Проектирование и строительство с применением искусственного интеллекта: анализ процессов и рынка

Перед вами главные тезисы первого исследования нашего Центра искусственного интеллекта в строительстве. Вы также можете ознакомиться с полной версией исследования «Анализ этапов предпроектной подготовки, проектирования и строительства объектов капитального строительства, а также анализ рынка для определения задач и выявления областей для внедрения решений с применением технологий ИИ».

Цель исследования — выявить потребности участников стройотрасли во внедрении решений с применением искусственного интеллекта на основных этапах предпроектной подготовки, проектирования и строительства объектов капитального строительства.

Для это эксперты Центра:

• изучили процессы предпроектной подготовки, проектирования и строительства объектов капитального строительства для определения основных этапов;
• определили ключевые этапы, на которых возможно внедрение решений, основанных на искусственном интеллекте;
• провели интервью для выявления используемого программного обеспечения на этих этапа;
• проанализировали рынок для выявления ПО, используемого на этапах предпроектной подготовки, проектирования и строительства, и для выявления ПО и решений с использованием искусственного интеллекта;
• сформировали предложения по внедрению технологий и искусственного интеллекта на вышеуказанных этапах.

На этапе интервью эксперты опросили 54 участников. Среди них — застройщики, генеральные подрядчики, проектировщики, преимущественно участвующие в строительстве домов по Программе реновации в Москве.

Главные тезисы:

• 54% опрошенных (28 чел.) используют в своей работе среду общих данных (СОД).
• Самыми популярными СОД являются: Exon (6 чел.), Bim360 часть Autodesk Construction Cloud (4), Облачная платформа для хранения файлов и безопасного предоставления доступа и Собственные разработки и корпоративные порталы (оба по 3).

• ChatGPT, Stable Diffusion и Midjourney (каждый по 2 ответа) – самые популярные инструменты.
• Исходя из ответов, ИИ-технологии используются респондентами для:
  написания текстов, пояснительных записок и других текстов с целью минимизации рутинной работы сотрудников (использование GigaChat, ChatGPT, YaGPT);
  прогностических моделей для ускорения предпроектной аналитики;
  генерации колористических решений по проекту (Stable Diffusion);
  при разработке общественных интерьеров;
  классификации ЦИМ для расчета ведомости объемов работ ВОР (ИМПульс).
• Большинство респондентов ответили, что для того, чтобы внедрить технологию с ИИ, приходилось нанимать в штат разработчиков и/или использовать имеющиеся ресурсы.

По результатам исследования респонденты выделили следующие преимущества при использовании ИИ:

Респонденты использовали следующие модели и алгоритмы при разработке/внедрении решений:

Согласно опыту респондентов, достаточно 3000 датасетов для обучения моделей ИИ. В среднем у респондентов разработка решения заняла от 3 до 6 месяцев. При этом в большинстве случаев (64%, 7 из 11) приходилось дорабатывать и дообучать решение.

Искусственный интеллект (ИИ) привносит не только множество возможностей, но и ряд серьезных рисков, которые требуют регулирования. Разработка принципов и стандартов, которые помогут обеспечить безопасность и этичность использования ИИ, крайне важна для дальнейшего использования и развития этих технологий.

Согласно опросу:

Среди рисков и препятствий, которые отметили респонденты:

• дороговизну
• неквалифицированность кадров
• недостаточность данных для обучения решения
• недостаточность юридической подосновы
• неточность в работе и в финальном результате

Кроме того, среди других причин отказа от ИИ респонденты указали:

Согласно мнению большинства респондентов, применение ИИ возможно и имеет перспективы на всех стадиях и процессах строительства. 

Для пространственного развития технологии ИИ могут помочь с комплексным планированием развития территорий с учетом социального, транспортного, ресурсного обеспечения и стратегии развития городских агломераций, а также спрогнозировать социально- экономическую модель строительства жилья и промышленного строительства в горизонте 25-30 лет (расчет рисков, ипотек, мест приложения труда, страт общества и т.д).

В части предпроектной подготовки предлагается: 

• использование GAN моделей для функционального зонирования территории; 
• оценка строительных работ;
• генерация мастер-планов. 

В части проектирования и градостроительного планирования технологии ИИ могут применяться не только для визуализации и генерации типовых проектных решений (в том числе фасадных решений и использование генеративных моделей для поиска идей по колористическим решениям фасадов), но и для подбора материалов и оборудования под задачи проекта с определенными условиями (наличие на определенном рынке/стоимость), а также составления прогнозов по обеспеченности ресурсами и коммуникациями в перспективе вплоть до десятков лет с учетом наличия мощностей и выбора оптимального решения по прокладке сетей.

Также было предложено автоматизировать проектирование: 

•  объемно-планировочных решений (с учетом основных ограничений, в том числе с использованием технологии графовых моделей);
•  системы отопления и вентиляции.

Одна из идей респондентов — это использовать ИИ для анализа готовых проектных решений на предмет нарушений и корректировка проектных решений по описанию. 

Отдельного внимания заслуживает предложение по системному анализу различных типов документов, в том числе проектной документации для разрешения на строительство, заключения о соответствии, разрешение на ввод и иной документации на предмет выявления ошибок, комплектности документации, актуализации и прочее. В данном случае возможно применение методов обработки естественного языка для документации: при помощи алгоритмов автоматически анализировать и генерировать документы, отчеты и даже контракты, что может значительно ускорить административные процессы при работе с проектами.

Также от респондентов поступали предложения по формированию справочника, в котором будут собраны все необходимые для отрасли ГОСТы и СП, шаблоны типовых решений (с выдачей спецификаций чертежей и расчетов) на основе генеративных моделей и алгоритмов. 

В части кадровой политики респонденты видят потенциал в подборе персонала и планирование нагрузки персонала исходя из проекта. 

Для управления проектом предлагается предусмотреть график с высокой детализацией событий и расчетом вероятностей рисков, с балансировкой ресурсов и расчетом критического пути. А использование личных ассистентов для управления проектами на основе ИИ поможет отслеживать ход выполнения задач и предупреждать о возможных задержках или проблемах.

На стадии строительства возможно применение технологии машинного зрения и распознавания образов для мониторинга персонала на стройплощадке в том числе с целью соблюдения ОТ и ТБ и использования систем навигации на стройке. Используя ИИ можно анализировать данные с сенсоров и камер на стройплощадке для обнаружения потенциально опасных ситуаций и автоматического уведомления ответственных лиц. В том числе, в данном случае может быть использованы технологии интернета вещей (IoT). 

Технология ИИ может быть применена также для управления строительной и дорожной техникой, управления складом, грамотного определения рисков и управления процессом строительства.

В части эксплуатации могут быть созданы интеллектуальные помощники (сервисы) для жильцов. 

Кроме того, используя машинное обучение можно проводить анализ прошлых проектов и предлагать оптимальные решения для новых задач, учитывая различные параметры, такие как стоимость, долговечность и эстетика.

Резюмируя, очевидно, что у работников отрасли нет предубеждений по использованию ИИ на каждом этапе строительства и, наоборот, внедрение новых технологий ожидаемо и приветствуется. Однако нельзя забывать, что для отрасли, кроме самих технологий, нужны люди, которые смогут этими технологиями управлять и обучать.

Развитие искусственного интеллекта в России

В соответствии с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта до 2030 года» (утв. Указом Президента РФ № 490 от 10.10.2019 также утверждена ) Россия до 2030 года должна стать одним из международных лидеров в развитии ИИ, а доля органов государственной власти, крупных и средних компаний, использующих ИИ, к 2030 году должна вырасти до 20%.

Дорожной картой федерального проекта «Искусственный интеллект» определены основные области применения ИИ и нейротехнологий в строительстве:

• улучшение качества строительного процесса за счет обнаружения ошибок строительства,
• использование ИИ для моделирования и анализа потенциальных опасностей (пожарных рисков, рисков разрушения здания и др.),
• улучшение качества архитектурного планирования за счет анализа изображений окрестностей.

Инновационная трансформация, в том числе использование программных алгоритмов искусственного интеллекта является ключевым фактором в строительной индустрии. При этом отмечается, что цифровая трансформация процессов в строительной отрасли проявляется наиболее слабо по сопоставлению с другими промышленными отраслями.

Специфическими сферами применения машинных алгоритмов ИИ и систем машинного обучения в строительстве являются:

• проектирование и дизайн,
• планирование инвестиционных проектов возведения объектов недвижимости,
• система безопасности,
• мониторинг и обслуживание объекта недвижимости.

Сегодня уже разработаны и эффективно применяются системы управления коммерческой и жилой недвижимостью с использованием Smart-технологий, позволяющих существенно экономить энергоресурсы.

Перспективные направления для применения  искусственного интеллекта в строительстве:

• ИИ в предпроектной подготовке (подбор строительной площадки, принятие финансовых решений);
• ИИ в проектировании (проверка проектной документации, поиск коллизий в информационных моделях зданий);
• ИИ в строительстве (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).

✅ — уже на рынке
⏳ — в разработке
👨‍💻 — на данный момент используется только разработчиком

Предпроектная подготовка

Проектирование

Строительство

По результатам проведения исследования основных этапов предпроектной подготовки, проектирования и строительства ОКС, анализа рынка и результатов экспертных интервью с застройщиками, проектировщиками и генеральными подрядчиками была выявлена потребность во внедрении сервисов, способных значительно сократить временные затраты на прохождение отдельных стадий жизненного цикла ОКС и сделан вывод о возможности применения технологий ИИ для решения этих задач.

Наиболее востребованные сервисы с использованием технологий ИИ на этапах предпроектной подготовки, проектирования и строительства: - формирование проектной квартирографии типовых (в том числе строящихся по Программе реновации) многоквартирных домов (востребованность подтверждена 9 респондентами); - проверка проектной и рабочей документации (востребованность подтверждена 10 респондентами).

В целях детализации требований к формированию проектной квартирографии типовых многоквартирных домов было проведено интервьюирование сотрудников Департамента городского имущества города Москвы, Департамента строительства города Москвы, Московского фонда реновации жилой застройки и префектур административных округов и управ районов города Москвы, по результатам которого авторы исследования получили 54 ответа.

Согласно опросу при формировании проектной квартирографии стартового дома по программе реновации в первую очередь оценивается исходная квартирография переселяемых домов, в том числе жилая площадь, общая площадь, количество жилых комнат, количество коммунальных квартир, раздельный или совмещенный санузел, геометрия планировки, доступность для маломолбильных групп населения, возможность свободной планировки, а также потребность количества квартир. 

При подготовке квартирографии необходимо прислушиваться к желаниям будущих жильцов, поэтому участники опроса выделили несколько ключевых критериев – это квартиры-«распашонки» (комнаты расположены друг напротив друга) с высокими потолками, большой кухней и двумя санузлами, с минимальными по длине коридорами достаточной ширины для размещения шкафов для верхней одежды и с кладовым помещением. 

Среди наименее востребованных опций у жителей квартир эксперты назвали угловые линейные квартиры с тремя и более окнами, размещенные рядом с мусоропроводом или лифтовой шахтой, на первых двух и последнем этажах, окна которых выходят на шумную улицу или дорогу. 

Среди других важных критериев были названы: 

• типичность планировок;
• необходимость предусмотреть доступ к сантехническому оборудованию;
• ограничить количество квартир в приквартирном холле (до 4-х квартир);
• расположение батарей центрального отопления не должно мешать расстановке мебели;
• учесть количество машиномест во дворах и предусмотреть подземную парковку;
• учесть требования пожарной безопасности и доступности для инвалидов.

На текущий момент ИИ не используется для определения квартирографии домов по программе реновации, однако участники опроса, люди принимающие непосредственное участие в работе программы, выразили надежду на скорое внедрение инновационных технологий в процессы, в том числе в части учета инсоляции проектируемых домов и наиболее предпочтительных планировок заселяемых квартир.  

Среди процессов, которые может заменить или автоматизировать ИИ, респонденты назвали работу ЦИПов (Центров информирования по переселению), в частности, общение с заявителями, диспетчеризация простых задач, подготовка шаблонных ответов и сопроводительных писем, подбор квартиры, запрос документов и др. задачи. Участники опроса также видят целесообразность в применении ИИ в информационных системах (прогноз отселения и переселения, аналитика потребности площади).

В целях детализации требований к процессу проверки проектной и рабочей документации было проведено интервьюирование сотрудников Департамента строительства города Москвы, Московского фонда реновации жилой застройки, КП «Управление гражданского строительства», АНО «Развитие социальной инфраструктуры», ООО «Мосинжпроект», по результатам которого авторы исследования получили 11 ответов.

Согласно опросу в среднем у специалистов проверка оформления 1 раздела проектной документации занимает от 1 до 3 часов, а проверка 1 раздела рабочей документации варьируется от 3 часов до 1 рабочего дня.

Проверка оформления проектной и рабочей документации осуществляется в первую очередь на соответствие требованиям заказчика и нормативно-технической документации, а также нормативно-правовым актам и внутренним регламентам.  

Проектная и рабочая документация проверяется на соответствие следующих нормативно-правовых актам: 

• Постановление Правительства РФ от 16.02.2008 N 87 (ред. от 15.09.2023) «О составе разделов проектной документации и требованиях к их содержанию»;
• ГОСТ Р 21.101-2020.

Среди основных ошибок, выявляемых на этапе проверки оформления проектной и рабочей документации, респонденты отметили:

• несогласованность разделов,
• несоответствие П и РД,
• несоответствие нормативным документам,
• неверное оформление титульных листов, штампов,
• неверное оформление и описание внесенных изменений.

В том числе важно обращать внимание на следующие дополнительные факторы при формировании проектной и рабочей документации: 

• соответствие РД и стадии П;
• наличие подписи ГИПа;
• особенности требований ТЗ, ЗнП;
• состав томов в соответствии с ГОСТ;
• наличие информационно-удостоверяющих листов;
• все изменения должны быть выделены на чертежах.

Среди инструментов, которые могли бы быть созданы для помощи при проверке проектной и рабочей документации эксперты предложили плагины для САП-систем, систему с применением искусственного интеллекта для поиска несоответствий требованиям ЗНП, ТХЗ, ГПЗУ, СП, ГОСТ, 87 ПП РФ (со ссылкой на документы в реальном времени). 

В частности, отдельно стоит заметить необходимость в инструменте, который сможет сравнивать документацию для того, чтобы избежать неисправленные однотипные ошибки.

Дополнительно эксперты выразили заинтересованность в автоматической проверке актуальности нормативной документации и ее отдельных положений, на соответствие которым осуществляется проверка, а также в проверке наличия коллизий в разделах проектной и рабочей документации, а также других градостроительных документам.

По результатам проведенного исследования предлагается также рассмотреть к внедрению технологии ИИ для решения следующих задач:

• Планирование этапов реализации Программы реновации с учетом текущих темпов отселения и строительства многоквартирных домов

Задача заключается в создании интеллектуальной системы мониторинга и рекомендаций по оптимизации реализации Программы реновации жилищного фонда в городе Москве на основании следующих данных:

• статистические данные о темпах отселения домов;
• текущий статус отселения домов;
• темпы строительства «стартовых« домов;
• потребность в отселении в текущем районе;
• имеющийся и планируемый ресурс в «стартовых домах«;
• этапность переселения, утвержденная Приказом №45/182/ПР-335/20 от 12.08.2020 г. «Об этапах реализации Программы реновации жилищного фонда в городе Москве».

• Автоматизация процессов градостроительного планирования (подготовка ППТ, КРТ) с учетом обеспеченности территории социальной, транспортной и инженерной инфраструктурой, мониторинг реализации принятых решений (этап предпроектной подготовки)

Задача заключается в создании интеллектуальной системы, способной автоматически генерировать оптимальные проекты застройки территории с учетом заданных параметров и ограничений по:

• размеру и рельефу территории, текущая застройка территории;
• точкам подключения к дорожной инфраструктуре и инженерным сетям;
• ограничениям по высотности, плотности застройки;
• стоимости реализации проекта;
• наличию объектов социальной, транспортной и инженерной инфраструктуры;
• использованию типовых проектных решений объектов.

• Прогнозирование и определение приоритетов в развитии территорий на основании данных об интернет-активности пользователей (этап предпроектной подготовки)

Задача заключается в создании рекомендательной и прогнозной системы для оценки потребности жителей при застройке выбранных территорий на основе их предпочтений, в том числе следующих данных:

• данные об интернет-активности пользователей с ближайшей геопозицией;
• данные об обращениях заявителей в Единый контактный центр Комплекса градостроительной политики и строительства города Москвы;
• аналитические данные о строящихся и построенных ОКС на выбранной территории;
• данные о существующей социальной, транспортной и инженерной инфраструктуре;
• виды разрешенного использования земельных участков.

• Анализ технических планов на соответствие требованиям 218-ФЗ и xml-схеме, утвержденной Федеральной службой государственной регистрации, кадастра и картографии (этап строительства/подготовка к вводу)

Задача состоит в создании сервиса для кадастровых инженеров, позволяющего осуществлять проверку корректности подготовки технического плана объекта капитального строительства требованиям Федерального закона «О государственной регистрации недвижимости« от 13.07.2015 № 218-ФЗ и xml-cхеме, утвержденной Федеральной службой государственной регистрации, кадастра и картографии.

• Внедрение интеллектуальной системы в формы подачи заявлений на предоставление государственных услуг и сервисов в сфере строительства (этап проектирования, строительства)

Задача заключается в создании интеллектуальной системы, осуществляющей проверку комплектности и гиперсвязей в пакете градостроительных документов, а также их структуризацию и генерацию новых документов на основании имеющихся данных.

• Анализ рисков и выявление потенциальных нарушений по срокам строительства и вводу объектов капитального строительства в эксплуатацию (этап строительства)

Решение должно обладать следующими функциями:

• сбор и оценка данных с беспилотных летательных аппаратов в части мониторинга за ходом строительства;
• определение стадии готовности объекта и произведение сверки полученных данных с данными проекта застройки;
• сопоставление считанных данных с графиком производства работ;
• выявление рисков несоблюдения сроков, предусмотренных графиком производства работ;
• выявление отклонений строящегося объекта от проектных характеристик (толщина стен, перекрытий, этажность, габариты наружных стен);
• выявление нарушений организации строительной площадки;
• выявление нарушений правил безопасности и охраны труда, предупреждение несчастных случаев;
• контроль за оборотом строительных материалов;
• определение путей оптимизации сроков строительства путем выявления работ, которые могут вестись параллельно или сроки реализации которых могут быть сокращены;
• прогнозирование обеспеченности территорий социальной, транспортной и инженерной инфраструктурой;
• выявление несоблюдения или потенциальных рисков невыполнения решений градо-земельной комиссии и рабочих групп в сфере строительства;
• выявление рисков банкротства застройщика (путем интеграции с информационными ресурсами Федеральной службы судебных приставов).

• Проверка плана реализации территории на предмет правильности распределения финансирования между городом и инвестором (этап предпроектной подготовки)

Задача заключается в формировании интеллектуальной системы оценки проекта плана реализации на предмет соблюдения требований проекта постановления Правительства Москвы и требований, устанавливаемых к   источникам финансирования улично-дорожной сети.

Решение должно проверять:

• наличие на плане реализации территории объектов капитального строительства, реализуемых за счет средств инвестора;
• наличие на плане реализации территории объектов улично-дорожной сети;
• определение источников финансирования строительства улично-дорожной сети;
• наличие коллизий в проектах постановления Правительства Москвы с разработанными планами реализации территории.

• Автоматическое формирование сметы строительства на основании сведений из Московского территориального строительного каталога (этап проектирования)

Задача заключается в создании сервиса формирования сметы строительных материалов для строительства объектов капитального строительства на основании продукции Московского территориального строительного каталога (далее – МТСК).

Решение должно осуществлять следующие функции:

•  автоматическое распознавание проектной документации и проведение анализа на предмет необходимых для строительства материалов и их объема;
• поиск продукции, решений и услуг в МТСК;
• формирование сметы строительства.

• Автоматическая генерация проектов расстановки конструктивных элементов зданий, строящихся за счет бюджета города Москвы (этап проектирования)

Задача состоит в разработке интеллектуальной системы конструирования каркаса жилого здания с автоматизированными расчетами.

• Модернизация «Калькулятора процедур» с помощью внедрения алгоритмов работы ИИ (этапы предпроектной подготовки, проектирования, строительства)

Задача состоит в создании интеллектуальной системы, позволяющей автоматически выстраивать перечень необходимых строительных процедур с использованием актуальных материалов «Базы знаний» ЕКЦ Стройкомплекса.

• Инструмент мониторинга соблюдения техники безопасности на строительной площадке

Задача состоит в создании интеллектуальной системы, способной осуществлять мониторинг соблюдения техники безопасности на строительной площадке, в т.ч. при проведении высотных работ.

• Подготовка пояснительных записок на основании заданных параметров (этап проектирования)

Задача состоит в создании интеллектуального сервиса, позволяющего автоматически генерировать текст пояснительных записок на основании сведений о:

• исходных данных для строительства;
• технико-экономических показателях проектируемого объекта;
• потребностях проектируемого объекта в топливе, воде и электрической энергии;
• затрагиваемых при строительстве объектов окружающей застройки и земельных участках;
• задании на разработку проектной и рабочей документации;
• градостроительном плане земельного участка.

• Поиск оптимальных трасс наружных коммуникаций (этап проектирования)

Задача состоит в создании сервиса, способного предложить наиболее оптимальные трассы наружных коммуникаций с учетом заданных ограничений, а также оптимальные варианты расстановки отверстий для прокладки коммуникаций.

В работе решение должно автоматически прокладывать систему канализации, водопровода, сетей связи, электроснабжения учитывая:

• существующую общегородскую инфраструктуру и ее пропускную способность;
•  исходные параметры проектируемой инфраструктуры;
• действующие нормативные документы СНиП и СП.

• Определение неверных приемов проектирования (этап проектирования)

Разработка инструмента автоматического выявления коллизий при разработке информационных моделей проектируемых объектов с формированием рекомендательной системы по их корректировке.

• Обнаружение потенциально опасных ситуаций при проведении подземных работ (этап строительства)

Задача состоит в создании сервиса, способного анализировать данные фото-, видеоматериалов, датчиков для выявления:

•  осадки грунта при проведении подземных работ;
• определение потенциально опасных пустот при проведении подземных работ;
• определение параметров, которые в наибольшей степени влияют на параметры, которые можно оптимизировать.

• Предложение типовых решений при строительстве объектов, в том числе нежилых (этап проектирования)

Задача состоит в создании интеллектуального сервиса, способного анализировать реализованные проекты и предлагать оптимальные решения по новому строительству с учетом данных о стоимости работ и ресурсов, долговечности материалов, востребованности у населения.

Решение также должно обладать функцией по способного генерации типовых планировочных решений для нежилых помещений в многоквартирных жилых домах на основании исторических сведений о востребованности помещений, планировках под отдельные виды использования помещений.

• Чат-помощник проектировщика (этап проектирования)

Задача состоит в создании сервиса в формате чат-бота, способного давать ответы на вопросы о нормах проектирования с ссылками на СП.