Dash.DevLabs Copilot – AI-assistent til miljøovervågning på byggepladser

For byggepladser i Danmark er krav om at måle og begrænse støv, støj, luftkvalitet og vibrationer ikke noget nyt. På de fleste pladser er selve dataene ikke længere problemet. Digitale monitoreringssystemer indsamler dem løbende, på flere målepunkter, døgnet rundt. Udfordringen er, hvad der sker bagefter.

Kløften mellem data og handling

At omsætte monitoreringsdata til konkret handling er stadig i høj grad en manuel proces. Nogen skal gennemgå målingerne, finde overskridelser, finde ud af, hvad der forårsagede dem, og samle den dokumentation, som myndigheder og interessenter kræver. Det arbejde tager tid, og fordi det afhænger af, hvem der gør det og hvordan, kan kvaliteten af dokumentationen variere fra rapport til rapport.

Den manuelle proces giver også forsinkelser. Når en overskridelse først opdages ved den ugentlige gennemgang, er muligheden for at handle ofte forpasset – og i mellemtiden kan naboejendomme allerede være blevet påvirket.

En AI-assistent bygget på pladsens eksisterende data

For at løse det udvikler Devlabs og Alexandra Instituttet Dash.DevLabs Copilot, en AI-assistent integreret i miljømonitoreringsplatformen Dash.DevLabs. Projektet er støttet af en bevilling fra WE BUILD DENMARK.

Assistenten arbejder direkte på de data, platformen allerede indsamler. Brugerne kan stille spørgsmål på almindeligt sprog – om en støjgrænse blev overskredet i løbet af ugen, eller hvorfor vibrationsniveauet steg en bestemt dag – og få præcise svar og forklaringer. De kan også lave rapporter til myndigheder og andre interessenter automatisk i stedet for at samle dem i hånden.

Det skal projektet levere

Samarbejdet har tre centrale leverancer: en færdigudviklet AI-assistent integreret i Dash.DevLabs-platformen, et sæt standardiserede rapportskabeloner og en dokumenteret opsætning til sikker og kontrolleret brug af AI på byggepladser.

Det sidste punkt er vigtigt. En assistent, der sammenfatter miljødata til rapportering over for myndighederne, skal være åben om, hvordan den når frem til sine svar, og pålidelig nok til, at holdet på pladsen kan handle på dem. Alexandra Instituttet bidrager med forskningsbaseret viden om brug af AI, herunder metoder til at sikre gennemsigtighed, kvalitet og pålidelig anvendelse. Devlabs står for at udvikle, integrere og teste løsningen i praksis.

Test på aktive byggepladser

Løsningen skal testes på aktive byggepladser, hvor den skal bevise sit værd under virkelige forhold i stedet for i et kontrolleret miljø.

Det forventede resultat er markant mindre tid brugt på manuel rapportering og en hurtigere og mere ensartet håndtering af afvigelser i måledataene. Desuden skal den give alle på pladsen et bedre grundlag for at forstå og reagere på de data, der indsamles.

Projektet bidrager også til WE BUILD DENMARKs arbejde med at styrke digitalt understøttet innovation i bygge- og anlægsbranchen ved at tage AI i brug direkte på byggepladserne og koble den til den eksisterende datainfrastruktur.

Læs mere om projektet hos WE BUILD DENMARK