Мария Горденко: «Драйвером внедрения ИИ станет принятие нормативно-правовых актов»

Руководитель магистерской программы «Анализ данных в девелопменте», старший преподаватель НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС о нормативном регулировании вопросов ИИ.

От трех до пяти лет, по мнению экспертов, потребуется на разработку нормативно-правовых актов (НПА) в области ИИ для строительства. Мария Горденко, ИТ-директор, руководитель магистерской программы «Анализ данных в девелопменте», старший преподаватель НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС считает, что регулирующие документы подтолкнут отрасль к применению ИИ. Кроме того, стоимость ИИ-решений год от года снижается, что в результате позволит даже небольшим застройщикам внедрять новые технологии.

Мария, так как в реальности идет внедрение технологий искусственного интеллекта в строительную отрасль России?

По данным «Индекса интеллектуальной зрелости отраслей экономики» от Национального центра развития искусственного интеллекта (НЦРИИ), показатели доверия к ИИ в отрасли достаточно высоки (66%), 28% строительных компаний уже задействовали ИИ, а 51% запланировали применение ИИ.

Как именно российские строители задействовали ИИ?

Девелоперы преимущественно внедряют нейросети и компьютерное зрение. Эти технологии применяются в видеокамерах, установленных стационарно или на беспилотниках. Дроны лучше инспектора обнаруживают нарушения персоналом техники безопасности на стройплощадках. Руководителям предлагается следить за реализацией строительных проектов с помощью сводных данных, предоставляемых беспилотниками и обрабатываемых в программном обеспечении с ИИ.

Нейросети и компьютерное зрение также легли и в основу интеллектуальных систем контроля запасов на складах, автоматического дозаказа стройматериалов и необходимого оборудования. Активно внедряются роботы, обученные подготавливать стены к чистовой отделке и выравнивать пол.

Искусственный интеллект уже научился искать ошибки в чертежах и документообороте. Развитие ИИ позволит специалистам в считанные минуты получать трехмерные модели зданий по заданным параметрам.

Для покупателей готовой недвижимости ИИ предлагает пройтись по виртуальным помещениям, выбрать варианты дизайна и меблировки, подсчитать стоимость понравившегося проекта.

Новые возможности сулит распространение технологий умного дома. Ведь гаджеты и датчики в жилых помещениях — это генераторы массива данных. Интерпретация накопленной информации позволит внедрять новые полезные сервисы на базе ИИ в процессы эксплуатации зданий.

Эксперты говорят, что искусственному интеллекту нельзя доверять на все 100%. Даже если ИИ пропустит 1% дефектов на этапе строительства, то это может крайне негативно отразится на эксплуатационных характеристиках…

Перекладывать ответственность только на ИИ нельзя, особенно при возведении критически важных объектов (плотин, дамб, атомных, гидроэлектростанций, теплоэлектроцентралей, тоннелей и т. д.). Ошибка в расчетах даже на 1% может обернутся, как минимум, серьезным материальным ущербом, а как максимум — катастрофой.

ИИ на стадии проектирования и строительства следует рассматривать как инструмент дополнительного контроля, как помощника в поиске оптимальных стратегий реализации проекта или ошибок в документации. Доверить ИИ можно, к примеру, проверку готовых расчетов допустимых значений снеговых, ветровых, гололедных нагрузок.

Парадокс заключается в том, что без присмотра со стороны опытного строителя ИИ не в состоянии работать эффективнее. В сфере девелопмента требуется соблюдать различные нормы, поэтому плоды труда ИИ будут тщательно оцениваться экспертами. ИИ может, например, предложить проект высотки без лестниц, окон и санузлов. Вряд ли люди захотят работать или жить в таких объектах. Роботов, красящих стены или выравнивающих пол, тоже нужно направлять, проверять эффективность их труда, заправлять смесями и т. д.

Пока что ИИ значительно преуспел в качестве ассистента по управлению жилыми помещениями. Так, умные колонки по голосовой команде достаточно успешно управляют бытовой техникой и электронными приборами.

Что препятствует распространению ИИ на российских стройках?

Основные барьеры — дороговизна ИИ-решений, дефицит ИТ-специалистов и цифровых ИИ-решений на российском рынке, отсутствие необходимой цифровой инфраструктуры, способной быстро интерпретировать массивы данных для обучения ИИ.

Как решаются эти проблемы?

Во-первых, в национальных целях развития РФ до 2030 года строительство отнесено к приоритетным отраслям, что ускорит снятие части барьеров. Во-вторых, и сами участники рынка заинтересованы в развитии отраслевого ИИ.

Так, на базе Альянса в сфере искусственного интеллекта усилиями Дом. РФ и «Самолет» создан отраслевой клуб по технологиям ИИ в строительстве и недвижимости. В клуб вступило более 30 участников из числа крупнейших застройщиков, вендоров программного обеспечения, образовательных учреждений и т. д.

Задача объединения — выявить пробелы в регулировании ИИ, определить драйверы роста отрасли, поделиться лучшими ИИ-практиками с рынком. Еще одно важное направление — обеспечение беспрепятственного доступа к обезличенным данным отрасли, например, для тренировки и проверки моделей. Также участники клуба разрабатывают единые принципы ИИ, на базе которых можно создать отраслевые стандарты. В этот клуб вошли и сотрудники факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Мы сотрудничаем с крупнейшими застройщиками России, подготавливая для отрасли кадры с цифровыми компетенциями.

Участие в Клубе — это возможность привлекать экспертов к обсуждениям и разработке важных для строительной отрасли ИИ-решений, получать доступ к лучшим ИИ-практикам, а также практически первыми узнавать о новинках и трендах в индустрии.

Например, с 2022 года «Самолет» совместно НИУ ВШЭ реализует магистерскую программу «Анализ данных в девелопменте». Слушателям мы рассказываем не только о машинном обучении и искусственном интеллекте, но и основных сценариях использования ИИ на стройке — мониторинге простоя техники, соблюдении мер безопасности на объектах, цикличности и т. д.

На разработку нормативов и стандартов в области ИИ для сферы строительства, как отмечали ранее эксперты НИУ ВШЭ, уйдет от трех до пяти лет. Что в итоге получит отрасль?

Стоит уточнить, что речь идет о двух направлениях. В-первых, отрасль переходит от бумажных носителей к машиночитаемому формату. Как ранее отмечал Андрей Копытин, руководитель Федерального центра нормирования, стандартизации и технической оценки соответствия в строительстве, этот процесс у крупнейших застройщиков займет от трех до пяти лет. Оцифровка документации позволит автоматизировать проектные операции, за счет чего удастся сократить длительность инвестиционно-строительного цикла.

Достаточно будет загрузить документ в специализированное программное обеспечение с искусственным интеллектом, чтобы оперативно получить замечания и рекомендации по их устранению, автоматически направить проектировщику уведомления об отклонении от норм, сроков и т. д.

Во-вторых, совершенствуются нормативно-правовые акты, нормативы и стандарты в области ИИ для строительства — они станут одним из драйверов внедрения ИИ в отрасль.

Главное, чтобы были приняты все необходимые нормативно-правовые акты для разграничения ответственности между застройщиками, подрядчиками и разработчиками интеллектуальных решений. Такие документы позволят определить виновных, если применение ИИ привело к форс-мажорам.

Какими темпами будет внедряться ИИ в стройку в перспективе трех-пяти лет?

По данным исследовательской компании Allied Market Researc, объем глобального рынка искусственного интеллекта в строительстве вырастет с $ 496,4 млн по итогам 2021 года до $ 8,6 млрд к 2031 году. Среднегодовая динамика составит 34%. Россия может рассчитывать на аналогичные процентные показатели, ведь отрасль заручилась поддержкой государства, из-за чего темпы строительства значительно ускорились. Так, в 2023 году введено почти 110,1 млн кв. м. жилья, это рекорд за все время.

Применение ИИ приведет к удешевлению некоторых процессов, связанных с девелопментом (например, отслеживание и исправление дефектов, контроль за соблюдением техники безопасности, работа со звонками в колл-центры и т. д.).

Отмечу, что из-за появления все новых ИИ-продуктов для строительной отрасли постепенно снижается стоимость таких решений. В результате, по моему мнению, в обозримой перспективе новые технологии станут доступны даже сравнительно небольшим застройщикам.