Prospective Study on Artificial Intelligence Applied to the Civil Construction Sector

Authors

DOI:

https://doi.org/10.9771/cp.v13i4.32975

Keywords:

Prospecting, Artificial Intelligence, Building Construction.

Abstract

Artificial intelligence is a technology that allows machines to learn from experiences, adjusting to each new piece of information, performing tasks like humans, enabling construction companies to potentially improve their activities. However, the sector is one of the least digital in the world, implementing innovations at a slower pace. Thus, this article aimed to carry out a prospective study of artificial intelligence solutions with potential for use in the sector, for which the patents filed with INPI and Lens were raised, as well as the scientific productions registered on the CAPES and Science Direct platforms. The prospect pointed to a lack of research and development of products related to the theme. However, the United States stands out in the diffusion of these technologies. Brazil, on the other hand, presented an incipient scenario in its development, although there are already government initiatives to remedy them.

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Author Biography

Carlos Alberto Machado da Rocha, Federal Institute of Education, Science and Technology of Pará

Biologist with a PhD in Cell Biology from the Federal University of Pará. Professor at PROFNIT at the Federal Institute of Education, Science and Technology of Pará.

References

BALAGUER, C.; ABDERRAHIM, M. Robotics and Automation in Construction: trends in Robotics and Automation in Construction. [S.l.]: Intech, 2008. 23p. Disponível em: https://pdfs.semanticscholar.org/4480/ec51157f4fb8f0b9fcbd4ced478568a48733.pdf. Acesso em: 13 jun. 2019.

BLANCO, L. J. et al. Artificial intelligence: Construction technology’s next frontier, McKinsey & Company. 2018. Disponível em: https://www.mckinsey.com/industries/capital-projects-and-infrastructure/our-insights/artificial-intelligence-construction-technologys-next-frontier. Acesso em: 15 maio 2019.

CAPES – COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL DE NÍVEL SUPERIOR. [2019]. Disponível em: https://www.capes.gov.br/. Acesso em: 13 maio 2019.

CNI – CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA. Investimentos em indústria 4.0. Brasília: CNI, 2018. p. 13. Disponível em: https://bucket-gw-cni-static-cms-si.s3.amazonaws.com/media/filer_public/8b/0f/8b0f5599-9794-4b66-ac83-e84a4d118af9/investimentos_em_industria_40_junho2018.pdf. Acesso em: 17 maio 2019.

CNI – CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA. Sondagem especial 66_ indústria 4.0. Brasília: CNI, 2016. p. 31. Disponível em: https://bucket-gw-cni-static-cms-si.s3.amazonaws.com/media/filer_public/e0/aa/e0aabd52-53ee-4fd8-82ba-9a0ffd192db8/sondespecial_industria40_abril2016.pdf. Acesso em: 17 maio 2019.

CORONATO, M.; BUSCATO, M. A aprovação rápida de patentes beneficia a sociedade? 2017. Disponível em: https://epoca.globo.com/economia/noticia/2017/08/aprovacao-rapida-de-patentes-beneficia-sociedade.html. Acesso em: 13 jun. 2019.

DESJARDINS, J. Innovators wanted: these countries spend the most on R&D. World Economic Forum, 18 dez. 2018. Disponível em: https://www.weforum.org/agenda/2018/12/how-much-countries-spend-on-r-d/. Acesso em: 20 maio 2019.

FORBES. [2018]. Disponível em: https://forbes.uol.com.br/negocios/2018/08/samsung-anuncia-investimento-de-us-22-bilhoes-em-ia/. Acesso em: 7 jun. 2019.

HESS, T. et al. Options for Formulating a Digital Transformation Strategy. MIS Quarterly Executive, [S.l.], v. 15, n. 2, p. 123-139, 2016. Disponível em: https://pdfs.semanticscholar.org/beea/b41a637b2161552b3f112fb56df11d96c507.pdf. Acesso em: 13 jun. 2019.

INPI – INSTITUTO NACIONAL DA PROPRIEDADE INDUSTRIAL. Classificação de patentes, 2017. Disponível em: http://www.inpi.gov.br/menu-servicos/patente/classificacao-de-patentes. Acesso em: 19 maio 2019.

INPI – INSTITUTO NACIONAL DA PROPRIEDADE INDUSTRIAL. [2019]. Disponível em: http://www.inpi.gov.br/. Acesso em: 13 maio 2019.

LATIPAT. Espacenet. 2019. Disponível em: https://lp.espacenet.com/help?locale=pt_LP&method=handleHelpTopic&topic=countrycodes. Acesso em: 19 maio 2019.

LENS. [2019]. Disponível em: https://www.lens.org/. Acesso: 13 maio 2019.

LENS.ORG. [2019]. Principais proprietárias (Gráfico 4). Disponível em: https://www.lens.org/lens/. Acesso em: 7 jun. 2019.

MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE. Reinventing Construction: a route to higher productivity. McKinsey & Company. Fev. 2017. Disponível em: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Capital%20Projects%20and%20Infrastructure/Our%20Insights/Reinventing%20construction%20through%20a%20productivity%20revolution/MGI-Reinventing-Construction-Full-report.ashx. Acesso em: 13 maio 2019.

MCTIC – MINISTÉRIO DA CIENCIA, TECNOLOGIA, INOVAÇÕES E COMUNICAÇÕES. Plano de Ação em Ciência, Tecnologia e Inovação – Manufatura Avançada no Brasil – ProFuturo: Produção do Futuro. Brasília. Dez. 2017. Disponível em: https://www.mctic.gov.br/mctic/export/sites/institucional/tecnologia/tecnologias_convergentes/arquivos/Cartilha-Plano-de-CTI_WEB.pdf. Acesso em: 18 maio 2019.

MICROSOFT. Microsoft Technology Licensing. [2019]. Disponível em: https://www.microsoft.com/en-us/legal/intellectualproperty/mtl/default.aspx. Acesso em: 20 maio 2019.

ONU – ORGANIZAÇÃO DAS NAÇÕES UNIDAS BRASIL. ONU vê aumento dos pedidos de patentes de inteligência artificial; China e EUA lideram. 13 fev. 2019. Disponível em: https://nacoesunidas.org/onu-ve-aumento-dos-pedidos-de-patentes-de-inteligencia-artificial-china-e-eua-lideram/. Acesso em: 18 maio 2019.

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Tradução da 3. ed. [S.l.]: Editora Campus, 2013. 1.016 p.

SAMSUNG. [2019]. Disponível em: https://www.samsung.com/pt/news/local/futuro-vida-conectada/. Acesso em: 7 jun. 2019.

SARDUY, J. R. Gómez et al. Determining cement ball mill dosage by artificial intelligence tools aimed at reducing energy consumption and environmental impact. Ing. Investig., Bogotá, v. 33, n. 3, Sept.-Dec. 2013. ISSN 0120-5609. Disponível em: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-56092013000300009&lang=pt. Acesso em: 8 jul. 2019.

SCIENCE DIRECT. [2019]. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/. Acesso em: 13 maio 2019.

WIPO – WORLD INTELLECTUAL PROPERTY ORGANIZATION. Índice Global de Inovação 2018 – Energizando o Mundo com Inovação. 11. ed. [2018]. Disponível em: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/pt/wipo_pub_gii_2018-abridged1.pdf. Acesso em: 19 maio 2019.

Published

2020-07-12

How to Cite

Teixeira, F. dos S., Teixeira, P. dos S., & Rocha, C. A. M. da. (2020). Prospective Study on Artificial Intelligence Applied to the Civil Construction Sector. Cadernos De Prospecção, 13(4), 1134. https://doi.org/10.9771/cp.v13i4.32975

Issue

Section

Prospecções Tecnológicas de Assuntos Específicos