Внедрению ИИ в строительную отрасль препятствует дефицит кадров 

Эта проблема характерна для всей сферы в целом
Юлия Малева

Внедрению искусственного интеллекта (ИИ) в строительную отрасль препятствуют дефицит кадров, недостаточные вычислительные мощности, отсутствие необходимых данных и дублирование работы. Об этом в ходе заседания совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации сказал директор единой информационной системы жилищного строительства Дом.РФ Александр Лукьянов.

Для решения проблемы с дефицитом кадров необходимо подготавливать разработчиков в области ИИ и машинного обучения, добавил он. Сложности с отсутствием данных стоит решать посредством повышения количества машиночитаемых данных, а дублирования работы можно будет избежать благодаря созданию методологии и рекомендаций по внедрению ИИ-решений в отрасли, следует из его презентации.

Проблема дефицита кадров актуальна сейчас в целом для отрасли: строительному сектору не хватает порядка 1 млн представителей разных специальностей, говорил 13 марта министр строительства и ЖКХ Ирек Файзуллин в ходе форума «Молодой специалист – строитель будущего». Нехватка кадров ощущается, в частности, в связи с оттоком трудовых мигрантов, пояснял ранее «Ведомостям» генеральный директор ГК «CLT девелопмент» Кирилл Исаев.

Необходимо также изменить подходы к выстраиванию процессов в строительной отрасли и адаптировать производственные процессы, а также проработать тему конфиденциальности персональных данных, сказал в ходе заседания член комитета Совета Федерации по конституционному законодательству и государственному строительству Артем Шейкин.

Внедрение ИИ уместно и приведет к положительному эффекту в сферах, где есть большие данные, строительная отрасль не исключение, тем более что и государство, и бизнес активно начинают внедрять технологии информационного моделирования (ТИМ), сказал «Ведомостям» президент Ассоциации национального объединения технических заказчиков и иных организаций в сфере инжиниринга и управления строительством («Нотех») Алексей Никитин. По его словам, внедрение ИИ на этапе проектирования, особенно при проведении экспертизы проектной документации, позволит выявить ошибки и «радикально сократить» сроки этого этапа, а на этапе строительства – анализировать данные со строительной площадки и искать лучшее решение, пояснил он. Внедрение технологий ИИ, как и ТИМ, с одной стороны, требует новых сотрудников, навыков и компетенций, с другой – ускоряет процессы и повышает эффективность строительства, а значит, в конечном итоге требует меньше трудочасов работы инженерных кадров, заключил Никитин.

«Возможности ИИ даже на сегодняшнем уровне могут помочь существенно сократить сроки проектирования, что, несомненно, положительно скажется на всех этапах реализации проектов», – пояснил «Ведомостям» член генерального совета «Деловой России», председатель совета директоров ГК «Праймкей» Олег Малахов. Для успешного интегрирования ИИ в строительную отрасль, по его словам, нужны «кардинальные меры» по подготовке специалистов: уже сейчас бизнес и крупные строительные компании осознают такую необходимость и уже сейчас вкладываются в подготовку таких специалистов «еще со школьной скамьи». По мнению Малахова, полноценная интеграция ИИ в строительную отрасль возможна уже в течение 2–3 лет.

Для внедрения нейросетей в строительную отрасль необходимо «реальное желание внедрять инновации в проектирование – пока в контрольно-надзорных органах требуют только бумажные чертежи, виртуальное 3D-моделирование не выйдет в массы», указал председатель комитета по строительству отделения «Деловой России» по Хабаровскому краю и ЕАО Александр Волков. Сейчас в строительстве и в промышленных сложных объектах (на заводах, нефтегазохимических производствах) успешно применяется технология создания точной объемной виртуальной модели будущего здания и сооружения (BIM, Building Information Modeling), поделился Волков. По его словам, она позволяет всем заинтересованным сторонам получать информацию не только о планируемом, но и о строящемся и эксплуатируемом объекте, а также может обеспечить немедленный ремонт в случае дорогостоящих аварий с опцией мгновенного нахождения нужной информации.

Кроме того, для полноценной работы ИИ нужна дополнительная информация об окружающей ситуации: наличие инженерных сетей, ветровые и снеговые нагрузки, состояние грунтов, климатические и техногенные факторы окружающего пространства, транспортная доступность, подчеркнул Волков. «Все это должно храниться в единой системе, а не в многочисленных ГИС, которые дублируют друг друга», – уточнил он.

Также ИИ может помочь в отслеживании стоимости объекта и материалов, рассказал он. При строительстве социально значимых объектов (школы, поликлиники, больницы) государству важно контролировать всю цепочку ценообразования – на коммерческом рынке уже есть решения на основе ИИ, которые автоматически анализируют прайс-листы и выводят за считанные секунды рыночные цены, говорит Волков. При этом все уже существующие роботы – это потенциальная цель для хакеров, поэтому важно обеспечить национальный характер управления роботами, производства ПО, заключил Волков.

Использование ИИ позволяет улучшить контроль всех процессов и вывести на новый уровень точность строительства, что, в свою очередь, поможет сэкономить бюджеты и снижать сроки реализации объектов строительства, пояснил «Ведомостям» руководитель направления строительного контроля и службы технического заказчика консалтинговой компании «НЭО» Сергей Нецветаев. «Цифровизация строительства идет не так быстро, как хотелось бы, в основном из-за отсутствия комплексной автоматизации процессов», – сказал он. Более быстрому внедрению ИИ также препятствует ограничение доступа к профессиональному ПО из-за санкций, добавил Нецветаев.