Мнения 24 января 2023

Робот-строитель и каски с камерой: как ИИ делает возведение домов безопасным

Далее

В прошлом году в сфере искусственного интеллекта случился настоящий бум. Алгоритмы пишут картины и тексты, помогают разработчикам с созданием кода и иногда даже отвечают на вопросы лучше Google. Однако этим область деятельности нейросетей не ограничивается: ИИ актуален даже для таких плохо цифровизированных сфер, как строительство. Кирилл Поляков, управляющий партнер компании «Прагма» (резидент «Сколково»), рассказал, как ИИ используется в отрасли и какие перспективы у этой технологии.

Как искусственный интеллект используется в строительстве 

Глобальный рынок искусственного интеллекта в стройке оценивался в $496 млн в 2021 году и, по прогнозам, достигнет $8,6 млрд к 2031 году с впечатляющим среднегодовым темпом роста — около 34%. У технологии много вариантов применения в индустрии, в том числе в сочетании с другими инструментами. 

Робототехника 

Роботы позволяют увеличить производительность и ускорить проведение строительных работ. В некоторых случаях также возможно повысить качество стройки за счет минимизации брака. На мировом рынке уже есть несколько строительных роботов, способных выполнять широкий спектр задач на площадке. 

Например, компания Canvas из США разработала робота, который выполняет отделку стен. Этот четырехколесный автомат использует LiDAR, чтобы «видеть» помещение, в котором он находится. С помощью роботизированной руки он шлифует поверхности и наносит слои гипсокартонной смеси. А Built Robotics создала технологию управления экскаваторами без участия человека. В апреле 2022 года компания привлекла $64 млн. 

В России тоже есть промышленные роботы собственного производства, и все же это направление пока находится в зачаточном состоянии. 

Дроны 

Еще несколько лет назад для того, чтобы получить информацию о строительной площадке с высоты птичьего полета, нужно было отправлять к ней вертолет. Благодаря дронам эта операция стала частью повседневности.  

Беспилотники уже используются для создания аэрофотоснимков рабочей площадки и удаленного отслеживания хода работ. Это позволяет экономить деньги и время на реализацию проекта. Плюс снимки с воздуха помогают руководителям выявить потенциальные проблемы, которые не были очевидны с Земли. Данные, полученные с дронов, можно оцифровать и использовать не только для планирования и контроля, но даже интегрировать в документацию (например, в акты выполненных работ). 

Яркий пример компании, которая работает в этом направлении, — TraceAir с российскими корнями. Она предлагает платформу для контроля строительства на основе данных с дронов, совмещая 3D-копии с проектной документацией. 

Интернет вещей 

ИИ сегодня можно «надеть» на себя благодаря интернету вещей — носимые устройства помогают собирать данные со стройплощадки в режиме реального времени и затем использовать для создания цифровых двойников, мониторинга проекта, анализа прогресса и поиска несоответствий. 

В этой сфере работает, например, компания Buildots, которая в мае 2022 года привлекла $60 млн. Buildots анализирует графики реализации проектов, документацию по дизайну и другую информацию для создания модели строительной площадки. Рабочие оснащают каски 360-градусной камерой и загружают отснятый материал в Buildots. Платформа автоматически сравнивает особенности объекта с моделью для оценки прогресса, размывая людей на кадрах в целях соблюдения требований законодательства.

Интернет вещей также помогает снизить количество несчастных случаев на стройплощадках за счет постоянного мониторинга и анализа поведения и состояния работника. В сентябре 2022 года Минстрой России отметил, что количество несчастных случаев на стройке с 2009 года сократилось в 2,5 раза, что во многом связано с внедрением информационных технологий. 

Предиктивная аналитика 

Предиктивная аналитика позволяет повысить операционную эффективность строительного бизнеса и актуальна на разных стадиях работ. Она основана на использовании текущих и исторических данных для прогнозирования с помощью статистического моделирования и машинного обучения. Примеры юзкейсов: 

  • Планирование и составление графика строительного проекта. С помощью ИИ можно проанализировать исторические данные о схожих проектах в регионе и спрогнозировать сроки реализации и бюджеты, а также лучшее время начала строительства.
  • Отслеживание и отчетность на протяжении всего жизненного цикла работ, чтобы каждый участник (заказчик, генподрядчик и субподрядчики) знал, на какой стадии находится проект в любой момент времени.
  • Анализ гарантийных претензий для предотвращения проблем, отказов оборудования и так далее. Например, можно определить, с кем из подрядчиков возникает больше всего сложностей при работе. 

Технологические компании уже используют предиктивную аналитику в строительной отрасли. Например, израильская BeamUP сокращает время на проектирование и позволяет предприятию выйти за рамки управления отдельными объектами, получая данные обо всей сети. Она анализирует местоположение объектов, их инженерные системы, архитектурные элементы и отвечает на такие вопросы, как «У каких типов зданий больше всего проблем с соблюдением нормативных требований?» и «Как мне сократить расходы, покупая только оборудование с низкой частотой отказов?».

В своей платформе PragmaCore мы тоже используем предиктивную аналитику. Это интеллектуальная система планирования, контроля и мониторинга строительства. Мы автоматизируем процесс создания и корректировки графиков календарно-сетевого планирования проекта и позволяем управлять ресурсами на основе данных, исключая негативное влияние человеческого фактора. 

AR и VR 

ИИ часто сочетается с другими технологиями, в том числе с дополненной и виртуальной реальностью. В VR можно увидеть, как в будущем станут выглядеть объекты (от квартир до заводов). Можно разрабатывать цифровые модели проектов вместе с коллегами со всего мира и делиться планами с инвесторами еще до начала реализации. 

Пример: российская компания Planoplan предлагает инструменты для генерации дизайн-проектов — от эскизов до визуализации, чертежей и PDF-альбома. Застройщики могут размещать 3D-квартиры на сайте жилого комплекса и проводить VR-туры по ним. 

А с помощью дополненной реальности, которая объединяет физическое окружение пользователя с информацией, генерируемой компьютером в режиме реального времени, можно сравнить происходящее на строительной площадки с планом. AR и VR также актуальны при обучении новых работников, так как позволяют минимизировать риски для их здоровья. 

ИИ в российской стройке 

В России уровень цифровизации строительства пока низкий — около 10%. К инновациям игроки российского рынка только присматриваются. Причин много: большое количество участников проекта (это сам заказчик, генподрядчик, а также многочисленные субподрядчики), как следствие — необходимость длительных согласований, проверок, внесения изменений в документацию. 

Также это большое количество взаимосвязанных процессов, которые требуют много ресурсов, длительные жизненные циклы проектов и другие особенности инвестиционно-строительных проектов. Свою роль играет и цифровой консерватизм, нежелание делать по-новому. Плюс существует фактор коррупции: люди боятся, что цифровые технологии как минимум выведут на чистую воду их некомпетентность, как максимум — разоблачат воровство. 

Компетентность в целом становится одним из больших препятствий на пути развития ИИ в строительстве. Это актуально не только для России, но и для мирового рынка. Работа, которую необходимо выполнять в строительной отрасли с помощью ИИ, требует технических и специфических отраслевых знаний и навыков. А в стройке и так дефицит работников, в том числе квалифицированных инженеров. 

Наконец, не всегда понятно, оправдают ли себя затраты на технологии. Пока внедрение многих цифровых решений, даже BIM, напоминает игру. Компании могут использовать AR, VR, дронов и другие продукты для создания красивой картинки, а не реального повышения эффективности. Затраты в этом случае больше, чем выхлоп. 

При этом кейсы применения цифровых решений на рынке есть. Компании используют дроны, лазерное сканирование для получения 2D- и 3D-моделей окружающего пространства,  системы контроля и управления доступом, расширенную аналитику. 

  • Например, группа «Самолет» в октябре 2022 года сообщила о разработке системы предиктивной аналитики монолитных работ S.Monitoring. Она позволяет производить подсчет объема выполненных работ онлайн, информировать о простоях и находить их причины, предсказывать срок завершения работ, фиксировать нарушения техники безопасности. Компания утверждает, что с помощью нейросети удалось сократить количество простоев и увеличить производительность труда на 40%.
  • ДОМ.РФ на основе ИИ разработал сервис для оценки ликвидности будущих объектов жилищного строительства. С его помощью можно в том числе определять оптимальные локации для застройки, предсказывать стоимость квадратного метра, сроки с учетом возможных срывов. По прогнозам, это поможет снизить себестоимость строительства на 7–10%. 

Подобные инновации в первую очередь внедряют лидеры рынка. По некоторым данным, сегодня 90% ключевых застройщиков используют информационное моделирование на стадии проектирования. Но для всей индустрии эти цифры в разы меньше. Как показывает наш опыт, средние компании часто стесняются цифровизироваться и считают, что внедрение технологичных продуктов — удел крупных игроков. На деле у них часто есть все возможности для этого. 

Перспективы и прогнозы

У предиктивной аналитики в строительстве есть большие перспективы применения. Пока такая «аналитика» в России в основном сводится к «я знаю, я так уже делал». В будущем компании будут активно использовать базы данных и делать на основе глубокого анализа прогнозы по тому, как лучше реализовывать гражданские, строительные и инфраструктурные проекты. 

Например, сегодня проектировщики рассчитывают, какой должна быть высотность здания, построить ли в конкретном месте мост или туннель. Такие задачи можно было бы отдать на откуп ИИ, который даст рекомендации, обработав огромное количество информации о разных факторах: погодные условия, почва, трафик и так далее. 

Кроме того, есть потенциал у AR и VR, несмотря на дороговизну и сложность разработки моделей. Они актуальны для продаж, создания планировок, визуализации меблировки. Многие девелоперы уже используют их в своей работе. Те же решения пригодятся в промышленном инфраструктурном строительстве, чтобы визуализировать будущие проекты на местности. 

Подобные высокотехнологичные продукты будут сочетаться с более простыми, например, маркетплейсами, которые связывают между собой заказчиков, подрядчиков, поставщиков и работников и позволяют быстро и по рыночной стоимости закупать необходимые ресурсы. Вместе они помогут повысить эффективность стройки и сократить излишние расходы, которые могут достигать до 30% от стоимости реализации проекта. 


Читать далее:

Гигантское солнечное пятно поворачивается к Земле. Его видно невооруженным взглядом

Посмотрите, как летает безлопастный самолет. Его скорость превышает 900 км/ч

Млечный Путь оказался аномально большим для своей галактической нити