Технологии искусственного интеллекта позволят значительно повысить производительность труда в градостроительстве

Как отмечалось на научно-практической конференции «Перспективы использования искусственного интеллекта в градостроительной деятельности», состоявшейся в рамках XV Академических чтений, посвященных памяти академика РААСН Г. Л. Осипова, благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ) производительность труда в строительной отрасли увеличилась на 40%. В своем докладе руководитель направления «Данные и новые технологии» АО «ДОМ.РФ», заместитель директора АО «Банк ДОМ.РФ» Григорий Грязнов отметил, что ИИ дает возможность с помощью информационных систем выполнять действия, традиционно считавшиеся прерогативой человека. С помощью набора нелинейных алгоритмов машинного обучения ИИ позволяет обрабатывать изображения, видеофайлы, естественный язык. Оптимизируя все этапы строительства и эксплуатации объектов капитального строительства, ИИ ускоряет процессы инвестиционно-строительного цикла при тех же задействованных трудовых ресурсах. Благодаря технологиям ИИ проектируются и создаются виртуальные двойники зданий, осуществляются мониторинг и контроль за выполнением строительных работ, интеллектуальная обработка строительной документации, оптимизируются стадии эксплуатации зданий.

Снижение затрат за счет автоматизации бизнес-процессов стало одним из эффектов от внедрения ИИ в отрасль. На внедрении ИИ-технологий в бизнес-процессы специализируется структурное подразделение «Искусственный интеллект», сформированное «ДОМ.РФ» в 2023 году. В текущем году ключевыми направлениями деятельности этого подразделения стали перевод текстовых данных в машиночитаемый формат, поиск именованных сущностей в неструктурированных текстовых данных, работа с системами помощи принятия решений, а также распознавание и классификация графических образов на изображениях.

В качестве примера пилотируемой «ДОМ.РФ» технологии ИИ Григорий Грязнов привел анализ фотографий хода строительства, на основании которого оценивается строительная готовность внешнего фасада здания. Эта технология позволяет определять ключевые элементы конструкции объекта (решение задачи Image Detection), с помощью сравнения фотографий анализировать темпы строительства (Image Comparison), стандартизировать загружаемые в систему ракурсы и качество изображения, обогащать классические предикативные модели алгоритмами ИИ. Характеризуя эту и другие технологии, пилотируемые лабораторией искусственного интеллекта «ДОМ.РФ», Григорий Грязнов отметил, что она специализируется не на технологии генеративного ИИ (которая, как известно, позволяет генерировать текст и изображения), а на решении конкретных задач, уже сейчас способных давать определенный эффект при реализации бизнес-процессов компании.

Примерно на таком же уровне находится внедрение ИИ и в градостроительную деятельность. Об этом свидетельствует, в частности, выступление начальника Мастерской пространственного развития Главного архитектурно-планировочного управления Москомархитектуры (ГБУ «ГлавАПУ») Ольги Парфёновой. В своей презентации о цифровизации градостроительства она определила следующие этапы внедрения ИИ: слабый (машинное обучение) – может выполнять отдельные задачи качественно, иногда лучше, чем люди; сильный (машинный интеллект) – может «думать» и функционирует как человеческий мозг; супер (машинное сознание) – гораздо умнее, чем люди, в большинстве областей. По мнению Ольги Парфёновой, сейчас в России очень недоработанный, слабый ИИ, и если удастся приблизиться к сильному ИИ, то у нас будут суперклассные города. При этом суперсильный ИИ, считает Ольга Парфёнова, никогда не заменит человека и искусство проектирования, а лишь ускорит его.

Впрочем, судя по докладу доктора технических наук, директора мегафакультета трансляционных информационных технологий Национального исследовательского университета ИТМО (Санкт-Петербург), директора Национального центра когнитивных разработок Александра Бухановского, следующий этап цифровизации градостроительства, когда генеративный ИИ, имитируя интеллект человека, будет создавать фундаментальные модели для города, уже недалек. Эта модель будет состоять из двух частей, в одной из которых город будет представлен как объект, а в другой – как субъект. Такую собственную модель Университет ИТМО планирует представить в декабре. Но уже сейчас с ее помощью можно создавать, например, изящные мастер-планы застройки микрорайонов с расчетом всех характеристик, вплоть до смет.

ЦИТАТА В ТЕМУ

Ольга Парфёнова, начальник Мастерской пространственного развития ГБУ «ГлавАПУ»:

«В настоящий момент мы переходим от слабого искусственного интеллекта к сильному. То есть от алгоритмизированной автоматизации (голосовые помощники) до принятия решений и подсказок к дальнейшим действиям на основании анализа многофакторных и изначально противоречивых данных».

Алексей ТОРБА

«Строительная газета», 9 августа 2024 г.