Что мешает развитию искусственного интеллекта в строительной отрасли

Москва. 28 февраля. Российская Газета —  Развитие строительной отрасли связано в первую очередь с решениями на базе искусственного интеллекта. При этом, как отмечают эксперты, сдерживающим фактором остается малый объем машиночитаемой документации и низкий процент использования технологий BIM-моделирования.

«Прирост в строительной области за счет использования решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) может достигнуть 2,5% внутреннего валового продукта в год«, — заявил замглавы минстроя Константин Михайлик в ходе заседания за круглым столом, посвященном внедрению искусственного интеллекта в строительстве и ЖКХ. По мнению замминистра, существуют два направления, где можно использовать искусственный интеллект.

Первое направление — это комплексное развитие территорий (КРТ). С помощью ИИ-решений можно намного быстрее и дешевле проводить поиск, отбор и анализ территорий для вовлечения их в процесс КРТ.

Второе направление — это использование ИИ в работе Главгосэкспертизы. «Алгоритмы искусственного интеллекта начинают там постепенно заменять экспертов. Речь идет об анализе результатов инженерных изысканий, проектной документации, наборе данных, машинной обработке и индексировании данных, — сказал Михайлик и добавил: — Однако если мы повышаем эффективность за счет снижения трудозатрат, то должны решить и возникающие при этом этические вопросы, а также вопрос переобучения людей«.

Эксперты отмечают, что строительные компании уже успешно используют нейросетевые модели в рабочих процессах, госкомпаниям стоит позаимствовать лучшие практики из коммерческого сектора.

Директор Единой информационной системы жилищного строительства (ЕИСЖС) ДОМ.РФ Александр Лукьянов представил пилотные решения с использованием технологии машинного обучения нейросетевых моделей, которые уже используют в ЕИСЖС. Система получает структурированные и машиночитаемые данные от 3,5 тыс. застройщиков, которые возводят 9,5 тыс. домов. Затем ИИ выделяет ключевые элементы конструкции объекта строительства и на основе фотографий, которые ежемесячно поступают от застройщика, анализирует темпы строительства. Система автоматически определяет объекты, строительство которых не укладывается в проектную декларацию, и информирует внутренние службы, а также отправляет предупреждения в личные кабинеты участников Единой информационной системы жилищного строительства.

Еще одно внедренное в ЕИСЖС ИИ-решение занимается мониторингом проектного финансирования и информирует банки об объектах, ход строительства которых требует внимания или проверки.

Участники круглого стола выделили основные барьеры, которые затрудняют внедрение искусственного интеллекта в строительную отрасль и ЖКХ.

Среди них недостаток машиночитаемых данных, недостаточное качество этих данных, а также тот факт, что сегодня всего 13% застройщиков используют технологию информационного моделирования, что затрудняет обучение нейросетевых моделей. Вопросы, требующие решения при внедрении ИИ в российский стройкомплекс, — обучение специалистов в области data-science и замена зарубежного ПО на российское.

Чтобы по-настоящему получить эффект от использования ИИ-технологий при строительстве и в ЖКХ, необходимо объединять все возможные источники данных и информации, создавая тем самым экосистему для хранения, доступа и обработки данных, отметили специалисты в области строительства.