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%.
За прошедший год в дорожной отрасли был принят, а затем пересмотрен пятилетний план строительства дорог. Однако по большинству строящихся объектов финансирование сохранится.
Планы пересмотрены, но не все
Ключевым событием в дорожном строительстве стало утверждение в июне 2022 года пятилетнего плана на 2023—2027 гг. общей стоимостью 13,2 трлн рублей, включая региональные бюджеты и средства Фонда национального благосостояния. План касается федеральных, региональных, межмуниципальных, местных дорог и включает более 250 мероприятий по их строительству, реконструкции и ремонту. Программный документ разрабатывался с целью довести до нормативного состояния 85% дорог в 105 крупнейших агломерациях и более 50% дорог в регионах — всего более 100 тыс. км опорной дорожной сети.
В частности, планом предусмотрено бюджетное финансирование строительства второй кольцевой автодороги вокруг Санкт-Петербурга (КАД-2), развязки на трассе М-11 «Нева» с выходом к аэропорту Пулково, реконструкции Приморского шоссе с подключением «Лахта-центра», строительство и реконструкция участков автомобильных дорог А-121 «Сортавала», А-181 «Скандинавия», А-120 «Санкт-Петербургское южное полукольцо», Р-21 «Кола», М-10 «Россия» и еще ряда объектов в Санкт-Петербурге и Ленобласти.
Однако уже в декабре стало известно о пересмотре намеченных планов. Согласно распоряжению Правительства РФ от 29 декабря 2022 года № 4353-р, по ряду проектов было урезано финансирование, ввод в эксплуатацию других проектов был перенесен на более поздний срок, появились новые объекты. Под сокращение финансирования попала КАД-2: сроки проектирования автомагистрали отложены на два года. По данным ФКУ Упрдор «Северо-Запад», перенесены с 2027 на 2028 год сроки реконструкции участка 54-й км —59-й км дороги Р-23 Санкт-Петербург — Псков — Пустошка — Невель — граница с Республикой Беларусь.
По остальным объектам, находящимся в ведении ФКУ Упрдор «Северо-Запад», начатые в 2021–2022 гг. работы продолжаются согласно условиям заключенных госконтрактов. Так, ввод в эксплуатацию участков реконструкции трассы А-181 «Скандинавия» запланирован на 2023–2024 гг. В 2023 году на автомобильной дороги Р-21 «Кола» планируется выполнить работы по переустройству газопроводов с последующим завершением реконструкции участка дороги с двух полос движения до четырех. Активно продолжается строительство путепровода с направленными съездами на 672 + 500 км автомобильной дороги М-10 «Россия» Москва — Тверь — Великий Новгород — Санкт-Петербург, сроки завершения — 2023 год. Нет изменений и в планах реконструкции КАД на участке от ст. Горская до ЗСД, работы по этому объекту продлятся до августа 2026 года. Продолжается разработка предпроектной и проектной документации для реконструкции автодороги А-121 «Сортавала» на участке обхода г. Приозерска. Также в планах Упрдор «Северо-Запад» на 2023 год — приступить к реконструкции автомобильной дороги А-120 «Южное полукольцо» на участке 64-й км — 106-й км (1-й и 2-й этапы).
Начатые стройки будут завершены
В Комитете по дорожному хозяйству Ленобласти отмечают, что основные работы выполняются в рамках национального проекта «Безопасные качественные дороги»: за счет федерального и регионального финансирования в 2022 году было обновлено около 200 километров региональных трасс. В том числе были проведены ремонты на таких важных для области магистралях, как участок Гостилицкого шоссе от деревни Порожки до «Южного полукольца», Павловское шоссе от Романовки до Павловска, дорога от Кудрово в Колтуши, подъезд к Шлиссельбургу, подъезд к Кингисеппу. При этом по некоторым из объектов работы были завершены досрочно.
Скорее всего, изменения пятилетнего плана не должны сказаться на начатом строительстве, особенно на значимых для региона мостовых стройках через р. Волхов в Киришах и р. Свирь в Подпорожье. Мост в Подпорожье планируется завершить уже в 2023 году, на три года раньше контрактных сроков, — он даст возможность значительно облегчить логистику грузов на востоке Ленобласти.
Еще один источник финансирования — федеральные инфраструктурные кредиты — позволил заключить три масштабных контракта на строительство объектов внутри агломерации Ленобласти и Санкт-Петербурга. Обход Мурино в створе Пискаревского проспекта разгрузит Токсовское шоссе, которое проходит внутри восточного Мурино и Нового Девяткино. Развязка с Мурманским шоссе в Кудрово даст новый выезд из молодого города и обеспечит подъезд для будущего транспортно-пересадочного узла со станцией метро. Продолжение реконструкции Колтушского шоссе от Суоранды через Колтуши до перекрестка с дорогой на Воейково сильно разгрузит одну из главных региональных магистралей Всеволожского района.
Материалы и техника для строительства
Пересмотр планов строительства дорог связывают с реалиями, учитывающими экономическую ситуацию, хотя на развитие отрасли оказывают влияние такие факторы, как удорожание стройматериалов и проблемы с поставкой и обслуживанием импортной спецтехники.
Как отмечают в ФКУ Упрдор «Северо-Запад», цены на строительные материалы возросли: по ряду объектов строительства и реконструкции в 2022 году было выделено дополнительное финансирование в соответствии с порядком, установленным Приказом Минстроя № 841/пр от 23.12.2019.
«В 2022 году стоимость строительства "лихорадило", отраслевые программы пересматривались в сторону сохранения объектов и перераспределения средств в пользу строящихся, — сообщает заместитель генерального директора по развитию АО "ПЕТЕРБУРГ-ДОРСЕРВИС" Анатолий Пичугов. — Но ни один строящийся объект не был заморожен или "обрезан", как это было в предыдущие кризисы».
Помимо роста цен на стройматериалы, отрасль столкнулась с проблемами, связанными с наличием запасных частей на строительную технику, логистикой, ростом стоимости расходных материалов для обслуживания техники, прекращением поставок оборудования ряда зарубежных поставщиков.
По мнению генерального директора строительно-инвестиционного холдинга «Автобан» Алексея Андреева, строительство дорог очень сильно зависит от импортной дорожно-строительной техники и от внешних поставок: доля российской техники в дорожном строительстве по-прежнему не превышает 30%, а российских и даже китайских аналогов многих видов погрузчиков, перегрузчиков асфальта, ресайклеров просто не существует.
Руководитель отдела продаж компании «ЭкоТрафик» Никита Чайников считает, что китайские компании, которые вышли на российский рынок с конкурентными предложениями, смогли переломить ситуацию с поставками техники и запчастей. По крайней мере, к середине года цены на запчасти спали, но, к сожалению, не на технику. В Группе «ВИС», где из 400 единиц спецтехники и строительного оборудования собственного парка более 300 составляет техника зарубежного производства, отмечают, что сроки поставки запчастей выросли от одного до трех-четырех месяцев. В этой связи компания начала их замену на аналоги от производителей Южной Кореи и Китая.
Уход с российского рынка иностранных вендоров ПО для развития BIM в дорожном проектировании сказался на отрасли в меньшей степени, чем в строительстве. Заместитель главного инженера по реализации технической политики компании «ВТМ дорпроект» Владимир Баженов уверен, что нынешняя ситуация складывается даже на руку разработчикам, так как позволит на базе отечественных программных продуктов развивать сразу несколько векторов цифровых технологий, в том числе для создания трехмерных информационных моделей, а в дальнейшем — для разработки и применения классификаторов строительной информации.
Проектирование первого этапа строительства кольцевой надземной линии метрополитена в столице Узбекистана городе Ташкенте выполнили с помощью инструментов программного комплекса Model Studio CS, разработчиком которого является московское АО «СиСофт Девелопмент».
Приняв участие в проекте строительства, компания «СиСофт Девелопмент» успешно выполнила свою часть проекта, включающую обучение специалистов, поставку программного обеспечения, интеграцию ПО в рабочий процесс, автоматизацию бизнес-процессов.
Продукты Model Studio CS, которые использовались в реализации проекта:
- Model Studio CS Строительные решения.
- CADLib Модель и Архив.
Заказчик, рассмотрев ряд программных комплексов разных разработчиков, выбрал Model Studio CS, по достоинству оценив преимущества линейки продуктов этой российской комплексной системы по сравнению с конкурирующими решениями.
Для сравнения
1. Model Studio CS Строительные решения
Конкурирующие продукты на рынке: Autodesk Advance Steel, Tekla, Bentley Prosteel, Prostructures, Proconcrete, Bentley AECOsim, AVEVA, Bocad, Allplan, ArchiCAD.
Базовые преимущества Model Studio CS Строительные решения:
- настроенные профили генерации чертежей и спецификаций, ведомостей работ для разработки разделов проекта АР, АС, КМ, КЖ;
- обширные библиотеки по разделам проектов АР, АС, КМ, КЖ;
- реализация импортозамещения (актуально в сравнении с иностранными продуктами);
- компонент системы Model Studio CS Строительные решения для разработки комплексной информационной модели.
2. CADLib Модель и Архив
Конкурирующие продукты на рынке: Autodesk Navisworks, Intergraph Smart Review, Intergraph SmartPlant Foundation, AVEVA E3D, Bentley Navigator, Bentley Synchro 4D, Solibri.
Базовые преимущества Model Studio CS:
- мощный функционал для визуализации, создания электронного архива, работы с календарными планами. Возможность адаптации и доработки продукта под корпоративные стандарты заказчиков;
- компонент системы Model Studio CS для разработки комплексной информационной модели;
- интероперабельность и интеграция с наиболее популярными BIM-платформами;
- возможность построения системы управления инженерными данными (СУИД).
Отметим, что создание кольцевой надземной линии метрополитена в Ташкенте предусматривает прокладку 54,8 км путей, строительство 35 станций, двух электродепо для сервисного обслуживания электропоездов и одного пункта техосмотра. Кольцевая ветка метро будет строиться в пять этапов. На последнем этапе строительства линия замкнется на станции «Дустлик» и образует кольцо.
В рамках завершенного первого этапа, при проектировании которого применялись решения Model Studio CS, была проложена 11-километровая линия с семью станциями. Также с помощью Model Studio CS и CADLib была запроектирована станция № 6 кольцевого метро.
Особенностью данного проекта было то, что линия проходит по жилым массивам города и расположена в девятибалльной сейсмической зоне. Применение программных продуктов Model Studio CS и CADLib доказало эффективность их использования и удобство наглядной презентации заказчику будущего объекта.
Как осуществлялась реализация проекта?
Комплексным проектированием строительства надземного метро в Ташкенте с помощью ПО Model Studio CS занимается АО BOSHTRANSLOYIHA — узбекский головной проектно-изыскательский институт по транспорту. Также в реализации данного проекта принимает участие авторизованный партнер АО «СиСофт Девелопмент» — компания SOFTICA, являющаяся одним из ведущих поставщиков программного обеспечения в сфере САПР в Узбекистане (www.softica.uz).
В начале 2020 года десять сотрудников института прошли обучение программе Model Studio CS Строительные решения. Из-за внезапно случившейся пандемии COVID-19 и резкого снижения заказов со стороны основного заказчика провести пилотный проект, как было запланировано, не удалось. Однако благодаря видеоматериалам, размещенным в Интернете, проектировщики смогли применить полученные знания в 2021 году при окончании строительства первого этапа кольцевого метро в Ташкенте.
Стоит добавить, что благодаря практически мгновенной обратной связи Москвы со службой техподдержки и сопровождения в Ташкенте на все возникавшие вопросы были получены подробные и квалифицированные разъяснения и ответы, что помогло не останавливать проектирование на длительный срок. В результате реализации проекта получилась 3D-модель, построенная в программе Model Studio CS Строительные решения и соединенная в единое целое в программе CADLib Модель и Архив.
В дальнейшем планируется провести пилотный проект с охватом смежных специальностей для соединения сетей ЭО, ВК, ОВ в общую модель с архитектурными и конструкторскими решениями.
Стоит добавить, что в настоящее время началось строительство второго этапа кольцевой линии Ташкентского метрополитена, где генеральным проектировщиком вновь является АО BOSHTRANSLOYIHA. При проектировании новых станций на втором этапе строительства также активно используются программы Model Studio CS и CADLib. Благодаря уже готовым разработкам, полученным при проектировании первого этапа, 3D-модели станций формируются значительно быстрее.
Генеральный директор АО BOSHTRANSLOYIHA Рустам Рузиев: «Миссией АО BOSHTRANSLOYIHA является оказание высококвалифицированных услуг по обеспечению заказчиков качественной проектной, сметной, исполнительской, топографической и другой документацией с использованием самых передовых технологий».
Генеральный директор ООО SOFTICA Азиз Норхужаев: «Участие в данном проекте для нашей компании — это признак доверия и лояльности АО BOSHTRANSLOYIHA к нашей экспертизе. Мы прошли непростой путь вместе с сотрудниками ПИИ — от предпроектного анализа и выбора, отвечающего всем требованиям программного обеспечения, коим стала система Model Studio CS, до обучающих тренингов специалистов соответствующих подразделений. Результат нашего трехстороннего сотрудничества — модель кольцевой надземной линии метрополитена в Ташкенте, часть станций которой уже построена и эксплуатируется жителями столицы».
