Искусственный интеллект в строительстве

Искусственный интеллект (ИИ) – закономерный этап развития технологий, применяемых на всех этапах строительства: от проектирования до завершения строительно-монтажных работ.

Технология ИИ основана на внедрении программно-аппаратных средств, способных решать задачи, традиционно считающихся прерогативой человека. В их числе: машинный слух и машинное зрение (распознавание естественной речи и визуальных образов соответственно), принятие решений на основе полученной информации и способность самостоятельно обучаться, используя имеющиеся данные.

Использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет, запрашивая и анализируя различные данные (ретроспективные, показатели с датчиков и др.), делать выводы и прогнозировать возможные риски (простои техники, отказы оборудования и т.д.). По итогам выявления возможных рисков, нейросеть либо предпринимает соответствующие действия, направленные на недопущение возникновения опасных ситуаций, либо своевременно предупреждает руководителя о ситуациях, на которые ему следует обратить внимание.

В начале нынешнего года Минстрой РФ опубликовал прогноз, в соответствии с которым внедрение ИИ в строительной сфере позволит обеспечить рост отрасли на 2,5% ВВП ежегодно.

Среди преимуществ использования искусственного интеллекта стоит отметить возможность работы ИИ в режиме 24/7 и полное исключение человеческого фактора (включая принятие нерациональных решений, исходя из соображений личной финансовой выгоды).

В дальнейшем повсеместное внедрение ИИ позволит сделать технологию более доступной, что, в свою очередь, станет причиной кратного роста доли использования искусственного интеллекта.

Основные направления использования искусственного интеллекта в строительстве:

— Предотвращение роста сметы в ходе строительства. Нейронные сети на основе анализа больших данных (Big Data) позволяют прогнозировать будущий перерасход еще на этапе проектирования. ИИ оперативно предоставляет свои выводы проектировщикам, что позволяет на этапе проектирования и разработки документации учесть все предстоящие затраты и заложить реальную смету и сроки выполнения работ.

— Проектирование. На стадии разработки проекта ИИ помогает найти оптимальное решение, полученное путем комплексного анализа множества факторов: географического положения, внешних условий, экономических факторов, опыта строительства аналогичных объектов и т.д. Работая в формате генеративного проектирования, нейронные сети предотвращают возникновение противоречий между моделями, созданными разными командами проектировщиков. Это, в свою очередь, исключает необходимость переделки и доработки проекта вследствие расхождения моделей, сокращая тем самым сроки проектирования.

— Управление материально-техническими ресурсами. Планирование поставки на строительную площадку оборудования и материалов при помощи искусственного интеллекта дает возможность минимизировать издержки за счет снижения количества неиспользуемых остатков.

— Планирование и контроль выполнения строительно-монтажных работ. Разработка оптимального графика СМР, учитывающего взаимное влияние целого ряда факторов: последовательности технологических процессов, количества и сроков поставки оборудования и материалов, не допускающих возникновения простоев, регулярный и непрерывный контроль соответствия реально выполняемых работ разработанному календарному плану и т.д.

— Управление строительными машинами и оборудованием. Внедрение использования на строительной площадке роботизированной техники позволяет избегать аварий и простоев, что значительно повышает эффективность и производительность технических ресурсов.

— Замена людских ресурсов. Еще одной тенденцией является использование роботов для выполнения рутинных процессов (к примеру, возведения кирпичной кладки или штукатурных работ), что позволяет сократить общее время строительства и повысить качество выполняемых работ за счет исключения человеческого фактора.

— Выполнение работ за пределами строительной площадки. Искусственный интеллект может быть использован для управления роботами, работающими на заводах по производству строительных конструкций и укрупненных компонентов зданий и сооружений. Такой подход позволяет сократить сроки строительно-монтажных работ, поскольку на стройплощадке выполняется только укрупненная сборка готовых элементов, изготовленных на заводе.

— Контроль качества работ. Использование технологии машинного зрения, а также анализ больших данных, поступающих с множества датчиков в режиме реального времени, позволяет оперативно выявлять возникающие дефекты и своевременно их устранять. В результате значительно повышается конечное качество строительства.

— Обеспечение безопасности работ. Ещё одна возможность машинного зрения — контроль соблюдения норм промышленной безопасности и охраны труда с мгновенным оповещением о выявленных нарушениях.

Искусственный интеллект в настоящий момент уже активно применяется  в строительстве. В качестве примера можно привести строительство нового терминала аэропорта города Гонолулу (Гавайи). В рамках реализации проекта использовались дроны, оснащенные машинным зрением. Получаемые с их помощью данные о ходе выполнения работ позволили на полгода сократить срок строительства и снизить стоимость работ по сравнению с первоначальной сметой.

К примеру, с 2017 года компания One construction intelligence  внедряла на строительных площадках робототехники с целью создания 3-D моделей возводимых объектов, которые затем обрабатываются нейронной сетью для выявления несоблюдения технологий или срыва проектных сроков. Подобный подход позволяет устранять возникающие несоответствия на ранних этапах – до того, как проблемы становятся критическими.

Еще одним примером является российский девелопер ГК «Самолет». В настоящее время компания ведет разработку роботов, оснащенных машинным зрением. Целью проекта является повышение качества контроля строительно-монтажных работ и построение 3-D моделей строящегося объекта.

Активно внедряются технологии ИИ при выполнении проектных работ. Пример – технология SWAPP.AI, позволяющая делегировать нейронным сетям выполнение рутинных операций при разработке графической части проектной документации. Внесение любых, даже незначительных изменений в проект, требует корректировки практически всех разделов проекта. Использование SWAPP дает возможность делегировать эти правки нейронным сетям, значительно снижая нагрузку на проектировщиков. Это позволяет не только значительно сократить сроки проектирования, но и выполнять больший объем работ без увеличения штата сотрудников. Архитекторы и дизайнеры, освобожденные рутинной работы, получат больше возможностей для разработки изящных креативных решений.

По оценкам специалистов, глубокое внедрение технологий ИИ, нейронных сетей и машинного обучения позволит снизить затраты на строительство в среднем на 20%. При этом массовой замены строителей роботами не предвидится. Более вероятно, что внедрение искусственного интеллекта изменит существующие бизнес-модели, снизит травматизм, стоимость и сроки выполнения работ за счет повышения эффективности технологических процессов.