Чем займётся ИИ на стройке?

Встреча прошла под эгидой НОТИМ, так что с приветственным словом к участникам обратился президент этого Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования Михаил Викторов. Он традиционно отметил, что сегодня критически важно не просто создавать, а активно внедрять в реальный сектор экономики практичные IT-решения.

Генеральный директор ООО «Джемс Девелопмент» Алексей Дударев в своём выступлении наглядно продемонстрировал, как современные технологии и большие данные решают конкретные практические задачи в девелопменте и градостроительстве. Он рассказал, что компания предлагает решения в части ИИ для автоматизации геодезических и топографических задач. Нейросеть анализирует данные ЕГРН, сопоставляет виды разрешённого использования и выявляет противоречия в правилах землепользования и застройки, что ускоряет процессы трансформации территории и снимает риски.

Кроме того, ИИ обрабатывает данные о передвижении населения, помогая коммерческим компаниям выбирать оптимальные площадки для открытия объектов. Компьютерное зрение решает парковочные проблемы, анализируя плотность распределения транспорта. Оценка эмоционального фона фотографий с территорий создаёт цифровой след их востребованности, что помогает оценить качество благоустройства и даже ложится в основу моделей оценки стоимости.

Тему продолжил представитель АНО «ЦТИИ НЕЙРОЛАБ» Николай Бурлуцкий, который представил результаты масштабного исследования по внедрению искусственного интеллекта в России. Он выделил ключевые проблемы строительной отрасли, указав на колоссальный объём рынка и его нереализованный потенциал. Основываясь на показателях экономической эффективности ИИ в смежных отраслях и опыте зарубежных компаний, эксперт предложил игрокам рынка пересмотреть консервативный подход к инновациям, чтобы ускорить рост и развитие всей отрасли.

Проведённый компанией анализ показал не слишком обнадёживающую динамику. На строительную отрасль приходится всего 0,3% от общего объёма разработок ИИ, и она не входит даже в топ-10 по применению нейросетей. Это происходит на фоне ежегодного роста рынка ИИ на 25-30%. В России 36% строительных компаний частично используют такие технологии, и ещё 21% планируют их внедрить в ближайшие годы.

Однако, по оценкам господина Бурлуцкого, отрасль демонстрирует огромный нераскрытый потенциал. Главная проблема – скептицизм и консерватизм. Строители в регионах с высоким недоверием и настороженностью относятся к инновациям, задаваясь вопросами: «Зачем нам это нужно?» и «Кто должен за это платить?». Эксперт призвал подрядчиков перестать сопротивляться современным трендам и активнее внедрять современные технологии. Правда, на два сакраментальных вопроса ответа так и не дал, ограничившись ссылкой на то, что общий экономический эффект от использования данных и нейросетей в строительстве, якобы, может достичь триллиона рублей уже к 2028 году.

Руководитель архитектурной группы «Rocket Group» Михаил Зайчук рассказал о практическом применении искусственного интеллекта и генетических алгоритмов для комплексного развития территорий. Он представил платформу rTIM, которая позволяет в сжатые сроки генерировать и адаптировать точные планировочные и экономические модели, соблюдая баланс интересов всех участников проекта.

Платформа позволяет учитывать множество параметров – экономические показатели, интересы инвестора, требования органов власти и исходные данные из ГИС-систем. Ключевое преимущество – скорость и адаптивность. Если изменился контекст или экономические условия, программа за считанные минуты перестроит модель, и получаем новый результат, фактически создавая цифровой двойник территории. На выходе получаются геопривязанные слои с полной семантикой, которые можно передать проектировщикам для следующего этапа работы в классических CAD-системах или интегрировать в цифровой двойник города.

Сегодня ИИ в строительстве представлен реально работающими, пусть пока и немногочисленными проектами. Потенциальный спектр применения нейросетевых моделей огромен – это и цифровое моделирование, и обработка больших массивов топографических данных, и построение моделей, и прогнозирование экономической эффективности, и экспертная проверка. Следующим этапом должно стать удешевление решений и их массовое применение строителями и проектировщиками.

Искренне Ваш,
За-Строй.РФ

При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!