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».
Архитектурной мастерской «Рейнберга и Шарова» на Градостроительном совете был представлен проект реконструкции станции метро «Политехническая».
Внешний облик павильона вызвал дискуссию у членов Градостроительного совета. Отметим, что проект отличает снос существующего павильон метро, интеграция в новый торгово-офисного комплекса с механизированной парковкой, а рядом расположены здания исторически сложившегося ансамбля площади Иоффе.
В ходе обсуждения представители КГИОП поддержали рабочую версию проекта, при этом было подчеркнуто, что реконструкция объекта будет проводиться на средства инвестора (ООО «ШЕЛ»), а не из бюджета.
В результате точку в дискуссии поставил Председатель КГА Владимир Григорьев, задав членам Совета вопрос: «А можно ли сносить Сперанского?».
Напомним, что подземный зал существующего павильона метро «Политехническая» был выполнен в том числе по проекту Бориса Сперанского.
В итоге проект отправлен на доработку.
30 апреля на мероприятии, посвященном подведению итогов V BIM-конкурса «Мастер-Renga», были объявлены его победители среди профессиональных проектировщиков и студентов.
V юбилейный конкурс «Мастер-Renga» стартовал 10 октября 2019 года под девизом «Народ, не знающий своего прошлого, не имеет будущего». Учащиеся учебных заведений при работе над своими проектами обратились к теме Великой Отечественной Войны, а профессиональные проектировщики присылали на конкурс реальные проекты, которые они создают в рамках своей деятельности.
До оценки работ членами жюри было допущено 30 проектов. Главная интрига конкурса - определение его победителей - раскрылась на мероприятии, посвященном подведению итогов V BIM-конкурса «Мастер-Renga».
В первой части мероприятия были рассмотрены проекты, созданные студентами. Они боролись за звание «Мастер системы Renga» в двух номинациях: «Объекты культуры – жертвы войны» и «Архитектура послевоенных пятилеток». Для участия в первой номинации студенты создавали BIM-модели объектов, которые пострадали в годы Великой Отечественной Войны или II Мировой Войны. Для участия во второй номинации – готовили BIM-модель объектов, которые были построены в послевоенные годы (1945—1954 гг) в рамках программы по восстановлению страны после войны.
В первую номинацию было прислано несколько проектов, два из которых были особенно интересными. Первый проект – «Мост «Санта-Тринити» во Флоренции», разрушенный в 1944 году и восстановленный лишь в 1957. Автор проекта Газинур Исанаманов из Салаватского колледжа образований и профессиональных технологий воссоздал в своей работе не только мост «Санта-Тринити», но и набережную реки Арно во Флоренции (рис. 1).
Рис.1 – Проект «Мост «Санта-Тринити» во Флоренции», автор Исанаманов Газинур
Второй проект, который стоит отметить, - «Дом Грузчиков в Волгограде». Его выполнили Олеся Колодяжная и Антон Рябов из Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина. Авторы работы воссоздали в системе Renga жилой дом, который сильно пострадал при пожаре во время Сталинградской битвы, проработав как внешний облик здания, так и его внутренние планировки (рис. 2). Именно этот проект стал победителем номинации «Объекты культуры – жертвы войны».
Рис. 2 – Проект «Дом Грузчиков в Волгограде», авторы Олеся Колодяжная и Антон Рябов, победитель номинации «Объекты культуры – жертвы войны»
Не менее интересные работы были присланы и в номинацию «Архитектура послевоенных пятилеток». Здесь стоит отметить проект «Баня» - объект, построенный в Новосибирске в 1953 году пленными немцами. Автор проекта Дмитрий Карамушко из Новосибирского профессионально-педагогического колледжа полностью воссоздал в системе Renga модель этого объекта (рис. 3).
Рис. 3 – Проект «Баня», автор Дмитрий Карамушко
Победителем же данной номинации стал проект Юрия Столярова, студента Московского строительного университета. Юрий воссоздал в Renga типовой проект домов 253 серии, разработанных для строительства на территории РСФСР в 1953 году. Автор не только создал 3D-модель здания в своем проекте, но и оформил чертежи, за что и получил звание «Мастер системы Renga» (рис. 4).
Рис. 4 – Проект «Жилой дом 253 серии», автор Юрий Столяров, победитель номинации «Архитектура послевоенных пятилеток»
Во второй части мероприятия были названы победители V конкурса «Мастер-Renga» среди профессиональных проектировщиков. Напомним, что представители проектных организаций боролись за победу в четырех номинациях: «Первый BIM-проект», «OPEN BIM», «Проект с применением каталогов KNAUF» и «Коллективный BIM-проект». Самой популярной номинацией конкурса стала номинация «Первый BIM-проект». В нее было подано наибольшее число проектов, авторы которых только начинали свое знакомство с BIM-технологией и системой Renga. В напряженной конкурентной борьбе победил проект «Многоэтажный жилой дом», выполненный под руководством Игоря Привезенцева из АО «ЦНИИЭПгражданстрой». Модель здания создавалась по уже построенному проекту, соответствует разделу АР стадии П. В модели детально проработаны внутренние планировки, расставлено санитарно-техническое оборудование, подготовлены чертежи, спецификации и даже красивый рендер (рис. 5).
Рис. 5 – Проект «Многоэтажный жилой дом», автор Игорь Привезенцев, АО «ЦНИИЭПгражданстрой», победитель номинации «Первый BIM-проект»
Еще один проект этой номинации «Здание производственного цеха», спроектированный АО «Трубодеталь», получил поощрительный приз. Созданная Александром Федяевым 3D-модель цеха содержит в себе следующие разделы: архитектура, конструкции, инженерные сети и технологические решения (рис. 6). В проекте реализована трассировка сетей сжатого воздуха, система отопления, система наружного водостока. В модель добавлено оборудование и мебель. Масштаб работы оценили и зрители мероприятия. Именно этот проект стал победителем по результатам зрительского онлайн-голосования.
Рис. 6 – Проект «Здание производственного цеха», автор Александр Федяев, АО «Трубодеталь», победитель зрительского онлайн-голосования
Лучшей работой номинации «Проект с применением каталогов KNAUF» стал проект «Многоквартирный жилой дом», спроектированный ООО «Стройэксперт» (рис. 7). Автор Анастасия Ратникова при работе над проектом применяла готовые решения из каталога KNAUF «KNAUF-суперпол». По готовой модели с помощью системы для визуализации подготовила рендер. Добавили значимость проекту оформленные чертежи и спецификации.
Рис. 7 – Проект «Многоквартирный жилой дом», автор Анастасия Ратникова, ООО «Стройэксперт», победитель номинации «Проект с применением каталогов KNAUF»
В номинации «OPEN BIM» приняли участие предприятия, которые при создании своего проекта использовали не только систему Renga, но и BIM-системы других разработчиков. Победителями этой номинации стали два проекта: «Стадион «Локомотив», выполненный Романом Мироновым из «Бюро Строительной экспертизы» (рис.8) и «Торговый центр», спроектированный Владимиром Герцем из ООО «Проект-Центр» (рис. 9). В проекте «Стадион «Локомотив» в системе Renga полностью проработано здание легкоатлетического манежа, а для создания трибуны и бегового кольца применялась программа ArchiCAD. Для создания проекта «Торгового центра» помимо Renga использовалась еще и система AIIplan. В ней спроектирована подземная часть здания. Сам проект включает в себя следующие разделы: архитектура, конструкции, инженерные сети и технологические решения.
Рис. 8 – Проект «Стадион «Локомотив», автор Роман Миронов, ИЦ «Бюро Строительной экспертизы», победитель номинации «OPEN BIM»
Рис. 9 – Проект «Торговый центр», автор Владимир Герц, ООО «Проект-Центр», победитель номинации «OPEN BIM»
В номинации «Коллективный BIM-проект» приняли участие проектные предприятия, которые при создании проекта использовали возможности коллективной работы Renga. Лучшим коллективным проектом члены жюри назвали конкурсную работу «Производственное здание» ПАО «Уралпромпроект». Авторы проекта проработали архитектурную и конструктивную части здания, а также разделы «Водоснабжение и водоотведение», «Отопление», «Вентиляция». Кроме самой информационной модели здания, подготовили необходимую проектную документацию (рис. 10).
Рис. 10 – Проект «Производственное здание», авторы Вероника Егорова, Ирина Ашмарина, Артем Панков, Надежда Лебедева, ПАО «Уралпромпроект», победитель номинации «Коллективный BIM-проект»
В эту номинацию была прислана еще одна работа, которую также стоит выделить – это проект «Склад материальных ценностей», выполненный АО «Учалинский ГОК» для строительства здания будущего склада обогатительной фабрики (рис. 11). В проекте без коллизий спроектированы все необходимые внутренние сети здания. Для их создания использовалась как автоматическая трассировка сетей, так и их ручная корректировка.
Рис. 11 – Проект «Склад материальных ценностей», авторы Вадим Ахметов, Айдар Асадуллин , Лилия Биргалина, Зимфира Ахметвафина АО «Учалинский ГОК»
Именно этот проект стал фаворитом партнера конкурса компании «АСКОН». Разработчик подарит предприятию лицензии системы Pilot-ICE Enterprise. Свои подарки для «Мастеров системы Renga» подготовили и остальные партнеры конкурса «ЛИРА-сервис», SCAD Soft, Uponor, Knauf, «Облакотека». Ознакомиться с призовым фондом можно на странице конкурса. Главным призом для всех победителей станет выступление на II всероссийской практической конференции «BIM: от слов к делу».
Истории создания проектов-победителей будут опубликованы на сайте компании Renga Software и на ресурсах информационных партнёров конкурса: порталах «Строительный эксперт», Architime.ru, isicad.ru и в журнале «САПР и Графика»
Пятый юбилейный конкурс «Мастер-Renga» завершен. Все проекты, принявшие в нем участие, были выполнены в BIM-система Renga на пятерку! Примечательно, что в этот раз, число работ от проектных предприятий значительно превысило число студенческих работ. Это подтверждает, что для все большего числа проектных предприятий Renga становится рабочим инструментом для решения каждодневных задач.
Благодарим всех участников конкурса за интересные проекты, ознакомиться с которыми можно будет на странице конкурса. Выражаем отдельную благодарность партнерам «Мастер-Renga» за оказанную поддержку и предоставленные призы!