ИИ в архитектурном проектировании экономит от 3% до 9% расходов в пересчете на 1 кв. м. недвижимости

Так как на этот сегмент приходится не самая большая доля в бюджете проекта, поэтому и применяется ИИ не так активно.

Сценарий первый: инструмент визуализации, способный бесконечно создавать эскизы. ИИ в архитектурном проектировании может вносить изменения и улучшать качество изображений.

«Правда, по-прежнему до конца не решен вопрос сохранения геометрии при генерации вариантов картинки. Ведь нейросети понимают физическое пространство иначе, чем человек, и не могут корректно представить изображение в нескольких ракурсах или изменить точку обзора.

Однако есть надежда на генерацию видео, где за последний год произошел существенный прогресс. По заявлениям разработчиков, модели, научившиеся генерировать видео, уже умеют грамотно работать с ракурсом и перспективой в пространстве. А значит, вопрос с сохранением исходной геометрии объектов при визуализации может быть решен в ближайшем будущем», — объяснил Светлана Леонтюк, главный архитектор проекта бюро APEX, член Союза архитекторов России.

Сценарий второй: ИИ помогает оптимизировать рутину. Подготовка чертежей занимает до 60% времени и ресурсов специалиста. Программное обеспечение с ИИ позволяет ускорить этот процесс.

«Но развивается это направление медленнее, чем хотелось бы. Специализированные приложения для архитекторов все еще недоступны для массового использования профессионалами», — указывает Светлана Леонтюк.

Дело в том, что разработка такого ПО — весьма дорогая вещь, ведь необходимо создавать датасеты для обучения генеративных моделей с учетом множества переменных.

«Например, проектирование даже типового здания, такого как детский сад, не будет одинаковым на юге и на севере, в сейсмически активных зонах и на подтопляемой территории. Что уж говорить про менее универсальные проекты, например, элитное жилье или аэропорты», — поясняет Светлана Леонтюк.

Сценарий третий: анализ больших данных. Нейросети можно использовать для расчета и прогнозирования силы ветра, изменений температуры и освещенности, чтобы будущее расположение зданий было наиболее благоприятным с точки зрения климатических параметров.

Это помогает сократить расходы на кондиционирование, отопление, а также способствует устойчивому развитию. Насколько готов ИИ в архитектуре уменьшить расходы на строительство и стоимость квадратного метра.

Например, в Великобритании экономия составляет 8−15%, а в Москве — 3−9%. Поэтому конечная цель использования ИИ сегодня трансформируется.

«Фокус смещается с уменьшения расходов на получение наилучшего из возможных результатов за ограниченные деньги и время», — поясняет Светлана Леонтюк.