Издания

Официальная публикация

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.

ИИ на стройке ИИ на стройке
Искусственный интеллект
Источник: пресс-служба Правительства Московской области

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%.

автор: Светлана Лянгасова
Поделиться:

Умная видеоаналитика меняет строительную отрасль

В сфере строительства ИИ набирает обороты — уже 27,6% компаний применяют эту технологию. Одна из самых востребованных ИИ-технологий в отрасли — видеоаналитика. Она помогает распознавать записи с камер в режиме реального времени, анализировать архивные видео или изображения по заданным параметрам. В чем польза видеоаналитики и какие задачи с ее помощью решают застройщики, рассказывают эксперты ООО «Сбер Бизнес Софт».

Умная видеоаналитика меняет строительную отрасль Умная видеоаналитика меняет строительную отрасль
Видеонаблюдение
Источник: пресс-служба «Ростелеком»

Зачем застройщикам видеоаналитика

Видеоаналитика позволяет решать одну из самых актуальных задач строительной отрасли — повышать производительность труда. По данным исследования «Повышение эффективности строительства», проведенного McKinsey в 2017 году, этот показатель остается низким во всем мире с начала 1990-х годов. В России расходы, связанные со строительством, составляют порядка 6% от ВВП, это 5,5 трлн рублей, при этом ежегодный прирост производительности сектора в течение последних 20 лет не превышает 1%.

Для повышения эффективности строительным компаниям необходимо в реальном времени контролировать выполнение строительно-монтажных работ, отслеживать текущие и плановые показатели, подготовку объектов к сдаче, соблюдение техники безопасности и многое другое.

Но на практике это нетривиальная задача. Видеонаблюдение, повсеместно используемое в строительстве, не позволяет оперативно реагировать на возникающие инциденты, в реальном времени оценивать следование регламентам и выполнение норм, фиксировать возможные нарушения. Анализ собираемой видеоинформации требует значительных человеческих и временных ресурсов.

Решает проблему современная видеоаналитика с использованием ИИ — она автоматически анализирует потоковые или архивные видеоданные. Полученные в ходе такого анализа знания позволяют бизнесу оптимизировать процессы, выявлять аномалии, а в итоге контролировать качество и безопасность работ и принимать обоснованные решения на основе достоверных данных.

Ключевой компонент видеоаналитики — компьютерное зрение. С помощью машинного обучения и нейронных сетей компьютерное зрение позволяет системам «видеть» и «понимать» то, что происходит на видео: идентифицировать объекты (предметы и людей), определять их местоположение и поведение. Девелоперы используют возможности компьютерного зрения, чтобы

  • контролировать соблюдение правил безопасности: отмечать наличие СИЗ (средств индивидуальной защиты), факты пересечения периметра или нахождения в заданных зонах;
  • анализировать поведение и эффективность труда: фиксировать факты работы и отдыха, длительность действий, последовательность, производительность;
  • получать полный отчет о работе и трудовой дисциплине сотрудников.

— Компьютерное зрение позволяет бизнесу более оперативно реагировать на важные события, происходящие при операционной деятельности, повысить качество работы за счет мониторинга производственных процессов, а также повысить производительность благодаря автоматическому учету и анализу рабочего времени, контролю простоев. Также технология может помочь повысить уровень безопасности сотрудников и имущества, минимизируя хищения и риски различных инцидентов, — отметил директор по искусственному интеллекту ООО «Сбер Бизнес Софт» Максим Иванов.

Источник: пресс-служба СИБУР

Кейсы. Как работает видеоаналитика в недвижимости

Рассмотрим задачи, которые строительные и промышленные компании сегодня решают с помощью видеоаналитики, и проиллюстрируем их конкретными примерами.

  • Контроль работы сотрудников и снижение рисков производственного травматизма

Территория строительства — это многочисленные площадки, на которых работают как сотрудники застройщика, так и специалисты компаний-подрядчиков. Видеоаналитика в данном случае работает как постоянный внешний «наблюдатель», который следит за тем, как выполняются требования техники безопасности и правил охраны труда, насколько производительны сотрудники, носят ли они спецодежду, каски, жилеты, страховочные пояса. Современные системы видеоаналитики позволяют решать несколько стратегических задач в сфере контроля процессов строительства. И в России существуют успешные кейсы.

Так, девелоперская компания «Самолет» с помощью видеоаналитики повысила производительность, сократила число инцидентов на стройке, снизила себестоимость работ на 1,5% и ускорила сроки сдачи объектов на 5%.

Первоочередной задачей застройщика стала автоматизация контроля и оперативного реагирования на отклонения от плановых показателей во время строительства, а также соблюдение регламентов при проведении отделочных работ — контроль черновой и чистовой отделки, наличие мебели и санфаянса, уборка мусора после завершения работ. Также застройщик автоматизировал мониторинг наличия ограждений на открытых участках. Теперь за установкой ограждений на протяжении всего хода строительства наблюдает искусственный интеллект.

Одновременно с внутренними решениями разрабатываются и универсальные сервисы для умного видеонаблюдения на строительных объектах. Это системы, которые отслеживают технологический процесс, замеряют время работы со спецтехникой, определяют эффективность работы сотрудников, тем самым сокращая затраты на простой до 60%, на стройконтроль — до 30%. Сервисы могут фиксировать численность сотрудников и посторонних лиц на площадке, распознавать средства защиты на людях с привязкой к локации и т. д. Так, если в зоне проведения строительных работ находятся люди, не имеющие нужного доступа, без должных средств защиты и т. д., системы умного видеонаблюдения предупреждают об этом ответственных лиц. В зонах повышенной опасности сервисы могут обнаруживать запрещенные к использованию предметы без участия человека.

  • Эффективное управление ресурсами

Видеоаналитика помогает эффективно и рационально расходовать материалы, а также мониторить безопасную работу оборудования. Умное видеонаблюдение может контролировать все движение на стройке — въезд и выезд транспорта, перемещение материалов, работу техники — и предупреждать о сбоях или износе оборудования. Также искусственный интеллект помогает в решении спорных ситуаций о дефектах, нехватке или подмене материалов.

Так, например, «Ростелеком» организовал мониторинг ремонтных и строительных работ на социальных объектах Республики Калмыкия. Для контроля ремонта школ и строительства фельдшерско-акушерских пунктов на объектах установили несколько десятков камер видеонаблюдения, записи с которых обрабатываются нейросетями. Заказчики — правительство республики и представители органов власти — в реальном времени отслеживали ход всех работ и могли обратиться к аналитике видеозаписей, что значительно повысило эффективность выполнения работ. Как отмечает компания, видеонаблюдение пользуется спросом и у представителей бизнеса: такие системы помогают решать конфликтные ситуации, оценивать работу персонала, обеспечивать безопасность выполнения работ и в целом принимать верные решения.

— Наша система, основанная на технологии облачного видеонаблюдения, является уникальной в своем роде и помогает в реализации федеральных и национальных программ согласно требованиям Минстроя России. Цифровое решение объединяет видеопотоки с разных объектов от нескольких подрядчиков по принципу единого окна в режиме онлайн, что обеспечивает контроль за ходом строительства — эффективностью труда работников, расходом материалов, сроками сдачи объектов. У заказчика есть возможность отследить ход стройки с любого электронного устройства из любой точки мира, — отметила директор Калмыцкого филиала ПАО «Ростелеком» Ольга Харкибенова.

Источник: пресс-служба «Ростелеком»
  • Предотвращение чрезвычайных ситуаций

Система визуального мониторинга способна мгновенно распознать нарушения, которые традиционные системы безопасности могли бы пропустить или среагировать на них недостаточно оперативно. При обнаружении задымления или пожара, оставленного предмета, незаконного проникновения на территорию ответственный сотрудник автоматически получает срочное сообщение, а на его монитор или мобильное устройство выводится видео с камеры, фиксирующей ЧС. Это позволяет немедленно принять решение, а значит, снизить возможные риски и финансовые потери.

Благодаря непрерывному анализу ситуаций на охраняемой территории умные системы видеоаналитики могут быстро обнаруживать и предотвращать несанкционированный доступ на площадку, распознавать знаки опасных грузов и улучшать контроль за ними, определять потенциально опасные события, например нахождение людей рядом с тяжелой техникой. Системы видеоаналитики защищают площадку круглосуточно, минимизируют такие инциденты, как кражи инструментов, оборудования, материалов, транспортных средств или вандализм: граффити, разбитые окна, повреждение строительного оборудования.

Например, система видеоаналитики, реализованная российским разработчиком CVC для собственника песчаного карьера, позволила заказчику сэкономить 1,7 млн рублей в месяц на хищении песка. Компания разработала и обучила нейросеть, которая анализировала изображения с видеокамер и контролировала проезд на карьер только оформленных в учетной системе транспортных средств, правила выезда грузовиков (согласно регламенту ТС должно выезжать за КПП без тента), а также оценивала, соответствует ли реальный объем кузова указанному в учетной системе.

Другой пример применения видеоаналитики уже в промышленном секторе — проект СИБУРа по строительству Амурского газоперерабатывающего завода, который реализуется в регионе со сложными природно-климатическими условиями и недостаточно развитой инфраструктурой. В связи с большой протяженностью объектов строительства и высокой сложностью работ СИБУР использует БПЛА для контроля за проведением работ, выявления действий и условий, требующих особого контроля на объектах строительства, а также применяет технологии видеоаналитики на основе нейросетей.

Источник: пресс-служба СИБУР
— СИБУР активно развивает продукт «Дрон-сервис», совершенствуя автоматизацию полетов и интеллектуальную обработку полученных данных. Эти новшества позволят минимизировать влияние человеческого фактора и как результат повысят уровень контрольной среды на предприятиях, — отметил Андрей Лантрат, владелец продукта, СИБУР.

Видео с камеры беспилотного летательного аппарата транслируется в реальном времени на планшет сотрудника отдела промышленной безопасности. Качество и детальность транслируемого видео обеспечивает возможность визуальной идентификации нарушений, осуществления оперативного реагирования и устранения нарушений. В дальнейшем полученные видеоматериалы могут обрабатываться системами видеоаналитики, разработанными специалистами цифрового СИБУРа, в том числе с целью выявлять очаги возгорания и несанкционированные свалки отходов на объектах строительства, в вахтовых городках строителей и в непосредственной близости от стройки.

Источник: пресс-служба СИБУР

Итоги

Современные системы видеоаналитики можно считать одним из необходимых компонентов цифровизации строительной отрасли. Использование систем машинного обучения и компьютерного зрения позволяют сократить время на идентификацию и оценку инцидентов безопасности, мгновенно оповещать ответственных сотрудников о подозрительной активности, опасностях, происшествиях, тем самым минимизируя последствия и сокращая затраты на их устранение.

Достоверная информация, поступающая в реальном времени, позволяет проактивно действовать, корректируя планы строительства, повышая эффективность труда, улучшая взаимодействие строительных бригад и оптимизируя использование техники на площадке.

Видеоаналитика и оперативная обработка поступающей информации минимизируют риски возникновения чрезвычайных ситуаций и сокращают затраты на расследование инцидентов.

автор: Максим Иванов
Поделиться: