Puheesta raportiksi - Tekoälyn käyttö rakennustyömaan raportoinnissa
Ala-Mutka, Jukka (2023)
Ala-Mutka, Jukka
2023
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202402012341
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202402012341
Tiivistelmä
Opinnäytetyössä, jonka tilaajana toimi Admicom Oyj, keskityttiin työmaan dokumentointiin. Rakentamisessa dokumentoinnin määrä on edelleen kasvussa ja toiseksi rakennusala on jäänyt digitalisaatiossa jälkeen muista teollisuudenaloista, joten alalla on tarvetta kehittää ja ottaa käyttöön uutta dokumentointia tehostavaa teknologiaa. Dokumentoinnin merkitys korostuu edistymisen seurannassa, päätösten selkeyden varmistamisessa ja yhteisymmärryksen saavuttamisessa sekä virheistä oppimisessa. Dokumentointi takaa myös määräysten ja suunnitelmien noudattamisen varmistamisen, mikä johtaa parempaan laatuun ja työturvallisuuteen.
Tutkimuksen keskiössä oli työmaakatselmus, josta tehtiin äänitallenteita Rakennus Grahn Oy:n työmaalta. Tutkimuksessa tehtiin katselmuksesta kaksi erilaista ääninäytettä, yksi työmaalla ja toinen toimistossa. Raportin tuottamisen laatuun vaikuttavia sanavirheitä oli työmaaäänitteessä viisi ja toimistoäänitteessä kaksi prosenttia. Transkription virheiksi laskettiin ne virheet, jotka olivat merkittäviä tekoälyn hyödyntämisen kannalta. Transkriptio käytiin läpi oikoluvulla, joka tunnisti noin 80 prosenttia olennaisista virheistä toimistossa tehdystä äänitteen transkriptiosta. Transkriptio toteutettiin Whisper-mallilla.
Litteroitu ja oikoluettu teksti annettiin OpenAI:n GPT-4 -kielimallille, joka toimi kielenhuoltajana ja muutti puhekielen raportointikieleksi. Kehote suunniteltiin tavoitteen mukaiseen rakenteeseen ja sisältöön, jotta kielimalli pystyi tuottamaan verrokkiraporttia vastaavan dokumentin. Lopputuloksesta voidaan todeta, että tekoälyn avulla dokumentointia voidaan merkittävästi nopeuttaa ja sen laatua parantaa. Parempi työmaan dokumentointi edistää viestintää ja kokonaisuuden hallintaa. Hyvin muodostetusta raportista voidaan tuottaa käännöksiä eri kielille, mikä on tärkeää monikielisellä rakennusalalla. Yhteenvetona voidaan todeta, että puhumalla ja tekoälyä hyödyntämällä voidaan merkittävästi parantaa dokumentointia ja saada aikaan viestinnällisesti tehokkaita raportteja.
Tutkimuksen keskiössä oli työmaakatselmus, josta tehtiin äänitallenteita Rakennus Grahn Oy:n työmaalta. Tutkimuksessa tehtiin katselmuksesta kaksi erilaista ääninäytettä, yksi työmaalla ja toinen toimistossa. Raportin tuottamisen laatuun vaikuttavia sanavirheitä oli työmaaäänitteessä viisi ja toimistoäänitteessä kaksi prosenttia. Transkription virheiksi laskettiin ne virheet, jotka olivat merkittäviä tekoälyn hyödyntämisen kannalta. Transkriptio käytiin läpi oikoluvulla, joka tunnisti noin 80 prosenttia olennaisista virheistä toimistossa tehdystä äänitteen transkriptiosta. Transkriptio toteutettiin Whisper-mallilla.
Litteroitu ja oikoluettu teksti annettiin OpenAI:n GPT-4 -kielimallille, joka toimi kielenhuoltajana ja muutti puhekielen raportointikieleksi. Kehote suunniteltiin tavoitteen mukaiseen rakenteeseen ja sisältöön, jotta kielimalli pystyi tuottamaan verrokkiraporttia vastaavan dokumentin. Lopputuloksesta voidaan todeta, että tekoälyn avulla dokumentointia voidaan merkittävästi nopeuttaa ja sen laatua parantaa. Parempi työmaan dokumentointi edistää viestintää ja kokonaisuuden hallintaa. Hyvin muodostetusta raportista voidaan tuottaa käännöksiä eri kielille, mikä on tärkeää monikielisellä rakennusalalla. Yhteenvetona voidaan todeta, että puhumalla ja tekoälyä hyödyntämällä voidaan merkittävästi parantaa dokumentointia ja saada aikaan viestinnällisesti tehokkaita raportteja.