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.
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%.
Речь шла о ТПУ на территории Петербурга и ближних районов Ленинградской области, образующие вместе Петербургскую агломерацию. Алексей Косарев, начальник отдела стратегического планирования Комитета экономического развития и инвестиционной деятельности правительства Ленинградской области, отметил разбалансированность транспортного и градостроительного планирования на территории агломерации. Власти региона предпринимают попытки сдержать расползание массового строительства в зоне агломерации на границе Петербурга. Однако транспорт остается проблемой для жителей прилегающих к городу районов области.
Александр Баранов, генеральный директор компании «Лабград», также отмечает «уже сформированную проблему» транспортного сообщения и необходимость «сшивки города и агломерации», что позволит сократить время на дорогу. Однако, по его словам, город не ставит задачу создать ТПУ. Речь идет о рекомендациях.
Антон Финогенов, директор по развитию городской среды ДОМ.РФ, полагает, что Петербургу уже сейчас нужны не меньше дюжины ТПУ. И в предыдущих генпланах такие проекты были. «Последние лет двадцать слышу о развитии ТПУ в Петербурге. Планы сильно отстают от реализации», — отметил он.
Сергей Ветлугин, первый заместитель генерального директора АО «НИПИИ ”Ленметрогипротранс”», обозначил несколько специфических моментов. Все начинается с разработки обосновывающих документов. На этом этапе проводится анализ, выполняется проект планировки территории и т. д. Но затем выясняется, что на участке есть инженерные сети, которые монополисты не разрешают переносить. Например, такая ситуация сложилась при разработке участка для станции метро «Горный институт». А чтобы запустить уже построенную станцию «Театральная площадь», нужно выкупить здание, находящееся в частной собственности. Это не вписывается в экономику проекта, поэтому город получит транзитную станцию, которая будет работать на прогон, — войти или выйти пассажиры не смогут.
Дмитрий Бойцов, главный архитектор АО «НИПИИ ”Ленметрогипротранс”», прямо указывает на необходимость единой координирующей структуры, приводя в пример Москву, где увязка проектов происходит на уровне вице-мэров. В столице, по его сведениям, построены десятки ТПУ, при строительстве задействованы большие участки, привлекаются частные инвесторы для строительства коммерческих площадей. «Для реализации проектов должно быть административное курирование на уровне вице-губернаторов, потом должны быть конкурсы. И в рамках ТЭО в конкурсной документации надо ответить на вопросы по выносу сетей, усилению зданий и прочее», — полагает Дмитрий Бойцов.
Алексей Шашкин, генеральный директор компании «Геореконструкция», подтвердил: монополисты, владеющие сетями, строить не дают. По его словам, согласовывая проекты, монополисты требуют оставить три метра им.
Илья Филимонов, главный архитектор бюро Intercolumnium, предлагает рассмотреть варианты, когда можно не только уходить под землю, но в новых районах подняться на верхние уровни. Это не менее сложный вариант, поскольку есть разные собственники. У архитекторов был опыт частных заказов на ТПУ, но сложные увязки с разными собственниками не позволили реализовать проекты. «Для комплексной работы необходим единый заказчик, который бы состыковал все профильные ведомства и частного заказчика», — подчеркнул он.
Андрей Хилинский, врио первого заместителя председателя КГА, отметил: «Мы уже выявили несколько узлов — “Беговая” на Яхтенной в их числе. Мы по максимуму увязали развитие железной дороги и метро, чтобы обеспечить бесшовную связь пассажиропотока».
