Речь идёт не о том, заменит или нет ИИ проектировщика с архитектором – а о том, какая часть работы останется людям

На днях компания Майкрософт (Microsoft) опубликовала список из сорока профессий с наивысшей применимостью искусственного интеллекта. В перечень попали программисты, клерки, бортинженеры, политологи, историки, переводчики, преподаватели, а также, разумеется, всеми ненавидимые журналисты.

Тот факт, что в перечень не вошли строители, конструкторы и архитекторы вызвал бурю восторга у некоторых отраслевых изданий. Дескать, даже Майкрософт считает, что проектировщика заменить нейронкой никогда не удастся, поэтому в будущее можно смотреть с неиссякаемым оптимизмом. Но так ли это?

Роботы наступают

Во-первых, сам по себе список вызывает массу вопросов. Если работу программистов или переводчиков сегодня действительно удаётся бодро автоматизировать, то замена других перечисленных профессий выглядит крайне сомнительно – в перечень попали, например, социальные работники по работе с детьми, семьёй и в школах, а также сразу несколько направлений вузовских преподавателей. И если робота-лектора скрепя сердце, ещё можно представить, то совсем непонятно, каким образом нейронка будет ходить по неблагополучным кварталам и семьям, общаясь с людьми и разбираясь в их жизненной ситуации. Скорее уж впору говорить про перспективу замены врачей, психологов или юристов.

Во-вторых, речь изначально не идёт о принципе из старого советского фильма «женщину вынули – автомат засунули». Люди останутся везде. Однако в большей или меньшей степени отдельные трудовые функции передадут программам. И едва ли строительная отрасль станет таким уж принципиальным исключением.

Насколько уместен скептицизм? Напомним, что ещё в середине прошлого века считалось, что машина никогда не обыграет чемпиона мира по шахматам, потому что для этого нужна интуиция. Однако в 1997 году компьютер «Дип Блю» обыграл Гарри Каспарова. Сейчас рейтинг Эло лучших шахматных программ, например, «Стокфиш», превышает 3.500 пунктов, тогда как у топовых гроссмейстеров он около 2.800. Разрыв колоссальный, и уже никогда не будет преодолён. В лингвистике произошло то же самое. В 2016 году нейросетевой перевод работал коряво, но уже к 2020 году системы синхронного перевода между европейскими языками достигли уровня профессионалов. Задержка при устном переводе на конференциях сейчас менее двух секунд, и технические тексты машина выдаёт с точностью до 90% без правки.

Программисты, традиционно считавшие себя элитой в интеллектуальной сфере, неожиданно узнали, что их труд прекрасно формализуется и заменяется. Три года назад разработчики утверждали, что искусственный интеллект не способен писать сложный код, требующий понимания архитектуры. Однако появление генеративных моделей, обученных на миллиардах строк кода, изменило всё. Такие инструменты способны создать целые веб-приложения, рефакторить код, отыскать невидимые для человека уязвимости в безопасности. В крупных айти-компаниях уже прошли массовые сокращения младших разработчиков и тестировщиков. К концу десятилетия прогнозируют автоматизацию до половины текущих позиций в разработке.

Курс предопределён свыше

Почему же архитекторы, конструкторы и инженеры должны стать исключением? Отрасль долго оставалась в стороне, но сейчас она также переживает тотальную формализацию. Минстрой России ещё в 2021 году утвердил дорожную карту по внедрению типового проектирования. Согласно этому документу, к 2024-ому доля повторно применяемой проектной документации для объектов капитального строительства должна была составить не менее 50%, а к 2026 году этот показатель планируют довести до 80%. Это означает, что застройщикам экономически выгоднее брать готовые решения из реестра и адаптировать их под конкретный участок, чем заказывать уникальный проект с нуля. Экономия времени и средств здесь колоссальная – до 30% бюджета и до 60% времени на разработку.

Главгосэкспертиза России неожиданно стала одним из фронтменов в области цифровизации и внедрения ИИ – и твёрдо держит курс на машинную проверку проектной документации в части сметных расчётов и соответствия нормативам. Плюсов полно –программа не устаёт, не пропускает ошибки, не берёт взятки. А перевод отрасли на удобные цифровые форматы максимально упрощает подготовку исходных данных.

С 2022 года все сметы проходят автоматизированный контроль через систему «Госэкспертиза-онлайн». Алгоритм проверяет до сотни параметров за несколько минут: правильность применения коэффициентов, обоснованность расценок, наличие обязательных приложений. Раньше эксперты тратили на этот этап от трёх до пяти дней, теперь машина выдаёт протокол нарушений за один рабочий час. В 2023 году система обработала более 150.000 сметных расчётов, и в 80% случаев она находила ошибки, которые были исправлены до того, как документ попадал на рассмотрение к человеку. Это кардинально меняет требования к квалификации специалистов – теперь от них требуется не столько знание справочников, сколько умение корректно вводить данные в проверочные модули. Понятно, что пока ещё человек присматривает за работой машины и имеет право решающего голоса. Но это пока...

А что насчёт стройки?

Есть конкретные строительные проекты, разработанные при активном содействии искусственного интеллекта. Так, в 2023 году в Подмосковье завершилось строительство жилого комплекса «Лайково» – это три корпуса переменной этажности. Проект разрабатывался с использованием нейросетевого модуля на платформе «Ренга», который анализировал более двухсот вариантов планировочных решений. Алгоритм подбирал расположение секций так, чтобы обеспечить максимальную инсоляцию квартир при заданных градостроительных ограничениях, а заодно минимизировал расход арматуры в перекрытиях. По итогу экономия металла составила около 8%, по сравнению с традиционным проектированием, что в денежном выражении дало примерно 40 миллионов рублей экономии. При этом все конструкции прошли экспертизу без замечаний, чего раньше при такой скорости разработки практически не случалось.

А в Санкт-Петербурге компания «Эталон» применила алгоритмы оптимизации для проекта мультифункционального комплекса на набережной Обводного канала. Там задача была ещё сложнее: требовалось вписать большое здание в сложную гидрогеологическую обстановку с высоким уровнем грунтовых вод. Искусственный интеллект сгенерировал несколько схем глубины заложения свайного поля и шага свай, сравнивая их по стоимости и надёжности. В результате выбрали схему, которая дала на 7% меньшую осадку фундамента, чем расчёт, выполненный традиционным методом, и при этом сократила расход бетона на 12%. Эти цифры подтверждены независимым мониторингом в процессе строительства.

В Екатеринбурге при проектировании офисного центра «Высоцкий-2» (вторая очередь) использовался искусственный интеллект для прокладки инженерных сетей. Программа протрассировала воздуховоды и трубы внутри перекрытий таким образом, чтобы максимально сохранить высоту потолков на каждом этаже. Обычный инженер, решая эту задачу, оставляет запас по высоте около 20 сантиметров, потому что вручную сложно просчитать все пересечения. Машина перебрала тысячу вариантов и нашла решение, где запас составил всего 8 сантиметров, но при этом все нормативы по пожарной безопасности и вентиляции были соблюдены. Это позволило добавить дополнительный ярус по высоте здания без увеличения общей этажности – то есть проект получил больше полезной площади без удорожания фасада и фундамента.

Отдельного внимания заслуживает пример с искусственным интеллектом в области реконструкции. В 2024 году в Москве проходил конкурс на проект реновации квартала в районе ЗИЛа. Одна из команд использовала нейросеть, обученную на архивах московской архитектуры, чтобы предложить фасадные решения, которые визуально перекликались бы с историческими заводскими корпусами, но при этом отвечали современным нормам энергоэффективности. Алгоритм сгенерировал более трёхсот вариантов ритма окон и цвета керамогранита, и проектировщики выбрали один из них, доработав вручную детали входных групп. Этот проект победил, и сейчас его готовят к реализации. Примечательно, что без машинного перебора вариантов команда физически не успела бы подать заявку в срок – на ручную проработку такого количества фасадных раскладок ушло бы два месяца, а нейросеть выдала результат за четыре дня.

С каждым годом появляются всё новые программные комплексы, которые берут на себя расчётную, чертёжную и, частично, творческую часть работы. Например, платформа «Старкон» уже предлагает модуль автоматической расстановки арматуры в монолитных плитах. Алгоритм учитывает не только нагрузки, но и удобство монтажа: он избегает слишком частого шага стержней в труднодоступных местах, где сварщику будет неудобно работать.

Кому вершки, а кому корешки

Все эти примеры показывают одну тенденцию: рутинные операции по подбору сечений, прокладке сетей, проверке смет и документации переходят к алгоритмам. Точно также, как системы САПР «уволили» тысячи чертёжников с готовальнями и рейсфедерами, ТИМ освободит специалистов, которые сегодня сидят на рутинных задачах. Уже сейчас большинство проектных институтов сокращают штат инженеров-расчётчиков, оставляя только ведущих экспертов для финальной верификации. По оценкам экспертов, к 2028 году количество рабочих мест для рядовых проектировщиков и сметчиков может сократиться на 40%.

Впрочем, сложные и нестандартные проекты безусловно, останутся за человеком. Это касается уникальных культурных объектов, например реконструкции Большого театра или проектирования новых концертных залов с уникальной акустикой. Там, где нужно учитывать сотни тонких параметров, не прописанных в нормативах, где важно эстетическое чутьё и понимание исторической ткани города, искусственный интеллект пока выступает лишь помощником, предлагающим варианты, но не принимающим решений. Однако таких проектов в общем объёме строительства будет не так уж много. Всё остальное – типовое жильё, офисы, торговые центры и склады – будет проектироваться и контролироваться с участием машин, и этот процесс уже идёт полным ходом.

Искренне Ваш,
За-Строй.РФ  

Подписывайтесь на За-Строй.РФ в МАХ 

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