi phí, tăng tính bền vững
Quản lý và bảo trì sau xây dựngDự đoán nhu cầu bảo trì, tối ưu hóa hệ thống tòa nhàGiảm sự cố, cải thiện hiệu quả vận hành
Phân tích và dự báo rủi roXử lý dữ liệu đa dạng để đánh giá rủi ro, đưa ra biện pháp phòng ngừaGiảm rủi ro, cải thiện lập kế hoạch
Giao tiếp và tích hợpHỗ trợ đa ngôn ngữ, tích hợp với nền tảng quản lý dự ánCải thiện hợp tác, tự động hóa công việc

​

 
So sánh Google Gemini và ChatGPT (cụ thể là GPT-4-turbo) trong bối cảnh ứng dụng vào ngành xây dựng, theo các tiêu chí quan trọng như:
Tiêu chí ChatGPT (OpenAI) Gemini (Google)
1. Khả năng tạo văn bản kỹ thuật Đây là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tập trung vào xử lý và tạo văn bản. Xuất sắc khi viết mô tả kỹ thuật, hợp đồng, nhật ký công trường, v.v. rất mượt, chuyên sâu Mô hình AI đa phương thức, xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Có khả năng tương đương, mạnh mẽ trong Google Docs, Sheets
2. Xử lý dữ liệu đa phương tiện (ảnh, video) Đọc ảnh, sơ đồ, nhận diện hình ảnh hiện trường (nhưng chưa xử lý video) Tóm lại chủ yếu xử lý văn bản. Xử lý tốt cả hình ảnh, video và âm thanh trong một mô hình đa phương tiện, có thể kết hợp và phân tích nhiều loại dữ liệu như hình ảnh công trường, bản vẽ kỹ thuật, video giám sát. Gemini có thể phân tích đồng thời và kết hợp dữ liệu văn bản + bản vẽ kỹ thuật + ảnh hiện trạng + môi trường → tạo thiết kế sơ bộ 2D/3D chính xác, trực quan hơn Generative Design thông thường.
3. Tạo mô hình thiết kế sơ bộ / Generative Design Giỏi trong việc tạo brief thiết kế, yêu cầu kỹ thuật, mô tả phương án – nhưng chưa tạo mô hình 3D trực tiếp Tóm lại là hỗ trợ tạo nội dung văn bản cho tài liệu thiết kế, báo cáo kỹ thuật Có tiềm năng tạo sơ đồ 2D/3D, kết hợp dữ liệu GIS, địa hình, quy hoạch – gần giống Spacemaker Gemini giúp người dùng không chuyên mô tả ý tưởng bằng ngôn ngữ tự nhiên → tạo sơ đồ mặt bằng sơ bộ, bố trí không gian (giống maket.ai nhưng mở rộng hơn). Phân tích và tối ưu hóa thiết kế dựa trên dữ liệu đa phương thức, đề xuất cải tiến dựa trên hình ảnh và mô hình 3D.
4. Phân tích dữ liệu công trường / cảm biến IoT Có thể kết nối qua API và xử lý dữ liệu bảng tính, cảm biến (nếu có tích hợp thêm hệ thống) Tốt hơn ở mặt xử lý dữ liệu nhiều định dạng (âm thanh, ảnh, thời gian thực) – mạnh về mô hình dự báo từ nhiều nguồn dữ liệu
5. Giao tiếp đa ngôn ngữ / trợ lý nội bộ Rất giỏi, hỗ trợ dịch thuật kỹ thuật, tạo chatbot nội bộ (dễ tích hợp với Notion, Slack, Odoo…) Độ chính xác và hiệu suất cao trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo văn bản. Vượt trội trong xử lý đa phương thức, cho phép phân tích toàn diện hơn. Mạnh mẽ trong hệ sinh thái Google (Google Workspace, Chat, Gmail, Docs…)
6. Tự động hóa báo cáo và tổng hợp thông tin Mạnh – tạo được báo cáo tiến độ, phân tích bảng Excel, đề xuất phương án kỹ thuật Cũng mạnh – và có thể trực tiếp tương tác với Google Sheets, tài liệu Google Tự động dịch và đơn giản hóa thuật ngữ kỹ thuật. Gemini có thể dịch đa ngôn ngữ, giải thích thuật ngữ kỹ thuật cho chủ đầu tư, dân cư, các bên không chuyên, rất hữu ích cho các dự án phức tạp hoặc quốc tế.
7. Khả năng học hỏi từ dữ liệu riêng GPT-4 API có thể huấn luyện riêng hoặc fine-tune mô hình theo dữ liệu công ty (qua RAG hoặc OpenAI Enterprise) Gemini sẽ tích hợp dần vào Google Cloud Vertex AI – cũng có khả năng tùy chỉnh theo dữ liệu doanh nghiệp Khả năng học và cảnh báo sớm từ dữ liệu cảm biến vận hành. Gemini học từ dữ liệu lịch sử của hệ thống HVAC, điện, nước để phát hiện sớm lỗi hỏng, tối ưu bảo trì chủ động.
8. Mức độ phổ biến & hỗ trợ tích hợp Rất cao – cộng đồng lớn, tích hợp tốt với phần mềm quản lý xây dựng (Procore, Notion, Odoo...) Đang mở rộng – sẽ mạnh trong môi trường sử dụng Google Drive, Gmail, Google Maps, YouTube, Android... Mức độ tích hợp và tự động hóa thực tế với Procore, Odoo... Gemini đã được thiết kế hướng tới tự động hóa cập nhật tiến độ, cảnh báo trễ tiến độ qua tích hợp API thực tế với hệ thống quản lý dự án.
9. Ứng dụng cụ thể Lập kế hoạch và dự toán: Phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán chi phí và thời gian thi công. Thiết kế: Hỗ trợ tạo nội dung văn bản cho tài liệu thiết kế, báo cáo kỹ thuật. Giám sát thi công: Phân tích báo cáo văn bản về tiến độ và sự cố. Tối ưu hóa vật liệu và cấu trúc: Đưa ra đề xuất dựa trên phân tích văn bản về vật liệu và phương pháp thi công. Bảo trì và vận hành: Phân tích tài liệu bảo trì và lịch sử sự cố để đề xuất kế hoạch bảo trì. Tích hợp: Tích hợp tốt với các hệ thống dựa trên văn bản và chatbot. Lập kế hoạch và dự toán: Kết hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh để cung cấp dự toán chính xác hơn, nhận diện các yếu tố ảnh hưởng từ hình ảnh công trường. Thiết kế: Phân tích và tối ưu hóa thiết kế dựa trên dữ liệu đa phương thức, đề xuất cải tiến dựa trên hình ảnh và mô hình 3D. Giám sát thi công: Xử lý video và hình ảnh từ công trường để giám sát tiến độ, phát hiện sự cố an toàn và chất lượng. Tối ưu hóa vật liệu và cấu trúc: Phân tích mô hình 3D và dữ liệu cảm biến để tối ưu hóa sử dụng vật liệu và thiết kế cấu trúc. Bảo trì và vận hành: Xử lý dữ liệu từ cảm biến IoT và hình ảnh để dự đoán nhu cầu bảo trì và tối ưu hóa vận hành hệ thống tòa nhà. Tích hợp: Tích hợp mạnh mẽ với các nền tảng đa phương tiện và hệ thống quản lý xây dựng như BIM, hỗ trợ xuất báo cáo và tài liệu sang các định dạng như Google Docs, PDF, Word, Markdown.


Tóm tắt đánh giá tổng thể theo ngành xây dựng:
Kịch bản sử dụng Nên dùng ChatGPT Nên dùng Gemini
Viết thuyết minh kỹ thuật, hợp đồng ✅ Xuất sắc ✅ Tốt
Tạo nhật ký công trình, báo cáo tiến độ ✅ Mạnh mẽ với Excel, file đính kèm ✅ Tốt nếu dùng trong môi trường Google Workspace
Giám sát công trường qua ảnh, video ✅ Ảnh (GPT-4) ✅✅ Video, ảnh, âm thanh (mạnh hơn)
Tối ưu thiết kế sơ bộ, mặt bằng ✅ Mô tả phương án tốt ✅✅ Gần như Generative Design/Spacemaker
Tích hợp vào hệ thống quản lý nội bộ ✅ Dễ tích hợp với Notion, Odoo, Zapier, API ✅ Tích hợp sâu trong hệ sinh thái Google
Dự báo rủi ro từ dữ liệu lớn ✅ Có khả năng nếu dùng API & dữ liệu đúng ✅✅ Xử lý đa nguồn dữ liệu mạnh mẽ hơn
Trợ lý ảo cho kỹ sư, chỉ huy công trình ✅ Tạo được chatbot nội bộ thông minh ✅ Cũng có thể, mạnh hơn nếu dùng Google Chat/Docs


Mô Hình Kết Hợp GPT-4 và Google Gemini trong Công Ty Xây Dựng
Mục tiêu: Tận dụng ưu điểm của cả GPT-4 và Google Gemini để nâng cao hiệu quả trong các giai đoạn của dự án xây dựng, từ thiết kế đến vận hành.
Mô tả mô hình:
  1. Thiết kế và Quy hoạch:
    • GPT-4: Hỗ trợ soạn thảo tài liệu thiết kế, mô tả kỹ thuật và báo cáo phân tích.
    • Google Gemini: Phân tích hình ảnh, bản vẽ và mô hình 3D để đề xuất cải tiến thiết kế, tối ưu hóa không gian và vật liệu.
  2. Lập Kế hoạch và Dự toán:
    • GPT-4: Phân tích dữ liệu lịch sử và soạn thảo báo cáo dự toán chi phí, thời gian.
    • Google Gemini: Kết hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh công trường để cung cấp dự toán chính xác hơn, nhận diện các yếu tố ảnh hưởng từ hình ảnh thực tế.
  3. Giám sát Thi công:
    • GPT-4: Phân tích báo cáo tiến độ và sự cố từ các nguồn văn bản.
    • Google Gemini: Xử lý video và hình ảnh từ công trường để giám sát tiến độ thực tế, phát hiện sự cố an toàn và chất lượng, cung cấp cảnh báo kịp thời.
  4. Tối ưu hóa Vật liệu và Cấu trúc:
    • GPT-4: Đưa ra đề xuất dựa trên phân tích văn bản về vật liệu và phương pháp thi công.
    • Google Gemini: Phân tích mô hình 3D và dữ liệu cảm biến để tối ưu hóa sử dụng vật liệu và thiết kế cấu trúc, giảm lãng phí và tăng hiệu quả.
  5. Bảo trì và Vận hành:
    • GPT-4: Soạn thảo kế hoạch bảo trì dựa trên tài liệu và lịch sử sự cố.
    • Google Gemini: Xử lý dữ liệu từ cảm biến IoT và hình ảnh để dự đoán nhu cầu bảo trì, tối ưu hóa vận hành hệ thống tòa nhà, và ngăn ngừa sự cố trước khi xảy ra.
Lợi ích của mô hình kết hợp:
  • Toàn diện: Tận dụng khả năng xử lý văn bản mạnh mẽ của GPT-4 và khả năng đa phương thức của Google Gemini để có cái nhìn tổng thể và chi tiết về dự án.
  • Chính xác: Kết hợp phân tích từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để đưa ra dự đoán và đề xuất chính xác hơn.
  • Hiệu quả: Tự động hóa nhiều quy trình, giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ thực hiện công việc.
  • Tối ưu hóa tài nguyên: Giảm lãng phí vật liệu, tối ưu hóa thiết kế và vận hành, tiết kiệm chi phí cho công ty.
 
  • Like
Reactions: Cu-Li
Bạn phải đăng nhập hoặc đăng ký để bình luận.
Top Dưới