Нейросеть в строительстве: как искусственный интеллект помогает развивать отрасль

Несколько лет назад, в 2019 году, Президент России Владимир Путин утвердил Национальную стратегию развития искусственного интеллекта (ИИ) на период до 2030 года. Этот документ стал основополагающим для формирования государственной политики в сфере ИИ, направленной на ускоренное внедрение таких технологий в отраслях экономики, социальной сфере и системе госуправления. В последнее время в строительную индустрию начали внедрять современные технологии и ИИ. 

Внедрение ИИ в строительную отрасль 

В России пока минимальное количество (13%) застройщиков используют данную прогрессивную технологию, в сфере жилищно-коммунального хозяйства – 16%, что позволило за прошлый год дополнительно заработать 2,8 млрд и 490 млн рублей соответственно. Министерство строительства прогнозирует, что в текущем году прирост валового продукта от внедрения ИИ достигнет более 3%, так как в процессы реконструкции и модернизации вовлекается все больше компаний, желающих повышения эффективности строительного бизнеса. 

С помощью данной технологии, применения дронов, которые поставляют фотографические снимки и видеозаписи со стройплощадок, можно устранить ряд проблем, с которыми сталкивается отрасль, путем мониторинга процесса строительства, контроля соблюдения техники безопасности и путей перемещения материалов и персонала. Нейросети обрабатывают результаты маркетинга, общений с клиентами и эффективность продаж, работают в тех областях, где имеется огромное количество неструктурированной информации. 

Практикуется введение специализированных интернет-систем для специалистов разных рангов – от инженеров до генеральных директоров. В скором будущем на всех стройплощадках появится роботизированная техника в виде подъемных кранов, бульдозеров, самосвалов, бетономешалок и прочего необходимого оборудование и техники, без которых не обходится ни одна стройка. Эксперименты и пилотированные проекты постепенно осваиваются. 

– В этом году [ред. 2024] искусственный интеллект буквально ворвался в строительную отрасль. На всех дискуссионных площадках девелоперские и строительные компании обсуждают возможности и первые результаты внедрений. Особое внимание игроки рынка уделяют значимости мерам господдержки, позволяющим снижать цены на высокорискованные ИИ-проекты, не опасаясь потери маржинальности, – отмечает директор направления наукоемких технологий и экономики инноваций для городской среды Фонда «Сколково» Юрий Хаханов. 

Для чего нужна нейросеть в индустрии 

Видеонаблюдение 

Рабочие часто не соблюдают регламент и несвоевременного информируют руководителей, что приводит к низкой производительности и срывам сроков строительных работ. Искусственный интеллект с использованием камер наблюдения дронов позволит: 

• осуществлять мониторинг работы сотрудников и состояние строительных объектов; 
• отслеживать объемы ресурсов, процесс поступления стройматериалов и сам процесс строительства. 
• фиксировать время простоя рабочих бригад и сверять продвижение стройки с запланированным графиком (с помощью анализа предоставленной датчиками и стационарными камерами информации появляется возможность). 

В результате применения ИИ производительность возрастает на 30-35%.

Автоматизация 

Проектировщики неоднократно разрабатывают типовые операции. Это занимает много времени, случаются ошибки и неточности и невозможность учитывания всех факторов риска при планировании на длительный срок. Автоматизация типовых операций в кратчайший срок позволяет получить готовую разработку сметы, выявить риски на основе данных критического анализа, сделать точный прогноз. 

Модули искусственного интеллекта создают разработку инженерных сетей, делают описание элементов и проверяют их на соответствие строительным нормам. В результате на 40-45% сокращается время на проектирование, на 20-30% повышается производительность и на 10-15% снижаются издержки. 

Автономная стройтехника 

Чтобы управлять сложной строительной техникой, необходим штат квалифицированных работников, но на рынке труда часто возникает нехватка таких кадров. Для решения этой проблемы на площадках осваивается автономная строительная техника, способная без перерывов в круглосуточном режиме выполнять сложные операции, тем самым роботы значительно облегчают труд рабочих, снижают убытки от чрезвычайных ситуаций на стройке и повышать эффективность строительных операций. В итоге - на 45 - 50% снижаются эксплуатационные расходы, повышается скорость возведения объектов и снижается их себестоимость. 

Мониторинг в системе ЖКХ 

Использование нейросети в ЖКХ позволяет своевременно выявить протечки в системе с помощью виброакустических датчиков, проанализировать данные и выявить мошенников, которые незаконными способами увеличивают потреблении воды, а также сократить расходы на ремонт и техническое обслуживание. Создание цифровых двойников коммунальной инфраструктуры в режиме реального времени позволят выбрать оптимальные варианты для трубопроводных и тепловых сетей и мощности котельных установок. 

Частичная замена дизайнеров и архитекторов 

ИИ способен выполнять работу дизайнеров и архитекторов точно, быстро и генерировать дизайн-проекты зданий и сооружений. С использованием новейших технологий этапы архитектурных разработок обретают возможности для оптимизации и инновации. Архитекторы принимают решения на основе полученных данных о климате, географическом расположении, рельефе местности, составе грунта. Нейросеть находит закономерность и взаимосвязь в полученной информации и на ее основе принимать правильные решения или воспользоваться новыми идеями, предложенными системой. 

Нейросеть с учетом заданных параметров и требований способна создать десятки и даже сотни вариантов проектов, что дает возможность специалистам принять инновационные или нестандартные решения. Система может предложить оптимальные варианты расположения помещений разного назначения, выбрать подходящие материалы и даже цветовую гамму, благодаря чему создать более сбалансированные и функциональные проекты. 

Предиктивная аналитика 

Одним из направлений ИИ является предиктивная аналитика, которая использует как историческую, так и текущую информацию для создания архитектурных моделей. К примеру, в Москве нейросеть обнаружила несколько сотен земельных имущественных нарушений, обработала более 2-х млн снимков. Цифровая технология дала возможность осуществить контроль законного использования земельных участков и заставить прекратить нелегальное строительство на начальном этапе. Применение технологии информационного моделирования в связке с искусственным интеллектом позволяет также автоматизировать процесс закупки, контролировать проектные решения, исправлять ошибки перед выходом на стройплощадку. 

IT-решения для строительной отрасли 

В России в помощь представителям стройиндустрии предлагается более 3 тысяч сервисов, основными из которых являются:

• платформа Pragmacore; 
• маркетплейс строительной техники Vampodryad; 
• сервис автоматизации закупок и снабжения Cynteka; 
• платформа Tange для автоматизации работы с данными BIM-модели для управления качеством строительства; 
• сервис найма строительной техники. 
• онлайн-платформа VIM, которая позволяет решать ряд задач в сфере недвижимости: ограниченный доступ к показу всех объектов, высокую стоимость услуг дизайнеров, а также временные и финансовые затраты на подбор мебели и расчет ее стоимости. 

По данным исследований, 96% девелоперских и строительных компаний считают сегодня цифровую трансформацию приоритетной для бизнеса, рассказал «Известиям» заместитель генерального директора по девелопменту Level Group Александр Меркулов. 

В 2024 году состоится важный для всей отрасли переход — с 1 июля при строительстве многоквартирных домов, малоэтажных жилых комплексов и иных объектов все застройщики будут обязаны применять технологии информационного моделирования (ТИМ) и, в частности, BIM — Building Information Modeling. Постановление об этом правительство РФ подписало еще в сентябре 2023 года. В этом есть большой потенциал: по некоторым данным, использование ТИМ позволит экономить до 20% средств на проектирование и строительство. 

Какие решения уже работают 

Уровень внедрения технологий ИИ в российской строительной отрасли пока невысок. Многие компании уже заинтересовались этим направлением, однако для полноценного использования ИИ нужна большая предварительная работа. Чаще всего застройщики применяют искусственный интеллект в маркетинге, рекламе (11,6%) и взаимодействии с покупателями (10,5%). К такому заключению пришел специализированный портал ЕРЗ.РФ, где проводился опрос «Искусственный интеллект в девелопменте». Участие принимали более 100 представителей девелоперских компаний. 

Результаты опроса наиболее наглядно показаны в таблице ниже: 

Несмотря на «скромные» показатели, некоторые решения на основе ИИ на российском рынке есть. Так, компанией «Дом.рф» запущена программа, определяющая ликвидность будущих зданий и сооружений, их стоимость и возможные риски. Нейронные сети оценивают параметры на основе динамики продаж российского реестра, стоимости стройматериалов, информации об инфраструктуре, окружающей объект новостройки. При использовании этой инструкции смогут выделять больше субсидий те предприниматели, чья деятельность связана с созданием объектов недвижимости. 

А ГК «Самолет» использует роботизированных собак, которые самостоятельно ориентируются и свободно передвигаются по любым поверхностям. Роботы собирают информацию и ускоряют решения многих задач в строительстве, делают точные прогнозы по длительности процесса стройки, помогают избегать простои. Например, 3D-модель объекта площадью 2000 м2 с максимальной точностью робот создает всего за 12 минут, а у геодезиста на проведение такой работы уходит 72 часа. 

Заключение 

Искусственный интеллект в строительной отрасли имеет огромный потенциал. Прогрессивная технология значительно ускоряет процессы проектирования и возведения объектов, берет в «свои руки» управление производством и способствует эффективному развитию индустрии. Помимо этого, приводит к снижению затрат на ресурсы и материалы, сокращает период времени на строительство, улучшает контроль, уменьшает потери, повышает экономическую эффективность проектов и качество работ. ИИ анализирует огромный объем различных данных, на основе полученной информации предоставляет рекомендации и делает прогнозы. Внедрение новейшей технологии гарантирует применение инноваций и достижение самых высоких результатов. Многие российские компании заинтересовались этой сферой и начинают тестировать решения с использованием ИИ. В ближайшие годы появятся новые проекты в этом направлении.