Мария Горденко: Роботы и ИИ ускоряют процесс строительства на 15−20%

В последние годы все большую роль в строительной отрасли играют цифровые технологии, включая искусственный интеллект. Каковы основные направления использования ИИ в отрасли и его перспективы на будущее, порталу «Цифровое строительство» рассказала Мария Горденко, академический руководитель магистерской программы «Анализ данных в девелопменте», старший преподаватель НИУ ВШЭ и НИТУ МИСиС.

—  Как ИИ используется в строительной отрасли сегодня?

—  Достаточно активно, в основном при работе с массивами данных, а также в продажах. Можно выделить основные направления применения.

Управление проектами. Согласно прогнозам, к 2030 году около 80% задач по управлению проектами будет выполняться с использованием ИИ. Это системы, которые контролируют бюджет, человеческие ресурсы и платежные документы, предотвращая перерасход средств. В них постепенно внедряются нейросети, которые позволяют отслеживать ход работ и производительность бригад в режиме реального времени. Для этого используются технологии компьютерного зрения, например, анализ изображений или видеопотока, чтобы определить местоположение строительной техники и людей на объекте. Используются такие системы в данный момент, в основном, в области строительства жилых домов. Как это происходит практически? Если на объекте пять домов, один бригадир просто физически не сможет отслеживать ход работ и сдавать ежедневные отчеты по каждому дому. А поскольку часто при строительстве появляются ошибки, связанные с человеческом фактором, это может представлять серьезную проблему. Сейчас за счет внедрения датчиков и умных камер неприятностей можно избежать. Возможно исследовать состояние каждой квартиры в режиме реального времени, мониторить и ход работ, и их соответствие задачам. Благодаря системам ИИ можно даже визуализировать 3D-модели для клиента, который может лично в любой момент посмотреть в режиме реального времени, как выглядит его квартира.

Отслеживание цен и спроса. Всё, что касается строительства, характеризуется высокой степенью изменчивости. Например, постоянно меняются цены на материалы. Если мы строим много домов, критически важно знать, сколько и по какой цене этих материалов закупать. Поэтому сейчас актуально использование ИИ-моделей с машинным обучением, которые на основе исторических данных и новостного фона могут предсказать цены. Разумеется, все эти данные просматриваются аналитиками, но системы с ИИ выступают как помощники, которые могут одновременно анализировать сведения из множества источников.

Кроме цен на материалы, такие системы могут прогнозировать и цены на недвижимость с учетом различных факторов (расположение окон, этаж и так далее). То есть программа анализирует исторические данные, как и по какой цене покупались и покупаются квартиры, плюс данные о том, какие квартиры люди чаще просматривают. Эти программы с автоматизацией в режиме реального времени уже применяются крупными девелоперами. Согласно исследованию, проведенному Harvard Business Review, компании, использующие ИИ в продажах, смогли увеличить количество лидов более чем на 50%, сократить время звонков на 60−70% и добиться снижения затрат на 40−60%.

Проектирование и планирование. Согласование документации — длительный процесс, который может занять месяц. Разумеется, это потеря денег. Поэтому девелоперы применяют специализированные модели машинного обучения, которые могут анализировать проектную документацию по теме соблюдения строительных норм, правил. ИИ может находить ошибки в схемах или чертежах и это сокращает период согласования плана.

— А что касается безопасности на стройплощадке?

— ИИ способен следить за техникой безопасности. Это важно, так как за ее несоблюдение компаниям приходят большие штрафы. И уже сейчас внедрены системы, которые через датчики и камеры отслеживают, носит ли рабочий все то, что должен носить на стройке (каски, специальные сапоги, респираторы). Бригадир в режиме реального времени может получать на планшет или телефон уведомления о нарушении рабочими правил. Это хорошо и для компании, и для ее работников, потому что при проведении проверок, в том числе внеплановых, снижаются издержки.

ИИ также контролирует использование техники. Например, это касается работы со станками и другим оборудованием, для правильного функционирования которого нужен определенный режим. Датчики с ИИ могут автоматически отслеживать работу этой техники и отключать ее в случае возможных перегрузок или неисправностей.

Технологии компьютерного зрения помогают определять, кто находится на стройплощадке, отслеживать передвижение транспорта. Они обнаруживают забытые вещи или представляющие опасность предметы и информируют об этом ответственных лиц в мессенджерах или внутренних системах мониторинга.

— Сейчас много говорят про строительство с помощью роботов. Смогут ли они полностью заменить людей?

— Существующий сейчас ИИ может широко применяться, например, на уровне оператора колл-центра или там, где требуется механическая работа, то есть с данными и по шаблону. ИИ сможет заменить специалистов, которые решают рутинные и систематизированные задачи, но не профессионалов и даже не специалистов среднего уровня. Робот на основе ИИ может, например, сварить одинаковые детали или обсудить по скрипту какие-то вещи с клиентом колл-центра, но заменить нетипичный ручной труд или труд проектировщика пока не способен. Еще 15−20 лет потребуется, чтобы ИИ выполнял задачи на уровне человека. Сейчас же он на начальной стадии развития и может решать только узкий круг вопросов, на которые был обучен.

- Если мы заговорили о роботах, какие сейчас применяются на стройке?

— В последний год активно используются сварочные роботы, которыми может оперировать даже специалист начального уровня. Также популярны дроны, которые позволяют мониторить объекты. Преимущества роботов в том, что они не устают и делают работу лучше и быстрее человека. В режиме тестирования некоторые компании используют роботов для кладки, 3D-печати, роботов для рисования макетов и для связывания арматуры, самоуправляемые грузовики. Например, в Иннополисе сейчас испытывают беспилотный КамАЗ.

— Как применение роботов и ИИ ускоряет процесс строительства?

— Если для сварки определенной детали человеку требуется 30 минут, то роботу хватит 7−8 минут. То есть работа выполняется в 4−5 раз быстрее. На стадии проектирования упрощается процесс согласования документации, так как с помощью существующих моделей ИИ мы можем обнаружить часть ошибок. Получается, в целом процесс строительства ускоряется на 10−15%.

— Какой процент строительных компаний использует ИИ?

— Строительство является одной из наименее цифровизированных отраслей, особенно по сравнению с финтехом и телекомом. Только 20−30% компаний в девелопменте используют ИИ для работы с клиентами и ценообразования. Сложности внедрения связаны с консерватизмом отрасли и сложностями интеграции. В телекоме и финансах большинство данных изначально цифровые, в то время как в строительстве есть реальные физические объекты, что создает дополнительные сложности. Сначала необходимо оцифровать объекты (например, строительную технику), затем использовать технологию компьютерного зрения для распознавания на фото или видео и принятия соответствующих решений. Это преобразование реальных объектов в цифровые данные может быть трудным и затратным процессом.

— Как ИИ изменит строительную отрасль в будущем?

— Мы придем к тому, что все дома будут умными. Потому что это энергоэффективность, это безопасность, постоянный мониторинг показателей, комфортных для жильцов. Уже сейчас системы умного дома активно внедряются в девелопменте, и очень модно стало продавать квартиры, где они уже установлены. В будущем же все здания станут умными, то есть каждая квартира с помощью ИИ будет интегрирована в систему управления зданием.

Процесс самого строительства тоже будет автоматизирован за счет применения роботов, БПЛА, датчиков, самоуправляемых автомобилей. Планирование домов, а также покупка и продажа станут более цифровыми. В крупных девелоперских компаниях сейчас разрабатываются диджитал-платформы для управления строительством, которые включают экосистемы с полным сопровождением экспертов и математически модели для анализа эластичности спроса на квартиры. Они помогают определить оптимальное соотношение цены и количества продаж для увеличения прибыли и учитывают множество факторов, влияющих на спрос.