16+
Воскресенье, 22 декабря 2024
  • BRENT $ 72.98 / ₽ 7469
  • RTS812.12
30 мая 2023, 08:00 Недвижимость

ИИ на стройке, часть I: о сотрудничестве с архитекторами и девелоперами

Лента новостей

Рынок недвижимости всегда считался ненаукоемким, но мимо возможностей технологий с использованием искусственного интеллекта не смог пройти даже он. Хотя пока в архитектурно-строительном сотрудничестве с ИИ роль руководителя все-таки отводится человеку

Фото: Sergey Nivens/Фотобанк Лори

Ежедневные сообщения о том, куда еще внедрился и что еще научился делать искусственный интеллект, — реалии современной жизни. ИИ уже выступает (и весьма успешно, кстати) в роли журналиста, писателя и адвоката, вмиг перемолов огромные объемы данных, разрабатывает экономические стратегии, наблюдает, анализирует, дает тактические советы, и хотя пока все это он делает под присмотром человека — лиха беда начало.

Рынок недвижимости никогда не отличался стремлением быть на передовой технологического прогресса, но мимо возможностей ИИ не может пройти даже он. «Специалисты агентства высоких откликов Hiclick пообщались с нейросетью и проанализировали с ее помощью объем рынка жилья. А чтобы усложнить себе задачу, взяли региональный рынок — Республику Алтай»*, «Искусственный интеллект стал умным помощником, который быстро выявляет предпочтения клиента по дизайну: компания Rerooms предоставляет доступ к сервису, который с помощью нейросети позволяет сгенерировать несколько интерьерных вариантов спальни — весь процесс занимает около трех минут»*, «СберАналитика» с помощью ИИ помогает девелоперам, управляющим компаниям и владельцам торговых центров адаптироваться к новым условиям»* — только начало списка примеров.

Конечно, люди, для которых искусственный интеллект — профессиональная сфера деятельности, немедленно скажут, что не стоит называть ИИ все подряд, что искусственный интеллект отличает свобода творчества и свобода решений, которых по определению нет, например, у нейросетей, что, наконец, к тесту Тьюринга (так называемому тесту на человечность, призванному определить, с каким интеллектом общается собеседник — человеческим или искусственным) та же нейросеть даже не сможет подступиться, поскольку у нее нет для этого необходимого инструмента (как не сможет вступить в словесный диалог человек, у которого нет рта), и так далее. Но для рынка недвижимости это пока слишком тонкие настройки, поэтому на данном этапе можно договориться и называть ИИ все, что хоть отчасти относится к технологиям с использованием искусственного интеллекта и в основе чего в качестве ключевого элемента лежит математическая модель.

Приняв это допущение, BFM.ru обратился к игрокам сферы real estate с вопросом: чем на сегодняшний день теоретически вам может помочь или практически уже помогает искусственный интеллект? И какие выгоды и опасности вы видите в его присутствии в вашей профессиональной жизни? Следуя логике строительного процесса, первым делом надо предоставить слово архитекторам, с которых начинается разработка проекта и создание его концепции. Тем более что генеральный директор и сооснователь «Бюро А4» Сергей Марков называет тему «ИИ на стойке» интересной и очень своевременной.

Сергей Марков генеральный директор и сооснователь «Бюро А4» «В этом году мы участвовали в спецпроекте выставки «Арх Москва «Тезисы» — размышляли о будущем архитектуры, и не только как о синтезе человека и искусственного интеллекта. До этого было много разговоров о метавселенных, что именно они станут драйвером совершенно нового в развитии человечества, оказалось, что это преждевременно. Думаю, что как раз ИИ (о чем говорят многие эксперты и уже простые пользователи) окажется таким драйвером перехода к совершенно новому миру. В последнее время это становится очевидно: например, недавно было опубликовано открытое письмо, выражающее обеспокоенность тем стремительным прогрессом ИИ, что мы наблюдаем. Письмо подписали известные в Кремниевой долине люди, предприниматели, включая Илона Маска. Думаю, основная проблема нашего ближайшего будущего в создании регулирования ИИ, формировании понимания, как можно его остановить. В своей проектной работе мы уже полгода используем нейронные сети (такие как Midjourney) для эскизирования и создания референсных изображений на этапе концепций, причем мы показываем это нашим заказчикам — им очень интересно. Прогресс, который случился у нейросетей даже за эти полгода, потрясает — мы его видим. Мы также используем GPT-4 для написания и редактирования текстов. Честно говоря, это уже облегчает работу, что будет в дальнейшем и как перестроится мир, даже трудно пока представить».

Кстати, недавно, как раз в качестве подготовки к новой реальности, телеграм-канал «Базис застройщиков» собрал коллекцию из пяти инструментов на основе ИИ для архитекторов и проектировщиков.

В их числе Maket Ai — веб-приложение, позволяющее создавать планы этажей, ориентироваться в кодах зонирования и создавать различные стили, Finch 3D — инструмент, который использует искусственный интеллект и графические технологии для оптимизации проектирования зданий, Architechtures — сервис, с помощью которого можно разработать проект за несколько минут.

Фото: Sergey Nibens/Фотобанк Лори

Для девелоперов, с которыми побеседовал BFM.ru, искусственный интеллект — уже неотъемлемый участник их профессиональной деятельности. Причем они видят самые разные пути развития этого, так сказать, сотрудничества, однако ведущую роль в нем отводят все-таки человеку.

Александр Страмцов, руководитель BIM-отдела компании Asterus

«Дроны, системы видеонаблюдения, цифровое дублирование и QR-кодирование строительной документации уже достаточно активно применяются девелоперами и застройщиками в текущих проектах. Но речь пока идет об использовании элементов ИИ, полномасштабное внедрение данной технологии на стройке — это все же вопрос будущего. Если говорить о наименее фантастических перспективах, то мне видятся два кейса системного применения ИИ в строительной отрасли. Первый — это помощь в планировании. График производства работ, как правило, представляет собой очень объемный и сложный документ, а строительные компании не очень любят брать в свой штат планеров. Технологии ИИ как раз могут помочь в формировании таких графиков и отслеживании их выполнения. Второй кейс — так называемая «работа над ошибками». На стройке далеко не всегда все идет по плану. Довольно часто возникают какие-то проблемы — в большинстве случаев строители наступают на одни и те же грабли, совершая типовые ошибки. Соответственно, ИИ можно «поручить» проанализировать пул таких проблем и выявить причинно-следственные связи, постепенно «скармливая» машине информацию по всем стадиям строительства. Например, оцифровав журнал производства работ (по классике он ведется в бумажном виде). Таким образом ИИ может подсказывать специалистам, какое действие может потенциально привести к задержке стройки, а значит и к ее удорожанию. Нейросетевой анализ вполне возможно использовать и непосредственно на стройплощадке. Уже есть технологии, которые сигнализируют, что на объекте ходят люди без каски (посторонние или сотрудники, нарушающие технику безопасности), что где-то появилась новая скученность материалов. Система распознает, что это, например кирпич. Затем сопоставляет соответствие фактического объема с завезенным по накладной, определяет, правильно ли он хранится, хватит ли текущего запаса на данный этап работ и так далее. Если что-то с чем-то не бьется, ИИ сообщает о проблеме, ее причинах и возможных сценариях развития ситуации. Мы видим достаточно широкий спектр для внедрения ИИ в своих проектах. Сейчас на основе лазерной съемки с коптера мы, например, фиксируем, что объект на текущем этапе строительства не соответствует проектной документации и BIM-модели. Сейчас мы накладываем эти данные вручную, но в будущем это вполне можно перепоручить машине. Если говорить о выгодах, то так называемый «цифровой прораб» помогает составить объективную картину стройки, которая является очень сложным и многомерным процессом, позволяет нивелировать человеческие ошибки, пресекать злоупотребления и «теневые» процессы, соблюдать сроки и качество работ, что в конечном счете экономит миллионы рублей. Но риски тоже есть. Полностью доверяться машине, которая формализует обрабатываемую информацию, нельзя, потому что можно проглядеть нетиповую ошибку, не учтенную в алгоритме. Поэтому ИИ в строительстве носит скорее консультативный и рекомендательный характер, а решения должен принимать человек. Очевидно, что внедрение технологий ИИ идет сверху, с управленческих и технологических процессов, которые уже в достаточной мере оцифрованы. Что касается производственной составляющей, рабочих рук, то на этом уровне присутствие человека пока является определяющим. Хотя уже есть роботы, заменяющие штукатура или маляра, но они довольно примитивны. Если такой робот упирается в какую-то нетиповую ситуацию, то просто останавливается. Все равно нужен специалист, который программирует и координирует его работу».

Евгений Якубовский, заместитель генерального директора девелоперской компании Vos’hod

«Системы искусственного интеллекта вошли в нашу жизнь не так давно, и в перспективе их позиции будут укрепляться, особенно в тех областях, где необходимо оперировать большими данными, быстро анализировать их и принимать на основе этого анализа решения. И все те решения, которые базируются на цепочках логических умозаключений, системы ИИ будут делать лучше, а главное быстрее, чем человек. Если говорить об искусственном интеллекте применительно к сфере девелопмента, то здесь система могла бы быть полезна на нескольких этапах. Во-первых, на стадии поиска площадки. Решение о покупке принимается с помощью построения и анализа финансовой модели, основанной на ряде допущений — нормативов по высотности и плотности застройки, себестоимости строительства, прогнозируемых цен продаж, ожидаемых темпов реализации и так далее. Все эти допущения достаточно легко можно описать в виде алгоритма и заложить в систему ИИ, на основании чего она будет оценивать перспективу той или иной площадки эффективнее и быстрее, чем это сделает целая команда специалистов. Ожидаем, что в скором будущем такой помощник сможет оценивать инвестиционную привлекательность площадки практически в режиме реального времени: поставил задачу и через 10 минут получил надежный ответ с подробными аргументами и контраргументами. Следующий этап — формирование концепции проекта. Сразу скажу, что вряд ли ИИ здесь сможет заменить человека, поскольку на этом этапе требуется креативный подход, нестандартный взгляд, представления, с одной стороны, об эстетике и гармонии, с другой, о функциональности и экономической эффективности. Такие креативные решения системе ИИ пока неподвластны. А вот с чем ИИ справится на ура, так это со следующим этапом реализации проекта — с разработкой на основе утвержденной концепции проектной и рабочей документации. Это во многом рутинный, механический процесс, который может быть построен на логических алгоритмах. Как рассчитать несущую способность конструкции, как проложить инженерные коммуникации, какой мощности заложить оборудование, составление смет — за этим стоят алгоритмы и расчеты, которые сейчас выполняют люди с помощью специального программного обеспечения. Вот эту большую область работы, на мой взгляд, с успехом могли бы выполнять системы ИИ. На этапе строительства возможности AI-технологий также очень широки. Конечно, полное управление проектом — перспектива отдаленного будущего, а пока внедрение интеллектуальных систем может помочь с контролирующими функциями. Например, на основе разветвленной сети видеокамер выполнять контроль расхода и поставок строительных и отделочных материалов, сигнализировать о нарушении техники безопасности, синхронизировать графики рабочих процессов и так далее. Если точнее, когда сделают систему ИИ, которая будет учитывать интересы и особенности разных участников девелоперского процесса (застройщиков, проектировщиков, генподрядчиков) и будет охватывать весь жизненный цикл проекта, это станет настоящей технологической революцией в строительной отрасли».

По данным, которые приводит сооснователь компании «Прагма» (резидент Сколково), разработчик цифровой платформы для управления строительством Pragmacore Кирилл Поляков, глобальный рынок искусственного интеллекта в стройке в 2021 году оценивался в 496 млн долларов и по прогнозам к 2031 году достигнет 8,6 млрд долларов со среднегодовым темпом роста около 34%. И на российской стройке технологии искусственного интеллекта сегодня используются все чаще, отмечает эксперт: компании используют дроны, лазерное сканирование для получения 2D- и 3D-моделей окружающего пространства, различные гаджеты и носимые устройства.

Фото: Дмитрий Калиновский/Фотобанк Лори

«Один из самых необходимых и ожидаемых вариантов использования ИИ в стройке — предиктивная аналитика. Она нужна с целью дать руководителям стройки, управляющим строительством, заказчикам и всем участникам процесса сценарии возможного развития событий, дать вероятностные характеристики, оценить степень важности максимального числа факторов, влияющих на длительность строительных работ, чтобы можно было вовремя отреагировать, нивелировать риски, минимизировать негативные последствия. На основе анализа большого массива данных строительного проекта, исторических данных прошлых проектов и еще более чем 30 различных внешних факторов с помощью статистического моделирования можно спрогнозировать сроки реализации проекта, возможные сложности в процессе. Предиктивная аналитика активно используется компаниями по всему миру, в том числе и в России. Руководители, инвесторы, заказчики, получая объективную картину проекта, могут принимать более аргументированные решения и в конечном счете управлять проектом более эффективно», — рассказывает эксперт.

Кирилл Поляков сооснователь компании «Прагма», разработчик цифровой платформы для управления строительством Pragmacore «Если коротко, предиктивная аналитика работает так. Данные о разных аспектах и параметрах работы организации/проекта поступают в систему. Например, в случае с прогнозированием возможных отклонений от сроков строительства система анализирует текущие и исторические данные о ваших и схожих проектах в регионе, о погоде, материалах и их поставщиках, ресурсах. Чем больше и конкретнее данные, тем точнее система покажет вероятность отклонений от плана. Так, в случае с погодой рассматриваются как многолетние данные, так и данные за последние пять лет, ведь климат меняется. Дальше все эти данные анализируются с помощью статистического моделирования и технологий машинного обучения. Здесь нет линейной зависимости, так что конечные результаты рассчитываются по сложным формулам статистического распределения. Предиктивная аналитика — очень перспективное направление, у которого может быть и множество других применений».

Как отмечает эксперт, все чаще на стройке используются различные носимые устройства — для отслеживания состояния работников, рабочих часов, безопасности, для создания цифровых двойников, мониторинга проекта и так далее. Технологии машинного зрения помогают контролировать соблюдение правил техники безопасности, наблюдать за тем, как работают механизмы, они распознают неисправности и вовремя предупреждают людей на площадке, предотвращая несчастные случаи. На некоторых площадках высокого уровня с помощью машинного зрения можно определять, например, сколько сейчас человек находится на площадке, выявлять отсутствующих, и в некоторых крупных российских компаниях это реализовано. Многие российские игроки на стройке активно используют дроны, с помощью которых можно моментально измерить высоту, длину, площадь, объем и не выходя из офиса получить самую актуальную информацию о проекте в реальном времени. Для формирования объемной модели строительного проекта уже применяют робособак.

По мнению Кирилла Полякова, в целом участники рынка с воодушевлением говорят о применении ИИ на стройке, и их пессимизм связан разве что с длительностью и дороговизной технологических разработок. Однако, по его данным, ряд структур, специализирующихся на цифровых решениях для строительства, уже занимаются разработкой и внедрением искусственного интеллекта в свои продукты, снимая тем самым нагрузку со строительных компаний. «В ближайшее время будет ряд пилотных запусков применения и затем доработок и интеграции систем в единый контур. Этот процесс, по разным оценкам, займет от 5 до 15 лет», — делится данными собеседник BFM.ru.

«Строительство — очень ответственный процесс, связанный с определенной степенью рисков, поэтому внедрение ИИ в дальнейшем, возможно, будет сталкиваться с определенным психологическим барьером, также как в медицине например. Сегодня есть ряд приоритетных проблем в строительстве — это нехватка людей, рост конкуренции и снижение темпов строительства. Использование ИИ на стройке может увеличить эффективность, производительность труда и компенсировать нехватку рабочей силы, а также прогнозировать риски, увеличивая скорость реализации проектов. По нашему мнению, в перспективе искусственный интеллект найдет свое применение в строительстве буквально везде, начиная с проектирования, с самых ранних этапов, и заканчивая поведением людей и механизмов на стройке», — уверен Кирилл Поляков.

Директор по развитию компании «STEP. Транспортные решения» Алексей Смирнов добавляет, что и в сфере транспорта ИИ может облегчить многие этапы разработки и реализации проектов. Но об этом в следующий раз.

* Есть в распоряжении Business FM

Рекомендуем:

Фотоистории

Рекомендуем:

Фотоистории
BFM.ru на вашем мобильном
Посмотреть инструкцию