По мнению экспертов британского строительного гиганта Balfour beatty, в 2050 году на стройках будут работать команды из роботов, дроны начнут постоянно сканировать состояние площадки и определять возможные риски, а люди — дистанционно управлять происходящим с помощью 3D и 4D-данных. Хотя пока до выполнения таких прогнозов довольно далеко, развитие строительной отрасли уже движется в сторону автоматизации и экономичности. Достижения в этой области уже позволили задуматься о повторении некоторых технологических процессов строительства даже на Луне. Ученые Московского авиационного института приступили к созданию технологии по спеканию лунного грунта как потенциального строительного материала для перспективных жилых модулей. В случае успеха исследований отпадет необходимость везти тяжелые строительные материалы с Земли. Это станет важным шагом к освоению внеземных пространств и созданию долговременных колоний за пределами самой планеты. О том, каких успехов с применением ИИ-технологий в строительной отрасли уже удалось достичь и какой они открывают потенциал для развития, в рамках форума «РОСТИМ» рассказал специалист МАИ, директор по развитию бизнеса НТЦ «Платформа» Петр Манин.
В МАИ рассказали, как искусственный интеллект трансформирует строительство / © Midjourney 6
Искусственный интеллект в строительстве начал применяться относительно недавно, с начала 2010-х годов. Первоначально технологии фокусировались на решении узких задач, таких как расчет конструкций, анализ строительных данных и автоматизация проектной документации. Со временем алгоритмы стали интегрироваться на всех стадиях строительства.
Первые эксперименты с ИИ в проектировании были связаны с оптимизацией архитектурных решений. Например, использование генетических алгоритмов позволило находить лучшие варианты конструкций с точки зрения прочности и минимизации затрат. Визуальное распознавание и анализ данных начали применяться для контроля качества на строительных площадках.
Сейчас возможности искусственного интеллекта значительно расширились. Он способен не только проектировать здания, но и прогнозировать потребности в обслуживании, выявлять возможные ошибки и даже подсказывать оптимальные пути реализации проектов.
По словам Петра Манина, современные системы ИИ успешно решают множество задач. Среди них — моделирование и оптимизация проектов: искусственный интеллект помогает оценивать жизнеспособность архитектурных замыслов на ранних стадиях и учитывает множество параметров, включая тип почвы, климатические условия, стоимость материалов и будущую нагрузку на здание.
Еще одна задача — контроль качества строительства: системы визуального распознавания анализируют фото- и видеоданные с камер на строительных площадках и сравнивают реальные строительные процессы с цифровыми моделями, оперативно выявляя отклонения от проектных норм.
Эксплуатация объектов: ИИ используется для мониторинга зданий, полученные данные используются для прогнозирования необходимости ремонта или обслуживания. И, наконец, управление строительными процессами: ИИ оптимизирует логистику доставки материалов, снижает риск ошибок при планировании и позволяет более точно рассчитывать сроки выполнения работ.
Особое место на современном этапе развития строительной отрасли занимает роботизированное проектирование. По словам эксперта, это направление позволяет автоматизировать значительную часть проектных процессов, сохраняя при этом гибкость и вариативность.
«Мы переходим к тому, что человек будет задавать машине параметры. По этим параметрам машина будет генерить варианты проектов. Причем эти варианты будут делиться очень быстро и очень вариативно, и в конечном итоге мы будем получать полностью готовый проект на уровне модели, на уровне чертежей», — рассказал Петр Манин.
Важным достижением стало то, что некоторые проекты, выполненные роботами, уже проходят сертификацию наравне с работами, созданными человеком. По словам директора по развитию бизнеса НТЦ «Платформа», эксперты не смогли отличить чертежи, выполненные машиной, от тех, которые разработали профессиональные архитекторы.
«Рассмотрим на конкретном примере. На стадии компоновки здания робот предлагает большое количество планировок, в том числе со сдвижками, с разными осями, с разными коэффициентами по эффективности полезной площади. Мы выбираем да идем дальше», — пояснил спикер.
По его словам, платформы с применением ИИ способны генерировать детализированные модели зданий за считанные минуты. Например, одна из представленных технологий позволяет полностью создать проектную документацию для простых объектов (таких, как жилые башни) менее чем за 10 минут. При этом важно, что системы проектируют сразу несколько решений для одного объекта, учитывая параметры экономической эффективности, эргономики и архитектурной эстетики. А из них специалист уже может выбрать.
«Получаем результат, идем в обратную сторону, доходим до этапа задания, меняем параметры на более оптимальные и идем дальше вперед», — добавил Манин.
Он уточнил, что роботы не только создают базовые архитектурные планы, но и интегрируют в них мебель, инженерные сети и фасадные решения.
Как отметил директор по развитию бизнеса НТЦ «Платформа», в ближайшие четыре года технологии роботизированного проектирования будут активно использоваться для создания проектов стандартных объектов: например, многоквартирных домов и офисных зданий. Полностью автоматизированное проектирование этих объектов позволит сократить сроки разработки в 2–3 раза.
«К 2030 году мы ждем, что все проекты типового жилья будут выполнять машины. Они больше не будут отвлекать людей от творчества, под которым подразумеваются все уникальные, сложные объекты, особенно те, которые делаются в черте города — Москве, Санкт-Петербурге. Архитекторы продолжат творить. То же касается и инженеров. Они продолжат заниматься сложными, промышленными объектами», — спрогнозировал спикер.
При этом он подчеркнул, что человек проложит проверять работу ИИ и будет должен правильно давать задания. Такие новые задачи потребуют пересмотра подходов к управлению и организации работы. Важным вопросом станет переподготовка кадров, адаптация специалистов к новым инструментам и технологиям.
Уже в ближайшее время роботизированное проектирование позволит снизить затраты на строительство, увеличить скорость выполнения работ и минимизировать риск ошибок. Однако вместе с этим откроются новые вызовы: необходимость стандартизации технологий, работа с большим объемом данных и поиск баланса между автоматизацией и сохранением рабочих мест.
Развитие технологий в области строительства зашло настолько далеко, что специалисты Московского авиационного института задумались о создании лунного 3D-принтера. В отличие от земного он будет работать за счет солнечной энергии. В концентратор этой энергии будет установлено специальное зеркало параболической формы диаметром 2,5 метра. Оно сможет фокусировать солнечный луч, который и будет спекать лунный грунт. После этого начнется послойное изготовление блоков для жилых модулей. В случае успеха исследований блоки для создания долговременных обитаемых лунных станций можно будет напечатать непосредственного из реголита на Луне, а везти тяжелые строительные материалы с Земли уже не потребуется.
На текущем этапе в МАИ завершают математическое моделирование работы лунного концентратора. В конце 2023 — начале 2024 года на базе института «Общеинженерная подготовка» Московского авиационного института планируется провести эксперименты на мощном промышленном 3D-принтере.
Такие прогрессивные разработки, как технология спекания лунного грунта, показывают, что ИИ способен выходить за пределы привычных рамок, открывая возможности для строительства на других планетах. На Земле же эти технологии продолжают помогать архитекторам, инженерам и строительным компаниям создавать более качественные, безопасные и доступные здания.
Однако успех внедрения технологий зависит от готовности профессионалов адаптироваться к изменениям, а также от разработки новой нормативной базы, которая интегрирует цифровые стандарты. Эксперты уверены, что в будущем человек и машина будут работать рука об руку, создавая мир, в котором инновации и творчество соединяются во имя прогресса.
Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.
