ИИ в строительстве

Искусственный интеллект сегодня упрощает работу во многих областях: в сельском хозяйстве, промышленности, медицине, искусстве и в других сферах.

Искусственный интеллект в строительстве может быть интегрирован в процессы проектирования и эксплуатации зданий, в продумывание безопасности строений, а также в анализ качества строительства. Алгоритмы могут генерировать различные архитектурные стили и решения, учитывая заданные параметры.

Как искусственный интеллект используется в строительстве

В строительной области использование искусственного интеллекта начинается уже с документов. Получение разрешения на стройку в конкретном месте — сложный процесс для домовладельцев и застройщиков. Правила сложны и запутанны, поэтому составление заявки отнимает много времени. Использование ИИ в строительстве ускоряет процесс и помогает людям получить разрешение на строительство объекта.

Например, международная организация Buildsmart AI создала пользовательское приложение на основе ИИ, которое помогает гражданам создавать индивидуальные заявки на получение разрешений на планирование с учётом особенностей их конкретного проекта.

Технологии ИИ автоматизируют закупки стройматериалов, анализируют потребности проекта и только после этого делают заказы. Благодаря такому подходу затраты на материалы снижаются. Другие приложения помогают выбирать строительные площадки, соответствующие законодательству и требованиям безопасности.

Технологии ИИ помогают автоматизировать рутинные задачи и повышают общую эффективность проектов. Для этого разрабатываются дроны, которые способны составлять высокоточные 3D-снимки объектов, чтобы избежать ошибок.

Примеры искусственного интеллекта для строительства

Сегодня трудно перечислить все направления использования искусственного интеллекта в строительной сфере, айти-разработчики делают невероятное. Приводим только некоторые примеры использования ИИ.

— Предиктивная аналитика. С помощью статистического моделирования можно «вести» объект ещё с этапа планирования до начала возведения объекта. Можно узнать, в какое время лучше начинать и какой бюджет готовить для проекта. — Оптимизация использования материалов. Нейросети помогают в выборе оптимальных материалов для стройки, что сокращает отходы и снижает затраты. Алгоритмы анализируют прочность, стоимость и экологические характеристики различных материалов. — Моделирование и симуляции. Применяя методы искусственного интеллекта, можно создавать сложные модели, которые предсказывают поведение строений под воздействием различных факторов: ветровых нагрузок, землетрясения и т. д. Это позволяет улучшить безопасность и долговечность конструкций. — Умные городские системы. Нейросети помогают в проектировании инфраструктуры городов, оптимизируя размещение дорог, зданий и других объектов для улучшения транспортной доступности и уменьшения загрязнения. — Мониторинг и управление зданиями. Технологии ИИ контролируют работу инженерных систем зданий (отопление, вентиляция, кондиционирование) и оптимизируют их эффективность в зависимости от использования помещений, что способствует снижению энергозатрат.

Системы и приложения ИИ в строительстве

Компании разрабатывают приложения для трансформации отрасли, каждого процесса и каждого продукта. И добиваются весомых результатов.

Специалисты американской компании Katerra разработали полноценную платформу на основе ИИ для управления стройкой. Приложение отслеживает создание проектной документации, наблюдение за безопасностью, создание ежедневных отчётов, автоматизация закупок. Это позволило снизить затраты на материалы на 10-15%.

Российская группа компаний «Самолёт» внедряет роботособак с ИИ для создания 3D-модели местности. Такой робот с помощью ИИ сканирует 2 тысячи квадратных метров земли примерно за 12 минут, тогда как у человека этот процесс займёт 72 часа. С помощью роботособак тестируют соответствие построенного объекта ранее утверждённому проекту.

Британская компания nPlan использует ИИ для анализа информации о прошлых проектах и прогнозирования возможных проблем с качеством. Это позволяет заранее выявлять и устранять потенциальные дефекты.

Система компании Buildots применяет 360-градусные видеокамеры на касках рабочих для сбора данных о ходе стройки, а нейросети анализируют эту информацию и отправляют менеджерам проектов.

Платформа Pillar Technologies использует специальные сенсоры для мониторинга условий на объекте: температуры, влажности и вибрации, что помогает предотвращать аварии и повышать безопасность.

Использование нейросетей в строительстве и проектировании также позволяет быстро находить нужные чертежи и документы, улучшая организацию работы на площадке.

Роботизированные системы

Робот SAM (Semi-Automated Mason) на основе ИИ способен класть до 3000 кирпичей в день, что значительно превышает производительность человека и сокращает сроки строительства. Роботизированная система Hadrian X, разработанная компанией Fastbrick Robotics, способна автоматически класть кирпичи с высокой точностью, ускоряя процессы и снижая затраты.

Мониторинг строительных площадок

Дроны компании Kespry собирают данные о состоянии строительных объектов, создавая 3D-модели и отслеживая прогресс работ. Это позволяет оперативно выявлять и устранять проблемы. Платформа Skycatch применяют дроны для создания высокоточных 3D-карт объектов, что помогает в управлении проектами и контроле качества.

Повышение безопасности

Technologies применяет сенсоры с ИИ для мониторинга условий на строительной площадке: температуры, влажности и вибрации, что помогает предотвращать аварии и повышать безопасность.

Сокращение энергозатрат

Платформа Enertiv использует нейросети для мониторинга энергопотребления на объектах и в зданиях. ИИ анализирует данные и предлагает меры по снижению энергозатрат, что позволяет сократить расходы на энергию на 20-30%. Система Gridium применяет машинные алгоритмы для оптимизации энергопотребления в зданиях, что помогает строительным компаниям создавать более энергоэффективные объекты.

Перспективы ИИ для строительства

По мнению специалистов, будет продолжаться автоматизация процессов, улучшая качество зданий и снижая затраты. Можно ожидать появления полностью автономных строительных площадок, где технологии искусственного интеллекта будут управлять всеми аспектами проекта, от планирования до завершения.

Например, система, созданная компанией Smartvid.io, использует нейросети для анализа видео с камер наблюдения и выявления потенциально опасных ситуаций, например, отсутствие защитного снаряжения у рабочих. Компания Built Robotics разрабатывает автономные экскаваторы и бульдозеры, которые могут работать без участия человека, что значительно ускоряет стройку и снижает риски для рабочих.

Будущее строительства с ИИ

Будущее отрасли с внедрением искусственного интеллекта выглядит многообещающе. Ожидается, что ИИ будет играть ключевую роль в создании «умных городов», где здания и инфраструктура будут интегрированы в единую сеть, управляемую ИИ. Это поможет значительно повысить качество жизни и устойчивость городов.

Такие экосистемы позволят оптимизировать энергопотребление: например, автоматически регулировать освещение и отопление в зависимости от присутствия людей и погодных условий.

Нейросети будут использоваться для разработки и управления материалами для стройки, которые могут изменять свои свойства в зависимости от условий эксплуатации. Это позволит создавать более долговечные и устойчивые здания.

Согласно исследованию ДОМ.РФ, мировой рынок ИИ в строительстве достигнет $550 млрд к 2030 году. В России вклад ИИ в строительную сферу к 2028 году составит более 1 триллиона рублей, а рынок искусственного интеллекта вырастет до 650 миллиардов рублей.

По данным Azobuild, в компаниях, использующих BIM (информационную модель зданий) с интеграцией ИИ, сроки реализации проектов сокращаются на 20% благодаря более точному планированию и уменьшению количества доработок.

Минусы и риски использования ИИ в строительстве

Искусственный интеллект открывает множество возможностей для повышения эффективности, оптимизации процессов и сокращения затрат. Однако вместе с потенциальными преимуществами существуют и определённые риски.

С увеличением применения искусственного интеллекта возникает риск чрезмерной зависимости от технологий. Если система выходит из строя или подвергается кибератаке, это вызовет серьёзные проблемы — ведь её нужно кому-то заменить. Проще говоря, люди отвыкнут думать.

Возникнет необходимость в специалистах, которые умеют работать с ИИ, и это может создать дефицит квалифицированных кадров и привести к задержкам реализации проектов.

Использование систем с ИИ может вызвать вопросы о приватности данных, ответственности за ошибки и последствия нововведений. Определить, кто автор и кто несёт ответственность в случае ошибок системы, может быть сложно.

Также автоматизация процессов может привести к сокращению рабочих мест.

Системы искусственного интеллекта в строительстве будут использоваться для обучения и развития навыков рабочих на площадках. ИИ сможет анализировать данные о производительности рабочих и предлагать индивидуальные программы обучения для повышения их квалификации.