ИИ на стройке
Искусственный интеллект все плотнее входит в жизнь строительного сектора. В Москве чиновники уже доверяют машинным алгоритмам проверку проектной и рабочей документации, создание квартирографии для домов по программе реновации и надзор за строящимися объектами. Впрочем, на подходе и новые сервисы.
Пять лет назад в России была утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Согласно документу, Россия должна активно внедрять новые технологии. Так, доля органов государственной власти, крупных и средних компаний, использующих ИИ, к 2030 году должна вырасти до 20%.
«Россия должна стать мировым лидером не только по созданию, но и по масштабам применения, проникновению искусственного интеллекта во все сферы нашей жизни, — заявил президент России Владимир Путин во время выступления на конференции «Путешествие в мир ИИ» в декабре 2024 года. — Процессы, на которые сейчас нужны годы, будут осуществляться (а в некоторых областях уже идут) не за дни, а за часы, минуты и даже секунды».
Одной из отраслей, где машинные алгоритмы допущены к работе, является строительный сектор. Напомним, в дорожной карте федерального проекта «Искусственный интеллект» говорится, что отрасль при помощи нейротехнологий должна улучшить качество строительного процесса за счет обнаружения ошибок, моделировать и анализировать потенциальные опасности (пожарные риски и риски разрушения здания), а также повышать качество архитектурного планирования за счет анализа изображений окрестностей.
Роботы проектирования
В начале 2024 года в столице начал работу Центр искусственного интеллекта в градостроительстве, созданный на базе ГБУ «Мосстройинформ» при Департаменте градостроительной политики. Именно здесь, по словам мэра Москвы Сергея Собянина, происходит разработка и внедрение инновационных решений для решения различных задач строительной сферы.
Работа новой структуры началась с детального изучения процессов, проходящих на стадиях предпроектной подготовки, проектирования и строительства объектов. Более того, сотрудники центра определили ключевые этапы, на которых возможно использование ИИ, и опросили участников строительной отрасли о том, какое программное обеспечение они используют на указанных этапах и какие из задач могли бы отдать машине. В результате появился список перспективных сервисов, способных сократить временные затраты на прохождение отдельных стадий жизненного цикла объектов капитального строительства. Отметим, что каждый из них направлен на оптимизацию деятельности участников инвестиционно-строительной деятельности.
В числе перспективных направлений для применения искусственного интеллекта в строительстве оказались подбор строительной площадки и принятие финансовых решений при предпроектной подготовке, проверка проектной документации, поиск коллизий в информационных моделях зданий на стадии проектирования; а во время работ по возведению объекта — строительные роботы, мониторинг строительной площадки, в том числе в части мониторинга качества и сроков строительства, умные гаджеты, например для оценки качества бетона, прочности фундамента, оценки состояния персонала, предсказательная аналитика в части стройматериалов и техники.
За полгода работы Центра ИИ в градостроительстве столичные чиновники запустили в работу четыре сервиса. В частности, с помощью программы «Аналитика градостроительного плана земельного участка» искусственный интеллект извлекает и структурирует данные для анализа и прогнозирования. Через «Цифровой нормоконтроль» машинные алгоритмы проверяют оформление проектной и рабочей документации. «Калькулятор процедур в сфере строительства» дает возможность планировать жизненный цикл проекта в режиме онлайн, где ИИ помогает свериться с актуальной нормативно-правовой базой. Сервис «Квартирография» занимается разработкой планировочных решений по программе реновации в автоматическом режиме. Кроме того, в стадии создания — и другие инновационные программные решения: «Мониторинг хода строительства», «Поиск коллизий в BIM-моделях», «Планирование застройки и развитие городских территорий на базе эволюционных вычислений».
Как поясняют в Центре искусственного интеллекта в градостроительстве, востребованность сервисов подтверждается результатами опроса участников рынка — застройщиками, генеральными подрядчиками, проектировщиками, участвующими в строительстве объектов столицы.
Квартирография — в руках ИИ
Идея доверить искусственному интеллекту работу над квартирографией для программы реновации уже доказала свою эффективность. К слову, в момент первоначального исследования Центра ИИ в градостроительстве «за» привлечение алгоритмов в процесс формирования проектной квартирографии типовых (в том числе строящихся по программе реновации) многоквартирных домов высказались девять респондентов из числа участников стройсектора Москвы. И это вывело позицию в лидеры.
«Сервис разработали специально для программы реновации. Он позволяет не только эффективнее планировать здание, но и на 35 процентов оптимальнее использовать жилые площади. В итоге в новостройках появляются удобные холлы, пространство для перемещения жителей с велосипедами и детскими колясками, маломобильных групп населения, грамотно организуется размещение квартир», — рассказывает руководитель Департамента градостроительной политики Москвы Владислав Овчинский.
Отметим, что «Квартирография» генерирует архитектурно-планировочные решения для многоквартирных домов по заданным параметрам. Для работы сервису нужны характеристики земельного участка, пользовательские и нормативные ограничения, а также требования к зданию: максимальная этажность, количество и вариативность планировок, площадь квартир, показатели инсоляции помещений. Сервис, основанный на эволюционных вычислениях и генеративных моделях, был разработан Санкт-Петербургским национальным исследовательским университетом информационных технологий, механики и оптики совместно с Центром искусственного интеллекта в градостроительстве.
Нейросеть на стройплощадке
Постепенно искусственный интеллект приходит и на строительную площадку. О деталях эксперты рассказали на IX Межрегиональной конференции органов государственного строительного надзора субъектов Российской Федерации.
«Коллеги с помощью искусственного интеллекта занимаются риск-ориентированным подходом. Они выявляют те рисковые направления, где искусственный интеллект должен подсказывать, в каком направлении дальше инспекторам двигаться. Но это только первый этап, то, что мы с вами видим через программное обеспечение», — говорит заместитель министра строительства и ЖКХ России Сергей Музыченко.
Например, сейчас в целях профилактики Москва намерена охватить все строящиеся объекты в городе камерами, датчиками, дронами, что позволит сразу видеть проблемы, вызывающие негатив у жителей города: шумы, грязь от стройки, ненадлежащее складирование строительных материалов.
«На сегодняшний день в городе проводится пилотный проект по оснащению всех строительных площадок камерами, которые позволяли бы выявлять все части потенциальных нарушений. Это установка камер на саму стройку, индикаторы шума, потому что жители часто жалуются, что застройщики торопятся сдать объекты и создают избыточное шумовое давление. В рамках этих “пилотов” с использованием технических средств мы можем своевременно доводить до застройщиков проблемы, которые нужно решать», — подчеркивает председатель Комитета государственного строительного надзора города Москвы Антон Слободчиков. Из 1700 объектов в стадии строительства порядка 600 уже оснащены камерами, сигнал с которых поступает в цифровое хранилище данных. По оставшимся строительным площадкам с застройщиками подписаны дорожные карты по дооснащению объектов, во втором квартале 2025 года эта работа будет завершена. Кроме того, органы надзора намерены получать информацию с камер, установленных на соседних со стройкой домах.
На следующем этапе федеральный Минстрой видит непосредственное внедрение искусственного интеллекта при выполнении строительно-монтажных работ. Новый подход не заменит инспекторов строительного надзора, но поможет оценить и обеспечить соответствие проекту — особенно тому, что запроектирован при использовании технологий информационного моделирования. «Эти проекты с точки зрения геометрии, конструкций во многих случаях завязаны с программным обеспечением, которое присутствует на строительной площадке, поэтому привязать эту конструкцию через геодезическую съемку, обеспечить геометрические параметры путей эвакуации, толщины конструкций, поперечного сечения конструкций сейчас можно. Москва и Московская область этим активно занимаются, внедряют», — отмечает Сергей Музыченко, добавляя, что в перспективе оценка соответствия геометрических параметров конструкций уйдет в область автоматической оценки с помощью приборов инструментального контроля с применением искусственного интеллекта.
«Искусственный интеллект для Московской области — это основа основ, — обращает внимание министр правительства Московской области по государственному надзору в строительстве Артур Гарибян. — Мы берем на себя функцию госаутсорсинга, чтобы хлопоты были наши, а идея — застройщика. Да, это достаточно сложная задача, потому что проадминистрировать 5500 проектов, а именно столько находится на сопровождении в Центре содействия строительству, невозможно человеку. Конечно, нам нужен помощник — искусственный интеллект. Дальше мы идем по логике этого же развития и хотим, чтобы искусственный интеллект сопровождал возможность обращения за услугой за сотрудника органов власти. Ну, и высший пилотаж — сделать так, чтобы искусственный интеллект полностью отвечал на заявку, то есть оказывал услугу не человек, а искусственный интеллект, который автоматически сформирует этот импульс и отправит в личный кабинет застройщика готовую услугу».
Отметим, что Московская область имеет большой опыт взаимодействия с искусственным интеллектом. Более 65 тыс. камер системы «Безопасный регион» с внедренным ИИ следят за порядком в более чем семи тысячах дворах Подмосковья. В рамках проекта «Чистая территория» нейросеть не только находит нарушения на улицах, но и автоматически ставит задачи на их устранение, а затем проверяет выполнение. Кроме того, на некоторых автобусных остановках с 2024 года алгоритмы помогают следить за чистотой. Нейросеть анализирует видеопоток и, если фиксирует переполненные урны или мусор на остановках, то ответственные сотрудники получают сигнал для устранения проблемы.
Экспериментируют с искусственным интеллектом и производители строительных материалов, внедряя алгоритмы для динамичного ценообразования. В частности, система самостоятельно меняет цену и анализирует, как это влияет на спрос, после чего находит оптимальный баланс цены, при которой выручка и маржа максимизируются. В результате эксперимента одному из ведущих игроков рынка удалось увеличить валовую прибыль на 23%.
Искусственный интеллект (ИИ или AI — artificial intelligence) постепенно проникает во все этапы строительного процесса, экономя силы и время девелоперов. Но еще множество процедур остается в ручном исполнении, а некоторые процедуры интеллектуализированы частично.
Строительный контроль представляет собой целый комплекс мероприятий и мер. Это технический надзор, авторский надзор и контроль СМР: качество, объемы, стоимость, сроки. ИИ может мониторить ситуацию с помощью датчиков и камер, анализировать полученные данные, выявлять ошибки, отклонения, дефекты материалов. Все это — в режиме реального времени. Мало того, ИИ способен не только проинформировать об отклонениях, но также предложить возможные решения проблем.
Что может нейросеть
ИИ в строительном контроле первыми начали использовать крупные компании. Разные системы от разных разработчиков наделены определенными навыками.
На сайте Минстроя РФ есть страница с информацией о самых эффективных ИИ-решениях, разработанных с учетом потребностей строительной отрасли; она содержит 34 программных продукта.
«Интеллектуальные системы мониторинга могут отслеживать качество выполняемых работ на всех этапах строительства. Датчики, сканеры и камеры фиксируют параметры процессов, а ИИ анализирует полученные данные и выявляет отклонения. Так, например, при бетонировании ИИ контролирует соответствие состава бетона заданным параметрам, температуру, влажность, параметры окружающей среды на объекте. При устройстве кирпичной кладки отслеживает вертикальность конструкции, наличие армирования, толщину швов, прочность раствора. Различные системы сканирования и машинного зрения визуально оценивают качество поверхностей, показывают прогресс в реальном времени, контролируют соблюдение технологии производства работ, использование строительных машин и механизмов, а также соблюдение техники безопасности на строительном объекте. При обнаружении дефектов или нарушений ИИ мгновенно реагирует и сообщает о возникающих отклонениях», — рассказывает Андрей Андреев, главный инженер-технолог строительства компании «Айбим».
Компания «Прагма» разработала для строительного контроля платформу Pragmacore — сервис лазерного контроля, которая позволяет сканировать объект стандартным оборудованием, накладывать результат на BIM-модель и находить отклонения от первоначального варианта. Кирилл Поляков, основатель и управляющий партнер компании «Прагма», представляя сервис в ходе конференции «ИИ в строительстве. Какие решения уже используют девелоперы», организованной порталом Всеостройке.рф, отметил: «Таких сервисов достаточно много, у нашего на борту довольно глубокий искусственный интеллект, который делает три вещи. Во-первых, убирает все шумы сканирования. Во-вторых, умеет распознавать конструктивы. Третье — мы видим прогресс: что поменялось, коллизии, неправильный монтаж, плохое качество работ».
ГК ФСК применяет ИИ-решения для оценки объемов выполненных работ на стройке и динамики строительства. «Для этого мы используем информацию с систем видеонаблюдения. Также мы активно применяем системы распознавания лиц для контроля доступа на площадки. Совместно с нашим партнером компанией ”Техзор” ведем создание ИИ-системы — классификации строительных замечаний по фотоматериалам, сделанными сотрудниками технического надзора», — пояснил Дмитрий Цыганков, вице-президент по IT и цифровой трансформации ГК ФСК.
По его мнению, не менее важно для повышения эффективности строительных процессов осуществлять контроль документооборота. Для этого в компании внедрен OCR для оцифровки неформализованных документов. Также используются ИИ-ассистенты для накопления данных в подсистемах финансового планирования и бюджетного контроля строительства.
Свой продукт есть у Группы «Самолет» — «ИИ-мониторинг», являющийся частью платформы Самолет 10D. Продукт проводит автоматический анализ хода строительства и отделочных работ; мониторит систему электронных пропусков и контроль численности людей на объекте; отслеживает дефекты и интерактивную карту объекта; управляет закупками: следит за снабжением строительства от тендера до приемки; за распределением и контролем рабочей документации. В числе основных направлений – контроль стройки и внутренней отделки.
В Московской области с помощью нейросети ГБУ «Центр развития цифровых технологий» ведет мониторинг хода строительства и соблюдения правил безопасности на стройке. Нейросеть распознает 22 вида данных, в том числе отсутствие касок на строителях.
Некоторые решения для контроля строительства с использованием ИИ
|
Платформа/компания |
Содержание |
|
PropTech.OnLine |
Облачная экосистема закрывает задачи планирования, финансов, доступа и хранения документации, контроля качества, управления персоналом, автоматизации бизнес-процессов, автоматического формирования исполнительной документации, учета объемов работ, сбора факта при строительстве жилых и промышленных объектов |
|
PropTech.SMC |
Решение по умному мониторингу бетона |
|
Smart Beton |
Позволяет в режиме реального времени отслеживать температуру бетона и процесс набора прочности |
|
ООО «ЧИСТАЯ ЭНЕРГИЯ» |
Цифровая монтажная маркировка |
|
TochkaCV |
Платформа интеллектуальной автоматизации задач визуального контроля строительных операций |
|
Emiia.ai |
Платформа по контролю за всеми этапами строительства на основе машинного зрения посредством радиоволн |
|
IguanaLab |
Сервис мониторинга бетона |
|
Платформа строительных сервисов |
Центральный элемент системы управления строительными и инжиниринговыми проектами любой сложности с возможностью построения планов с использованием генеративного ИИ |
|
Skyeer |
Облачная геоинформационная платформа, позволяющая осуществлять удаленный мониторинг объектов строительства, карьеров, полигонов ТБО с помощью БПЛА |
Источник: портал «СтроимПросто»
ИИ-эффект
Применение нейросетей на стройплощадке сулит заметный экономический эффект. Ранее Артем Шейкин, член комитета Совета Федерации по конституционному законодательству и государственному строительству, на заседании секции «Цифровая трансформация строительства и ЖКХ» Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации приводил некоторые цифры. По его словам, при использовании ИИ можно экономить до 15% всех затрат на строительство; часы работы инженеров сокращаются на 10–30%, сроки строительства – на 10–20%.
Андрей Андреев подтверждает: «По мнению ряда экспертов и пользователей ИИ-решений, использование ИИ в работе инженера строительного контроля позволяет сократить его трудозатраты на 15–35% за счет автоматизации рутинных задач».
Компания GloraX использовала PlanRadar — SaaS-решение для строительного бизнеса и объектов недвижимости. Платформа помогает собирать все данные по проекту, создавать и контролировать задачи, а также коммуницировать работу офиса и стройплощадки. По данным компании, до появления платформы на контроль качества специалисты тратили до 90% рабочего времени. По некоторым подсчетам, еженедельная экономия времени составляет восемь часов — ускорился обмен документами, отчеты рождаются в два раза быстрее.
«Строительная отрасль только учится использовать ИИ в своих процессах. Мы видим, что все индустрии, начавшие применять данную технологию в своей операционной деятельности, достигли значительного прироста эффективности. Сегодня эффект измеряется единицами процентов, но ИИ способен принести потенциальный прирост производительности, измеряемый десятками процентов», — полагает Дмитрий Цыганков.
С прицелом на будущее
В то же время ИИ в стройкомплексе — только в начале пути. «Сегодня машина способна перемещаться, видеть, слышать, обмениваться информацией. Если ИИ сервисы уже сейчас способны создавать, креативить, анализировать, генерировать, то уж в такой области, как контроль, они способны в будущем полностью заменить человека. На современных производствах нет человека, контролирующего качество продукции и ход производственного процесса, — рассуждает Дмитрий Цыганков. — Роботизированные производственные системы усеяны датчиками, детектирующими брак и делающими участие человека в контроле качества необязательным».
Он предполагает, что в перспективе в процессе строительного контроля также изменится функция человека. Технология будет «отодвигать» человека от строительного конвейера. Вместо исполнителя сотрудник станет оператором, настраивающем ИИ-систему, и потребителем собранной и предобработанной машиной информацией.
По мнению Андрея Андреева, у ИИ-решений есть огромный потенциал для инженеров и инспекторов строительного контроля. Многие процессы в их работе пока остаются рутинными и «ручными»: от оформления предписаний и замечаний, протоколов, актов до формирования полноценных отчетов.
Между тем разработчиков становится все больше. На рынок выходят продукты разного вида — со множеством функций и узконаправленные. Например, в разработке у Группы «Самолет» — робособаки, которые смогут сканировать объект.
Трансформация строительной отрасли пока не набрала больших оборотов, отдавая приоритет иным направлениям бизнеса. Одновременно людей беспокоит гипотетическое «восстание машин». По словам Дмитрия Цыганкова, весь мир обеспокоен тем, насколько сильно ИИ изменит жизнь всего человечества. Мировое сообщество начало создавать органы регулирования исследований в области ИИ. «В свое время технология найдет свое отражение в законодательном регулировании, но начнется это не со стройки», — резюмировал он.
Проектировщики и строители на семинаре в Краснодаре ознакомились с преимуществами использования в работе отечественной ИТ-платформы Model Studio CS.
Компания «БилдСофт» совместно с АО «СиСофт Девелопмент» 3 октября провела в Краснодаре семинар, посвященный линейке программных продуктов Model Studio CS. Участниками мероприятия стали региональные проектировщики и строители, внедряющие в свою деятельность различные цифровые решения.
Глава представительства АО «СиСофт Девелопмент» Александр Белкин, открывая семинар, подчеркнул, что в настоящее время наблюдается растущий интерес к отечественным программным продуктам со стороны проектных и строительных организаций. «Это связано с необходимостью обеспечения информационной безопасности и независимости от зарубежных поставщиков. Model Studio CS — современный инструмент для архитектурно-строительного проектирования, который позволяет повысить эффективность работы и качество проектов», — отметил он.
В рамках семинара специалисты рассказали о важности перехода на отечественные САПР и ТИМ-решения. По своим позициям многие российские продукты, и в частности Model Studio CS, не уступают по своим характеристикам известным западным аналогам, а по ряду позиций даже превосходят их. ИТ-решения от «СиСофт Девелопмент» способны обеспечить высокую безопасность данных и адаптацию под современные требования рынка.
Напомним, технологии информационного моделирования стали обязательны для большинства проектов, реализуемых в строительной отрасли. Внедрение ТИМ, отмечено на семинаре, на 30% сокращает затраты на строительство и эксплуатацию. На 40% снижает ошибки в проектной документации, на 50% — работу над ней. На 10% сокращаются сроки самого строительства. Технологии информационного моделирования — это обязательный фактор успешного развития проектной или строительной компании.
Также на семинаре был презентован ИТ-продукт Model Studio CS Трубопроводы. По словам инженера по внедрению программного обеспечения компании «БилдСофт» Никиты Иванова, одним из преимуществ данного решения является большая библиотека элементов от действующих арматурных заводов и производителей оборудования На случай, если все-таки не найден подходящей вариант, можно загрузить имеющуюся 3D-модель и преобразовать ее в библиотечный элемент. Также можно создать элемент из примитивов непосредственно в самой программе, в том числе с параметризацией высокого уровня. Для типового емкостного оборудования ситуация складывается еще более благоприятно. Встроенный конструктор оборудования позволяет создавать модели при помощи крупноузловой сборки.
«Дело в том, что на сегодня действительно нет конкурента, способного потягаться с Model Studio в части промышленного проектирования. Тем набором требований и возможностей, который отражен выше, обладает небольшое количество программ на международном рынке, но Model Studio выделяет не только тем, что этот продукт разработан и продается в России, но и тем, что он уже адаптирован для работы над реальными проектами», — констатирует Никита Иванов.
Специалисты, выступившие на семинаре, подчеркнули, что область применения Model Studio CS весьма обширна. Это не только традиционное проектирование и строительство, но и электроэнергетика, машиностроение, управление и менеджмент и т. д. Цифровые продукты Model Studio CS позволяют комплексно развиваться и не зависеть от зарубежного софта, повышают производительность и эффективность бизнес-процессов в организациях.
Рады, что семинар вызвал большой интерес у специалистов в области строительства, отметил менеджер по внедрению САПР компании «БилдСофт» Давид Гаджибеков. «Мы получили много положительных отзывов и готовы продолжать работу по популяризации отечественных программных продуктов. Model Studio CS — это надежный и эффективный инструмент, который может стать основой для цифровой трансформации строительной отрасли», — резюмировал он.