Новые продукты в области искусственного интеллекта (ИИ) всегда порождают бурю обсуждений. Сенсационной новостью стало появление китайской нейросетевой модели DeepSeek, которая продемонстрировала революционную методику рассуждающего ИИ. Она вызвала настоящую панику среди ведущих американских компаний: оказалось, что можно разработать современную нейросеть всего за 6-12 млн долларов (по разным источникам). При этом DeepSeek не уступает последним разработкам американской OpenAI, которые обошлись в миллиарды долларов.
Так был нанесен первый сильный удар по доминированию США в гонке ИИ. И это на фоне запуска американского проекта StarGate по созданию инфраструктуры следующего поколения для ИИ. Инвестиции в проект составят рекордных 500 млрд долларов.
Чтобы в США нескоро оправились от такого поражения, уже 29 января 2025 года китайцы заявили о выходе на рынок еще более совершенной ИИ-модели от технологического гиганта Alibaba. Нейросеть Qwen 2.5-Max — это не только многофункциональный чат-бот, но и генератор фото и видео. По словам представителей Alibaba, Qwen по своим характеристикам превосходит все существующие ИИ-модели, включая и DeepSeek. В Qwen тоже открытый исходный код.
Разберемся в терминах
Дадим определение ИИ, технологии ИИ и системе ИИ.
Искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) — область компьютерных наук и комплекс технологий, который имитирует когнитивные функции человека, в том числе поиск решений без заранее заданного алгоритма. При выполнении конкретных задач ИИ выдает результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (включая то, где используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.
К технологиям искусственного интеллекта (artificial intelligence technology, AI) относятся компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальная поддержка принятия решений и т. д.
Система искусственного интеллекта, СИИ (artificial intelligence system, AI system) — техническая система, использующая одну или несколько моделей ИИ. Результатом ее применения является контент, прогнозы, рекомендации или решения, направленные на достижение конкретных целей, заданных пользователем.Развитие ИИ в России
Еще в 2019 году президент России утвердил Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Это основополагающий документ для формирования государственной политики в сфере ИИ. Стратегия подразумевает ускоренное внедрение таких технологий в самые разные отрасли экономики, социальные сферы и системы госуправления.
Чтобы быстрее интегрировать ИИ в экономику, науку и повседневную жизнь граждан, создали «Национальный портал в сфере Искусственного интеллекта и применения нейросетей в России» — ai.gov.ru. Здесь собрана актуальная информация о развитии и применении технологий ИИ в стране. Также этот портал работает как площадка для взаимодействия между разработчиками, исследователями и пользователями ИИ-технологий.
А чтобы технологии не оставались «в вакууме» и могли использоваться как практичные инструменты в отраслях экономики и госсекторе, начал работу «Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ» (НЦРИИ РФ).Применение ИИ в строительной сфере
ИИ в строительстве становится важным инструментом модернизации. С помощью ИИ в строительстве повышается эффективность достижения бизнес-целей и сокращается инвестиционно-строительный цикл.
Какие задачи решает применение ИИ в строительстве?
Оптимизация проектных решений. Искусственный интеллект в строительстве анализирует большие объемы данных о предыдущих проектах, климатических условиях, материалах и технологиях и предлагает оптимальные решения для новых проектов.
Управление строительными проектами. Системы ИИ помогают планировать и контролировать выполнение задач, отслеживать прогресс проекта, прогнозировать возможные риски и задержки.
Контроль качества материалов и работ. Алгоритмы компьютерного зрения и машинное обучение используются для автоматического обнаружения дефектов и отклонений от стандартов.Автоматизация строительных работ. Роботы с элементами ИИ могут выполнять рутинные и опасные работы (кладка кирпича, сварка, покраска).
Мониторинг техники безопасности. Используя камеры и сенсоры, системы ИИ анализируют поведение рабочих и состояние объектов и выявляют нарушения в реальном времени (отсутствие защитной экипировки, нахождение в опасных зонах и другие риски).
Оптимизация показателей энергоэффективности. ИИ помогает разрабатывать энергоэффективные здания и инфраструктуру и анализировать данные по эксплуатации инженерных систем.
Теория и практика применения ИИ
На портале ai.gov.ru можно найти результаты анализа строительного рынка для выявления перспективных областей внедрения ИИ:- В ходе опроса выяснилось, что 54% респондентов применяют в своей профессиональной деятельности среду общих данных (СОД). Наиболее востребованными инструментами являются Exon, Bim 360 (входящий в состав Autodesk Construction Cloud), а также цифровые платформы для хранения файлов с возможностью безопасного доступа к ним, включая внутренние разработки и корпоративные порталы.
- Каждый пятый респондент использует решения с применением ИИ в своей работе. ChatGPT, Stable Diffusion и Midjourney — самые популярные инструменты.
- ИИ используются респондентами для: написания документов, пояснительных записок и других текстов с целью минимизации рутинной работы (GigaChat, ChatGPT, YaGPT); прогностических моделей для ускорения предпроектной аналитики; генерации колористических решений по проекту (Stable Diffusion); при разработке общественных интерьеров; классификации информационных моделей для расчета ведомости объемов работ («ИМПульс»).
- Многие участники опроса указали, что для реализации решений на основе искусственного интеллекта требовалось привлекать разработчиков либо задействовать уже имеющиеся квалифицированные кадры.
- К числу преимуществ от использования ИИ отнесли: вариативность формулировок в тексте; возможности вычисления потоков посетителей и транспорта, генерацию уникальных объектов, оптимизацию сроков и количества выполняемых визуализаций, автоматизацию и оптимизацию процесса расчета объемов работ в строительных проектах, создание индивидуального облика архитектурных объектов.
- Респонденты выделили следующие риски и трудности при работе с ИИ: высокая стоимость, недостаточная квалификация пользователей, нехватка данных для обучения ИИ-систем, вопросы их правовой значимости, а также возможные ошибки как в процессе работы, так и в конечном результате.
- По опыту респондентов достаточно 3 тыс. датасетов для обучения моделей ИИ. В среднем разработка решения заняла от 3 до 6 месяцев. При этом в большинстве случаев (64%, 7 из 11) приходилось дорабатывать и «дообучать» решение.
Эти направления включают следующие аспекты:
- Разработка и внедрение цифровых моделей зданий – создание и использование передовых цифровых решений для проектирования и моделирования строительных объектов.
- Автоматизация обработки строительной документации – оптимизация процессов работы с документацией посредством внедрения автоматизированных систем, которые позволят сократить время на обработку данных и повысить точность выполнения задач.
- Мониторинг и управление строительными процессами – применение технологий ИИ для контроля за ходом строительства, анализа эффективности используемых ресурсов и управления различными этапами строительного процесса.
Инициативы направлены на повышение качества, скорости и безопасности строительных работ, а также на снижение затрат благодаря использованию современных технологических решений.
Также в 2024 году в Москве состоялась научно-практическая конференция «Перспективы использования искусственного интеллекта в градостроительной деятельности». В ней приняли участие представители Департамента градостроительной политики города Москвы, НИУ ВШЭ, НИУ МГСУ, НОСТРОЙ, НОПРИЗ, АО «ДОМ.РФ», ФАУ «ФЦС», НИЦ «Строительство». Эксперты представили доклады и презентации по темам:- Применение технологий ИИ, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и интеллектуальная поддержка принятия решений
- Трансформация технических документов по стандартизации в формат умных (SMART) стандартов
- Управление инвестиционно-строительными проектами с использованием «умных» стандартов
- Машинное обучение для автоматизации оценки соответствия данных информационных моделей (ИМ/ЦИМ)
- Технология ИИ и машинное обучение для преобразования нормативных документов в машиночитаемый формат и проверки ИМ/ЦИМ
- ИИ в строительном контроле и оборудование, обеспечивающее создание цифровой исполнительной модели
- Информационное обеспечение принятия управленческих решений
- Интеллектуальный риск-менеджмент и снижение профессиональных рисков
- Интеллектуальное управление закупками и контроль над ценообразованием
- Адаптация регуляторной базы к новым реалиям ИИ
- Опыт применения ИИ в девелопменте и перспективы использования интернета вещей, роботов и беспилотников
- Подготовка специалистов и развитие образовательных структур в сфере ИИ.
Искусственный интеллект и техническое регулирование
Правительство РФ активно работает над улучшением законодательной базы в области искусственного интеллекта. В рамках технического регулирования были созданы новые государственные стандарты, ориентированные на автоматизацию процессов с использованием технологий ИИ, анализ данных и повышение общей производительности.
Начиная с 1 января 2025 года в России действуют следующие новые стандарты.
Общероссийские стандарты по ИИ- ГОСТ Р 71476–2024: Основные концепции и термины ИИ.
- ГОСТ Р 71539–2024: Жизненный цикл систем ИИ.
- ГОСТ Р 71540–2024: Архитектура инженерных знаний.
- ГОСТ Р ИСО/МЭК 24029-2-2024: Оценка устойчивости нейросетей.
- ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001–2024: Системы управления ИИ.
Эти стандарты помогут унифицировать терминологию и процессы разработки, что должно способствовать более быстрому внедрению ИИ во всех сферах, включая строительство.
Стандарты по ИИ для строительной и дорожной техники- ГОСТ Р 71750–2024: Терминология и основные понятия ИИ в строительно-дорожной технике.
- ГОСТ Р 71751–2024: Применение технологий ИИ в строительно-дорожной технике.
Стандарты для материалов и больших данных
- ГОСТ Р 71687–2024. Устанавливает требования к данным о механических характеристиках композиционных материалов для использования в системах машинного обучения.
-
ГОСТ Р ИСО/МЭК 20547-3-2024. Описывает архитектуру больших данных, важную для анализа информации в строительных проектах.
- ПНСТ 966–2024 и ПНСТ 967–2024. Описывают алгоритмы для обнаружения препятствий и для ландшафтной навигации по местности при использовании строительно-дорожной техники.
- ГОСТ Р 71844–2024: Гражданские аэродромы. Искусственное покрытие. Использование ИИ для выявления дефектов. Общие положения.
Скачать полный список нормативных документов, регламентирующих ИИ
Трудности внедрения ИИ
Для многих участников строительного рынка перспективы внедрения и применения ИИ пока достаточно туманны. Значительная часть игроков не готова к такому инновационному переходу.
Широкому распространению технологий ИИ в строительных организациях препятствует прежде всего высокая стоимость их внедрения (затраты на приобретение соответствующих программных продуктов и обучение персонала). Это особенно актуально для малого и среднего бизнеса.
Кроме того, применение ИИ потребует изменений в устоявшихся бизнес-процессах. Фокус проектной группы сместится с выполнения конкретных задач на выбор инструментов и принятие решений на основе обработки больших данных. Залогом успеха станет не столько возможность получения структурированных цифровых данных, сколько оперативное и качественное получение требуемых результатов.
По мере развития ИИ возникают вопросы и о защите данных, безопасности и этичности применения технологий.
- Кто и как будет контролировать всю информацию?
- Кто будет отвечать за ее сбор, обработку, достоверность, хранение и распространение?
Внедрение ИИ: вызовы и перспективы
Конечно, ИИ не заменит людей на строительных площадках, но существенно трансформирует офисную работу: подготовку документов, поиск информации, анализ данных. Строительная индустрия уже экспериментирует с различными IT-решениями с использованием ИИ: проводятся исследования, обучения, запускаются пилотные проекты, автоматизируются рутинные операции.
Сегодня уже никого не удивляет, что цифровые технологии позволяют проектировщикам и архитекторам визуально «путешествовать» по проектам в виртуальной реальности, а строителям — применять БПЛА (дроны) и роботов на сложных и опасных участках. Системы ИИ отслеживают взаимодействия между людьми, техникой и объектами в режиме реального времени. Управлять этими процессами можно даже через смартфон, находясь на расстоянии тысяч километров от строительного объекта.
Технологии на базе ИИ способны повысить стандарты безопасности благодаря мониторингу и анализу в реальном времени. «Умные» камеры видеонаблюдения следят за соблюдением требований охраны труда и техники безопасности. Так, системы компьютерного зрения уже определяют, носят ли работники защитные каски, специальную одежду и страховку, а руководители получают сообщения о нарушениях.
На многих объектах активно используются умные шлемы и браслеты с датчиками. Устройства отслеживают местоположение работников, их физическое состояние. Если кто-то падает или теряет сознание, ИИ мгновенно уведомляет ответственных лиц. Контрольные приборы и датчики измеряют уровни шума, вибраций, вредных веществ и предупреждают о превышении допустимых значений.
Заключение
Роботы и системы машинного обучения, когда-то казавшиеся научной фантастикой, постепенно становятся частью повседневности. Хотя массовое внедрение робототехники и искусственного интеллекта в строительство мгновенно не произойдет, процесс уже запущен.
Основной барьер на пути широкого использования ИИ в строительной сфере – высокие затраты на старте. Однако компании-лидеры осознают необходимость перехода на новый уровень, понимая, что будущее принадлежит инновационным технологиям. В строительной индустрии невозможно оставаться привязанным к прошлому. Быстрая адаптация к новым цифровым технологиям – это ключ к успеху в бизнесе.
Чтобы максимально использовать возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в строительстве, важно продолжать исследования и активное внедрение новых технологий на практике. Только так можно оптимизировать бюджет проектов, повысить качество работ, сделать стройку безопаснее и создать более эффективные инструменты для достижения поставленных целей.
Читайте также нашу статью Искусственный интеллект в строительстве
