На стройку идет интеллект
Очередной этап цифровизации строительной отрасли — внедрение искусственного интеллекта (ИИ) сталкивается с характерными для «цифры» проблемами: нехватка данных, недостаток кадров, не самый высокий уровень цифровизации в отрасли.
Выступая на круглом столе «Нейросети в девелопменте. Итоги года. Планы развития на 2024 год», организованном порталом Всеостройке.рф, Константин Михайлик, заместитель министра строительства и ЖКХ РФ, заявил: наиважнейший вопрос в строительной отрасли сегодня — создание единой ИИ-платформы. При этом он подчеркнул: «Вопрос развития искусственного интеллекта с учетом имеющихся ресурсов для нас сейчас крайне важен, потому что 150 миллионов жителей — это все равно очень мало. У наших жителей высокий уровень IQ, тратить этот потенциал на тупиковую работу — глупо, поэтому для нас нейросети — это инструмент, который позволит заместить недостающие 200 миллионов человек. Все опасения, связанные с тем, что искусственный интеллект отберет работу у людей, — беспочвенны. Наоборот, на ИИ нужно скинуть всю типовую работу, а человеческий потенциал, который у нас колоссален, развивать в необходимом нам направлении».
ИИ в ближайшей перспективе может быть помощником или ассистентом человека, существенно повышая производительность или экспертность, утверждает Дмитрий Цыганков, вице-президент по IT и цифровой трансформации ГК ФСК.
ИИ также позволяет специалистам выполнять ранее недоступные функции и операции.
Конкретно в строительной отрасли, по словам Ольги Аршанской, директора по развитию Инжиниринговой корпорации ИРБИС, ИИ имеет огромный потенциал для повышения эффективности на всех этапах – от проектирования и строительства до планирования, хотя строительная отрасль – одна из самых консервативных. «Несмотря на это, ИИ уже начинает внедряться в строительную сферу, особенно в области проектирования. Например, он может проверять типовые проекты на соответствие строительным нормам, что ускоряет процесс и повышает качество работы. ИИ также может использоваться для разработки типовых разделов проектов, например инженерных систем. Если говорить непосредственно о процессе строительства, то здесь можно привести в пример программы 3D-сканирования на основе ИИ, которые помогают обнаружить несоответствия между проектными решениями и фактическими работами. Кроме того, нейросети могут использоваться для обработки большого объема информации и разработки шаблонов документов», — перечисляет Ольга Аршанская.
Однако для успешного использования ИИ, по ее мнению, требуются значительные финансовые вложения и понимание руководством потенциала ИИ.
«Использование искусственного интеллекта в строительстве может значительно повысить эффективность и точность проектов: оптимизацию планирования и управления ресурсами, прогнозирование затрат и улучшение безопасности на стройплощадке. Как следствие, ИИ может помочь сократить сроки строительства и снизить риски технических ошибок», — указал Евгений Хохлов, директор по маркетингу девелопера AAG.
«В любом строительном проекте содержится огромное разнообразие данных, которые пополняются на каждом этапе — от проектирования и поставок до строительства и пусконаладочных работ. Возникает множество цепочек взаимодействия и передачи информации. Сейчас для анализа и увязки этих данных требуются инструменты и люди, но в будущем такую функцию может взять на себя ИИ, минимизируя шанс ошибки и подлога данных», — рассуждает Андрей Урамаев, руководитель группы управления строительством компании «Айбим».
Кроме того, по его словам, на стройке приходится много работать с реальными данными, поступающими с площадки, а не с оцифрованной информацией. ИИ справится с такими задачами, как контроль периметра и КПП, людей, техники и ресурсов, контроль строительных процессов.
«Есть процессы, с которыми не справляются стандартные компьютерные технологии, — в этих случаях и нужно применение ИИ», — добавил Глеб Балчиди, руководитель продукта AI Monitoring Группы «Самолет».
По его мнению, ИИ хорошо работает там, где его можно внедрить, и где он действительно нужен.
Григорий Грязнов, руководитель лаборатории ИИ ДОМ.РФ, отмечает значение ИИ, поскольку это способ сэкономить деньги и время. Также нейросеть можно использовать там, где ранее не хватало ресурсов, — например, мониторинг строек страны.
Строители доброй воли
В начале процесса цифровизация сталкивалась с сопротивлением, недопониманием, сомнениями. Примерно в такой же ситуации сегодня находится внедрение нейросетей.
Николай Олейник, генеральный директор ЗАО «ЛенТИСИЗ», полагает, что готовность участников строительного рынка к внедрению ИИ-решений нарастает. «Однако, несмотря на активную цифровизацию в крупных компаниях, многие предприятия сталкиваются с трудностями. Важно поддерживать обучение и обмен опытом, чтобы расширить круг компаний, готовых к инновациям», — указал он.
Действительно, основными игроками сегодня выступают крупные компании, у которых есть большой объем строительства и возможность инвестировать в процесс большие суммы. «Застройщики, в чьем портфеле один-два проекта, вряд ли будут активно прибегать к помощи искусственного интеллекта в строительстве. А вот использовать возможности ИИ в маркетинге и продвижении, создании новых креативных концепций и визуальных материалов — вполне вероятное будущее», — предполагает Елена Соловьева, директор по продажам «СЗ Про-Сервис».
По словам Андрея Урамаева, пока ИИ помогает решать локальные, узконаправленные задачи. Например, анализирует ценовые предложения поставщиков на основе ведомости объемов и стоимости работ или собирает фактические данные о выполнении работ.
«Рынок не готов к стопроцентному переходу на инструменты ИИ. Не все участники проекта обрадуются полной прозрачности процессов и обнародованию проблем, которые зачастую пытаются скрыть. По опыту работы «Айбим» могу сказать, что похожее сопротивление вызывает внедрение BIM-технологий, которые также повышают прозрачность процессов. Контроль выгоден владельцам предприятия, но его внедрение обойдется в немалую сумму, что становится камнем преткновения», — отметил он.
Михаил Бочаров, заместитель генерального директора АО «СиСофт Девелопмент», отметил: «Готовность внедрять ИИ во многом зависит от опыта компании по взаимодействию с ИИ и подготовки самих технологий ИИ к специфике строительной отрасли. Разработка и прикладное тестирование ИИ в больших объемах доступны в первую очередь крупным компаниям в силу наличия прежде всего базы данных (знаний), на которых можно отработать алгоритмы работы ИИ, и квалифицированных кадров. Но в последнее время появляются и небольшие российские стартапы, предлагающие ИИ-решения для отдельных задач, хотя пока это в основном узконаправленные решения».
«Опыт распространения технологий показывает, что любое эффективное решение, дающее понятный результат, быстро внедряется в отрасли независимо от готовности компаний», — подчеркнул Дмитрий Цыганков.
Маловато будет
Многие участники круглого стола «Нейросети в девелопменте…» указали на одну из существенных проблем: недостаток данных. «Сегодня застройщики поодиночке обладают маленьким объемом данных, который они могут промаркировать, структурировать и дальше использовать. Какого-то решения, объединяющего всех застройщиков вместе, нет. В одиночку никто и никогда не найдет столько ресурсов и промаркированных данных, чтобы создать полноценный ИИ и обучить его», — уверен Константин Михайлик.
Платформой сбора данных стал ДOМ.PФ, где уже создана рабочая группа. Константин Михайлик подчеркнул: государство готово поддержать развитие ИИ в строительстве, проведя необходимую работу по нормативно-правовой базе. Григорий Грязнов заявил, что платформа сталкивается с проблемой недостаточности данных: «Нужны датасеты, но это ручная разметка, поэтому они получаются “золотыми”. И, как правило, это тайна, и застройщики их не предоставляют. Есть западные, но они нам не подходят. Чужой опыт не всегда применим к тому, что делается у нас».
По мнению Дениса Смирнова, руководителя службы формирования продукта и BIM-технологий «ЭталонПроект» (Группа «Эталон»), ГИСОГД (государственная информационная система для обеспечения градостроительной деятельности РФ) и другие элементы должны быть вписаны в базовый уровень. «Это нужно, чтобы получать нормативный ландшафт, то есть в него должны входить не только градостроительные ограничения, но и архитектурные — с тем, чтобы они были машиночитаемы. Тогда эта система получит большую перспективу», — пояснил он.
Кроме того, Денис Смирнов отметил: объединение возможно только на уровне, когда девелопер работает в общем наборе правил, как, например, в стандартах ДОМ.РФ, как продукта, который применим для всех.
При этом участники рынка предполагают, что самый большой объем данных — у госорганов.
Не только федеральной платформе ИИ не хватает данных — аналогичная проблема существует и в девелоперских компаниях. «Выстраивание работы с данными внутри компании — долгий и сложный процесс. А выстраивание практик управления данными зависит от общего уровня цифровой культуры менеджмента. Напрашивается вывод: чтобы технология ML начала приносить пользу, компания должна пройти сложный и долгий путь внутренней трансформации. Изменить способ мышления, начать принимать решения, опираясь на данные, накопить качественные данные, вырастить в себе “цифровой ген”», — говорит Дмитрий Цыганков.
«Действительно, недостаток данных является вызовом. Наша организация активно работает над созданием датасетов, сотрудничая с партнерами и используя собственный опыт в области исследований. Однако решение этой проблемы требует согласованных усилий от всей индустрии и может потребовать времени», — пояснил Николай Олейник.
«Чтобы аналитика предиктивных процессов работала, необходимо “скармливать” ей эти данные, нужно некое представление этих данных. Для этого нужна система аналитики и хранения. То есть мы должны понимать, что ИИ не существует сам по себе без предварительной цифровизации», — уточнил Глеб Балчиди.
Эксперты приходят к выводу: для создания датасетов в компаниях нужны время, деньги, специалисты.
По словам Михаила Бочарова, датасеты ускорили бы процесс, но получить специализированные данные можно только путем сбора на конкретных производствах, что в сегодняшних условиях несколько затруднительно. Возможно, ситуацию изменят государственные системы, которые помогут создавать общедоступные пакеты данных.
Неукомплектованный штат
Большая проблема — специалисты в области ИИ в строительном комплексе. «На текущий момент существует недостаток специалистов в области искусственного интеллекта в строительстве. Мы призываем к интенсивному развитию образовательных программ и инициатив по подготовке кадров в данной сфере, чтобы соответствовать растущему спросу», — говорит Николай Олейник.
Ольга Аршанская указывает: «Пока количество специалистов, которые могут ставить задачи ИИ и способны использовать его возможности, не будет достаточным, процент использования ИИ в строительной сфере останется низким».
По ее словам, необходимо развивать фундаментальное образование в строительных вузах, а также повышать квалификацию специалистов.
Дмитрий Цыганков убежден: «Специалистов не хватает сейчас и не будет хватать в ближайшее десятилетие».
Причина — необходимость для строительного комплекса конкурировать за кадры соответствующей квалификации с банками и телекомом, для которых эта технология уже стала основным полем конкуренции и фактором выживания.
Просторы рынка
По мнению Михаила Бочарова, емкость рынка ИИ внутри «цифрового» сегмента — десятки миллиардов рублей. Свои нейросети плетут продвинутые, крупные компании. ИИ задействован в системе продаж, эксплуатации. Широко известен продукт «Умный дом». Многие эксперты ждут дальнейшего развития этого сегмента. «Рынок искусственного интеллекта в строительстве будет стремительно расти в ближайшие годы. Оптимизация процессов, улучшение прогнозирования и повышение эффективности работ станут ключевыми факторами, поддерживающими рост спроса на ИИ-решения в строительной индустрии», — заявил Николай Олейник.
Андрей Урамаев полагает, что в будущем должны появиться решения для тотального контроля строительных площадок, а также для выполнения части функций по управлению строительством. «Работа многих привычных решений будет дополнена возможностями искусственного интеллекта. Кроме того, будут востребованы консультационные услуги в части внедрения ИИ», — подчеркнул он.
Григорий Грязнов назвал основные направления развития ИИ в 2024 году: Computer Vision (CV) — решение задачи распознавания образов; Optical Character Recognition (OCR) — перевод рукописных и печатных документов в текстовый вид; Named Entity Recognition (NER) — процесс обнаружения в тексте именованных сущностей.
Константин Михайлик обещал содействие сегменту ИИ — Минстрой и он сам готовы взять на себя управление на платформе ИИ: «Нам это интересно, и мы готовы в это инвестировать и время, и силы, и проводить необходимую работу по нормативно-правовой базе, быть платформой общения для всех участников. ДОМ.РФ, Минстрой готовы в диалоге с Яндексом и со Сбером, с ответственными органами эту часть работы — менеджмент — с радостью на себя взять».
ООО «Испытания. Диагностика. Контроль» («И.Д.К») осуществляет все виды контроля качества дорог и дорожно-строительных работ, включая лабораторное сопровождение строительства. Стационарные лаборатории компании базируются на Северо-Западе России, для выполнения заказов в других точках страны формируются мобильные лабораторные комплексы, оснащенные всем необходимым.
Наверное, каждый из нас задумывался о качестве российских дорог, хотя в последние годы сделано немало для его повышения. На Петербургском экономическом форуме бывший министр транспорта, сейчас помощник президента РФ Игорь Левитин заявил, что федеральные дороги приведены в порядок, 85% из них соответствуют установленным нормативам.
Это произошло благодаря многим факторам, в том числе кропотливой работе специалистов по контролю качества дорожного полотна в ходе строительства, ремонта или реконструкции.
Однако далеко не у каждой строительной компании имеются собственные ресурсы для осуществления полноценного контроля качества работ, материалов и изделий на объекте, ведь для этого необходимо проводить исследования и испытания с применением высокотехнологичного и сложного оборудования. Например, испытания на прочность, износ, усталость с помощью разрывных машин, или выявление дефектов с применением акустического, магнитного, ультразвукового метода. Или химические исследования свойств материалов, характеризующих их безопасность и качество.
Наряду со сложной приборной техникой требуются специалисты высокой квалификации, владеющие передовыми методами исследований.
С учетом современного уровня развития методов лабораторного анализа и дефицита квалифицированных кадров строительным компаниям трудно организовать и держать в штате подразделения по контролю качества. Целесообразно обращаться к специализированным компаниям, обладающим необходимым парком оборудования и специалистами.
Лабораторное сопровождение
Большой опыт в области контроля качества объектов дорожного строительства имеет ООО «И.Д.К» («Испытания. Диагностика. Контроль»). Если охарактеризовать основные услуги компании для дорожной отрасли одной фразой, то можно сказать, что это лабораторное сопровождение строительства. Оно осуществляется по двум направлениям: анализ стройматериалов, обследование и аудит дорог на различных этапах строительства, реконструкции или ремонта.
Спектр исследуемых материалов широк: песок, грунты, щебень, гравий, бетон, битумы, мастики, эмульсии, различные типы асфальтобетонов и т. д.
Возможности компании, включая оснащение современным оборудованием и квалификацией персонала, позволяют определять множество механических и физико-химических характеристик, влияющих на качество анализируемого материала. Это плотность, морозостойкость, растяжимость, влажность, водопоглощение, водонепроницаемость, гранулометрический состав, коэффициент уплотнения, зерновой состав и многое другое.
Испытательные лаборатории ООО «И.Д.К» соответствуют требованиям ГОСТ ИСО/МЭК 17025-2019, что подтверждено аттестатом Федеральной службы по аккредитации.
Основа контроля качества
«Лабораторные исследования – это основа контроля качества дорог и дорожно-строительных работ. Мы располагаем стационарными испытательными лабораториями в Санкт-Петербурге и Великом Новгороде, – рассказывает генеральный директор ООО «И.Д.К» Александр Васильев. – Кроме того, для заказов на удаленных объектах, где наша работа рассчитана на длительный срок, мы формируем мобильные лаборатории на базе строительных вагончиков. Сейчас такие лаборатории работают на наших объектах в Мурманске, Уфе, на Дальнем Востоке в поселке Верхнезейске Амурской области на строительстве железнодорожной магистрали БАМ-2, где мы работаем уже более полугода. А, например, для объектов в Тверской области нет смысла собирать лаборатории-вагончики, целесообразнее отвезти образцы материалов в Великий Новгород».
«И.Д.К» комплектует мобильные лаборатории оборудованием на том же техническом уровне, что и стационарные, за исключением крупногабаритных установок, которые не разместить в вагончике. При этом несущие конструкции вагончика, в частности полы, усиливаются, чтобы могли выдержать соответствующую нагрузку.
Комплекс услуг
Контроль качества дорог, разумеется, не ограничивается лабораторным сопровождением, которое проводится в ходе строительно-монтажных работ (СМР). «И.Д.К» может оказывать комплекс услуг на всех стадиях реализации проекта строительства автомобильной или железнодорожной магистрали. Перед началом СМР осуществляется входной контроль проектной документации, включая проект организации строительства (ПОС) и проект производства работ (ППР). После этого контролируется качество стройматериалов и изделий, поступающих на площадку. Затем проводится геодезический контроль с проверкой соответствия проекту положения элементов, частей сооружений и инженерных сетей в процессе их монтажа и временного закрепления. Потом идет операционный контроль в ходе выполнения СМР. По их окончании настает время приемочного контроля, который состоит в итоговой оценке качества выполненных работ, а также отдельных конструкций и правильности оформления исполнительной документации.
Помимо этого, «И.Д.К» по заказу партнеров может осуществлять инспекционный контроль, включающий выборочную проверку качества выполняемых работ и применяемых материалов, а также технологических карт, инструкций по качеству и технике безопасности.
В наши дни все более серьезные требования предъявляются к сохранению окружающей среды. Компания может взять на себя комплексный экологический надзор за строительными работами – контроль за рубкой деревьев, вывозом отходов и грунта, соблюдением других норм экологической безопасности. Специалисты следят, чтобы в ходе работ не загрязнялись водоемы и почва.
Плодотворное сотрудничество
«Многие подрядчики прекрасно понимают важность профессионального контроля качества строительных работ, поэтому привлекают к сотрудничеству компании, специализирующиеся в данной области», – констатирует Александр Васильев. В послужном списке компании немало крупных объектов дорожного строительства, например, скоростная автомобильная дорога Москва – Санкт-Петербург М-11 «Нева», трасса М-5 «Урал», Крымский мост.
«Контроль качества дорожного полотна и дорожно-строительных работ является важнейшим направлением нашей работы, – подчеркивает Александр Васильев. – Сотрудничество с нами помогает заказчикам быстро выявить недостатки на всех этапах строительства. Это позволяет избежать лишних затрат в будущем».
1 ноября 2023 года состоялась конференция «ТИМИ-2023 Санкт-Петербург. Технологии информационного моделирования и инжиниринга», организованная компанией «НИП-Информатика» при поддержке «СиСофт Девелопмент» и «Нанософт». В ее работе приняло участие около 200 представителей строительных компаний, проектных институтов, вузов, специалистов сметного дела и строительной экспертизы.
По мнению исполнительного директора АРПП «Отечественный софт» Рената Лашина, информационное моделирование сегодня находится в топе цифровой повестки государства. Это связано с необходимостью достижения технологического суверенитета в ближайшие 2-3 года, поскольку большинство иностранных производителей ПО для информационного моделирования ушло с российского рынка.
«Наша компания столкнулась с непростой проблемой: за ограниченное время заменить импортное программное обеспечение, не теряя при этом функциональности», – обозначил ключевую задачу российских разработчиков САПР Илья Ивахов, начальник отдела САПР ПГС «НИП-Информатика».
Компания «СиCофт Девелопмент», которая в течение 15 лет развивает это направление, сейчас выступает лидером в разработке САПР- и ТИМ-решений. Об этом говорят масштабы распространения ее программных продуктов: свыше миллиона лицензий, более 35 тысяч предприятий-клиентов и 400 тысяч рабочих мест. Не случайно лейтмотивом конференции стала программа Model Studio CS на платформе nanoCAD и практика ее применения в промышленном и гражданском строительстве. Один из наиболее популярных продуктов Model Studio CS Строительные решения включает средства 3-мерного проектирования по разделам АР, КР, графическую САПР-платформу nanoCAD, библиотеку элементов в поставке с ПО, подсистемы генерации чертежей и спецификаций на основе российских стандартов. По сравнению с первой версией 2014 года программа увеличила перечень команд с 12 до 127 и постоянно обновляется благодаря практикам с такими партнерами, как Газпром, Росатом, Роснефть и другими ведущими компаниями.
Руководитель проектов Александр Коростылев рассказал собравшимся о комплексной BIM-cистеме Model Studio CS, области ее применения, замещении иностранных программных продуктов, а также о планах и приоритетах развития программного комплекса Model Studio CS и единой информационной платформе CADLib на период до 2025 года. Среди них – поддержка ОС на базе Linux, датацентричная технология, оптимизация алгоритмов обработки больших моделей и многое другое. Другие специалисты компании подробно остановились на функционале АРМ операторов BIM-моделей, методике подготовки экспресс-смет, комплексном решении NS Project для цифровизации процессов проектирования.
В отличие от зарубежных вендоров отечественные разработчики готовы адаптировать продукт под конкретные требования, а их взаимодействие с заказчиком можно назвать командной работой. К примеру, с «ГЭХ Теплостройпроект» у «СиСофт Девелопмент» сотрудничество по разработке и внедрению автоматизированного проектирования тепловых сетей длится с 2017 года. «Во-первых, компания решила вложить усилия в создание критически необходимого для нас инструмента, которого изначально не было в Model Studio CS, – отмечает руководитель департамента технической политики, методологии и стандартизации Александр Можаев. – Во-вторых, при выборе платформы нас склонили в пользу nanoCAD, а не AutoCAD, поэтому 2022-й не стал для нас неожиданностью».
С подобными прикладными кейсами выступило несколько заказчиков, что говорит о широком потенциале отечественных САПР.
Российские программные продукты далеко не первый год заменяют зарубежное ПО, и с каждой новой версией разработчики зачастую предлагают по-настоящему инновационные решения. Например, специалисты «Нанософт разработка» представили первые в России smart-нормативы для проверки информационных моделей через алгоритмизацию семантического анализа. Другие разработки компании – обработка данных 3D-сканирования с помощью модульной платформы ReClouds или автоматизация поиска нормативных нарушений в цифровой модели – также вызвали большой интерес участников конференции.
«Мероприятие в Санкт-Петербурге стало живой площадкой общения в силу того, что в городе и в Ленинградской области растет пул компаний, влившихся в цифровую трансформацию, – подвел итоги конференции директор представительства ГК «СиСофт» Александр Белкин. – Здесь мы познакомились с интересными практиками выбора и внедрения софта и вновь пополнили свое портфолио темами, которые могут стать перспективными направлениями развития».