Как ИИ изменит BIM‑технологии к 2030 году?

Искусственный интеллект коренным образом меняет подход архитекторов, инженеров и строителей к информационному моделированию. Специалисты постепенно отказываются от традиционных BIM‑инструментов и переходят к использованию интеллектуальной, прогнозирующей экосистеме, которая определит развитие технологий строительства в ближайшие несколько лет.

Этот научный сдвиг представляет собой не просто постепенное обновление программного обеспечения, а полное переосмысление того, как объекты строительства планируются, проектируются, строятся и эксплуатируются. По прогнозам исследователей из Research and Markets, мировой рынок ИИ в строительстве вырастет с $1,8 млрд в 2023 году до $12,1 млрд к 2030 году. Отдельным компаниям уже удаётся значительно ускорять процессы проектирования и автоматизировать множество рутинных задач. Тем не менее, главный вопрос всё ещё заключается в том, как быстро специалисты смогут адаптироваться, чтобы оставаться востребованными на рынке.

Переход от BIM 1.0 к BIM 2.0

Уже устоявшиеся BIM‑процессы сосредоточены на ручном моделировании: специалисты создают подробные 3D‑модели зданий путем кропотливого ввода геометрических данных и настройки параметров. Концепция BIM 2.0 кардинально меняет этот процесс, подразумевая применение ИИ-алгоритмов для генерации оптимизированных проектов на основе критериев производительности. Этот переход от «моделирования строительной информации» к «оптимизации строительной информации» представляет собой основное философское изменение, движущее отрасль вперед.

В традиционном подходе команды тратят недели или месяцы на создание моделей, проведение анализа и внесение правок. Процесс линейный, трудоёмкий и в значительной степени зависит от индивидуального опыта специалиста. Поиск коллизий при этом происходит после завершения проектирования, что приводит к дорогостоящим изменениям и задержкам в реализации проекта.

BIM 2.0 же выступает в качестве «интеллектуального партнёра по проектированию». В то время как люди могут исследовать 10-20 альтернативных вариантов проекта в течение нескольких недель, системы на базе искусственного интеллекта оценивают тысячи вариантов за несколько часов, учитывая структурную эффективность, энергоэффективность, ограничения по стоимости и соответствие нормативным требованиям.

Архитектура данных, лежащая в основе этих систем, также значительно отличается. BIM 1.0 опирается на статическую, основанную на моделях информацию, которая устаревает по мере развития проектов. BIM 2.0 интегрирует динамические потоки данных из IoT‑датчиков, метеорологических систем, поставщиков материалов и графиков строительства. Благодаря этому модели становятся «живыми», постоянно обновляются и оптимизируются на протяжении всего жизненного цикла здания.

Автоматизированное планирование пространства и оптимизация дизайна

Генеративный ИИ кардинально меняет даже творческие аспекты проектирования зданий, автоматизируя планирование пространства, оптимизацию фасадов и структурный анализ с беспрецедентной скоростью. Свежий опыт зарубежных компаний показывает, что ИИ-системы могут генерировать полноценные планы менее чем за 24 часа (по сравнению с неделями при ручном проектировании), одновременно исследуя тысячи вариантов дизайна, чтобы найти решения, отвечающие сложным, многоцелевым критериям.

На одних платформах специалистам удаётся мгновенно генерировать тысячи вариантов планов этажей жилых помещений на основе ограничений и ввода данных на естественном языке. Другие создают оптимизированные многоэтажные планы за 2-3 секунды с учётом дневного света, плотности рабочих мест, акустики и транспортных потоков. Существуют также решения, которые могут учитывать при проектировании выбросы CO2, применяемые отделочные материалы и зоны циркуляции воздуха.

При этом техническая сложность подобных инструментов продолжает быстро развиваться. Алгоритм Multi-Agent Deep Deterministic Policy GradientMulti-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) — алгоритм для многоагентного обучения нейронных сетей с подкреплением, расширение алгоритма Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG). Позволяет нескольким агентам обучаться и сотрудничать друг с другом на основе коллективных наблюдений и действий. теперь автоматизируют архитектурную композицию пространства, а основанные на физике модели условной диффузии интегрируются с генеративным ИИ для структурного проектирования.

Программы генеративного проектирования на основе BIM позволяют снизить нагрузку на системы отопления и охлаждения на 6,7% и 3,5% соответственно за счёт оптимизации оболочки с помощью ИИ. Некоторые инструменты используют алгоритмы многоцелевой оптимизации, уравнивающие визуальный комфорт, показатели энергопотребления и теплового комфорта, стоимость проектов и уровень выбросов CO2 с помощью генетических алгоритмов NSGA-II всего за несколько секунд.

ИИ в проектировании каркаса здания

Успех структурной оптимизации во многом зависит от оптимизации топологии с помощью машинного обучения, которая объединяет ограничения художественной мысли с требованиями к эксплуатационным характеристикам конструкции. Глубокие нейронные сети с поразительной точностью прогнозируют реакцию конструкции и её свойства на уровне компонентов: R² = 0,8922, RMSE = 7,860 МПа для моделей прогнозирования сверхвысокопрочного бетона. А проектирование стержневых конструкций с помощью методов глубокого обучения значительно сокращает затраты, сохраняя или улучшая при этом их эксплуатационные характеристики.

Интеграция инженерных сетей усиливает эти преимущества во всех областях строительства. ИИ автоматически оптимизирует прокладку воздуховодов, трубопроводов и электрических кабелей, одновременно прогнозируя нагрузки на системы отопления, кондиционирования и электроснабжения на основе загруженности помещений и факторов окружающей среды.

ИИ и планирование бюджета

Составление прогнозов с помощью алгоритмов машинного обучения превращает оценку затрат из обоснованных догадок в точные прогнозы. Системы на основе ИИ достигают повышения точности оценки до 30% и сокращают время анализа с нескольких недель до нескольких часов. Интеграция обширных объёмов исторических данных с рыночными показателями в реальном времени позволяет создавать модели затрат, учитывающие сложность проекта, его географическое местоположение и волатильность рынка.

Оценка расходов на строительство традиционно опирается на опыт предыдущих проектов и ручной подсчёт объёмов. Последнее зачастую приводит к значительным отклонениям в точности. Системы на базе ИИ могут анализировать более 750 тыс. графиков, выявляя закономерности, невидимые человеческим глазом. Модели машинного обучения совершают на 28,9% меньше точечных ошибок и на 56% меньше накопленных ошибок по сравнению с традиционными методами.

Технологическая архитектура, лежащая в основе этих инструментов, опирается на автоматизированную обработку цифровых чертежей и строительной документации. Алгоритмы искусственного интеллекта интегрируют данные о стоимости материалов в режиме реального времени, динамически обновляют оценки по мере изменения проектов и предоставляют вероятные диапазоны затрат с доверительными интервалами.

Расширенные возможности оценки рисков

Около 93% строительных проектов сталкиваются со значительными рисками, приводящими к превышению бюджета на 5-10%. Инструменты на основе ИИ помогут проанализировать обширные объёмы данных, выявить скрытые закономерности и предсказать опасности до их наступления. Они оценивают угрозы, связанные со стоимостью и сроками проекта, качеством результатов, а также безопасностью работ и окружающей средой, через распознавание закономерностей, обработку естественного языка и применение компьютерного зрения.

В некоторых компаниях работают с автоматической генерацией и оценкой миллионов возможных графиков строительства. Они используют принципы анализа «Что, если» в режиме реального времени путём изменения таких параметров, как количество кранов, размер бригад и расписание поставок материалов.

Интеграции ИИ с цифровыми двойниками

Объединение BIM‑инструментов и цифровых двойников на базе искусственного интеллекта создаёт беспрецедентные возможности для мониторинга зданий в реальном времени, прогнозируемого технического обслуживания и оптимизации их эксплуатации. Эта интеграция преобразовывает статические модели зданий в динамичные, отзывчивые системы, которые непрерывно налаживают производительность на основе актуальных данных.

Одним из примеров продукта в этой области становится платформа Azure Digital Twins от Microsoft, на которой можно составлять графики, моделирующие взаимосвязи между людьми, пространствами и цифровыми устройствами. Для создания пользовательских моделей на основе JSON-LDВ в качестве стандарта используется язык определения цифровых двойниковDigital Twins Definition Language (DTDL) — формат для описания моделей и интерфейсов цифровых двойников. Разработан компанией Microsoft..

Риски и проблемы внедрения ИИ в рабочие процессы

При всех перечисленных преимуществах, у интеграции ИИ в BIM‑среду есть и обратная сторона медали. Слияние двух технологий ставит под угрозу раскрытие секретной информации, а также может приводить к алгоритмической предвзятости, неравному распределению ресурсов на рынке и сложностях в контроле эффективности ИИ-инструментов. Давайте разберёмся подробнее в каждой из этих опасностей, чтобы быть готовыми в случае их появления.

• Конфиденциальность данных

В первую очередь стоит обратить внимание на защиту информации. Так как программы обрабатывают огромные объёмы данных, включая информацию о клиентах, запатентованные проекты и описание внутрикорпоративных процессов, малейшая утечка сильно ударит по репутации компании. А использование облачных систем на базе искусственного интеллекта, обрабатывающих конфиденциальные архитектурные сведения, заставляет задуматься о хранении, контроле доступа и соглашениях с третьими сторонами об обработке данных.

• Некорректные результаты

Феномен алгоритмической предвзятости, в свою очередь, может вызвать затруднения в области качества дизайна. Модели ИИ, обученные на исторических данных о строительстве, могут закрепить существующие недочёты в проектных решениях и выборе материалов. Если в обучающих наборах данных определённые типы зданий, географический контекст или культурные особенности места создания проекта будут представлены в недостаточном объёме, системы ИИ могут генерировать неадекватные решения.

Кроме того, закрытая от среднестатистического пользователя «природа» ИИ создаёт проблемы с прозрачностью: когда системы рекомендуют конкретные инженерные решения или выявляют потенциальные риски, специалисты часто не могут понять логику этих рекомендаций. Невозможность правильно интерпретировать полученные ответы усложняет их проверку, а также затрудняет соблюдение нормативных требований и коммуникацию с клиентами.

• Стоимость внедрения ИИ

Затраты на внедрение создают проблемы с равенством в отрасли. Малые и средние предприятия могут не иметь ресурсов для внедрения сложных систем ИИ в BIM‑процессы, что может создать конкурентные недостатки, которые сконцентрируют рыночную власть в руках крупных компаний с огромными бюджетами. Разрыв в навыках между специалистами, владеющими ИИ, и традиционными специалистами может усугубить стратификацию отрасли.

• Скептицизм в отношении ИИ

41% строительных компаний испытывают трудности с интеграцией ИИ в существующие рабочие процессы, а 48% лидеров отрасли считают, что ИИ дестабилизирует их сектор. Доверие к ИИ среди профессионалов в сфере строительства снизилось на 11% по сравнению с предыдущим годом, что свидетельствует о скептицизме в отношении его надежности и стабильности.

Какие навыки нужны для работы с ИИ в строительстве

К 2035 году успешный специалист должен будет обладать гибридным набором компетенций: осведомлённостью в области традиционных подходов проектирования, знанием ИИ‑инструментов и навыками анализа данных.

Поскольку 84% компаний в глобальной строительной сфере планируют увеличить инвестиции в ИИ к 2030 году, а эксперты McKinsey предсказывают до 50% автоматизации рабочих процессов к 2035 году, людям придётся проактивно развивать новые компетенции, чтобы оставаться конкурентоспособными. Понимание влияния этой трансформации на карьерный рост будет иметь для них решающее значение.

Сотрудники должны будут разбираться в устройстве баз данных, а также протоколах управления и методологиях аналитики, чтобы эффективно работать полученными с помощью ИИ ответами. Последнее подразумевает под собой интерпретацию результатов машинного обучения, проверку рекомендаций, сгенерированных ИИ, и управление обширными объёмами данных, которые «питают» интеллектуальные системы.

Отдельно стоит выделить разработку промптов для ИИ: создание эффективных запросов становится столь же важным, как и традиционные навыки черчения. Специалисты должны уметь переводить проектные идеи и решения на язык, который системы ИИ смогут эффективно обрабатывать. Этот навык выходит за рамки простого ввода текста и предполагает понимание возможностей конкретной модели, а также умение регулировать параметры системы и выполнять итеративные методы уточнения.

Карьерные возможности и рыночный спрос в области ИИ

Нехватка компетенций у большей части кадров создаёт значительные возможности для проактивных специалистов. Те, кто владеет навыками в области работы с ИИ, получают на 40% больше, а стартапы в области ИИ для строительства привлекают рекордные инвестиции капитала, позволяя высококвалифицированным сотрудникам открывать собственное дело.

Инвестиции в профессиональное развитие требуют проведения серьёзного стратегического планирования. Стандарт IBM, предусматривающий более 40 часов в год для развития навыков в области ИИ, послужит базовым ориентиром в этом направлении.

Почему внедрение ИИ станет неизбежным

Выбор, стоящий перед строительной отраслью, является очевидным и неотложным. Цифровые продукты на основе ИИ вышли за рамки экспериментальных приложений и превратилась в готовые к работе инструменты, дающие ощутимые преимущества в области архитектурного проектирования, оптимизации инженерных работ, управления строительством и эксплуатации объектов.

Глобальный рынок ИИ в строительстве растёт со среднегодовым темпом в 31% и к 2030 году достигнет $12,1 млрд, что делает сопротивление изменениями катастрофически невыгодным. Власти многих развитых стран требуют использовать BIM в проектах строительства общественной инфраструктуры, а владение ИИ‑системами быстро становится негласным требованием для крупных проектных конкурсов.

Кроме того, использование искусственного интеллекта неразрывно связано с набирающей популярность ESG‑повесткой. Изменение климата, жилищный кризис и проблемы инфраструктуры требуют оптимизации проектирования, эффективного использования материалов и более быстрой реализации проектов, что возможно достичь только благодаря интеграции ИИ и BIM.

Что в итоге?

К интеграции ИИ в рабочие процессы компании следует подходить систематически. Начните с пилотных проектов, используя проверенные инструменты от крупных участников рынка. Инвестируйте в комплексные программы обучения, которые развивают как технические навыки в области ИИ, так и готовность сотрудника к изменениям. И не забудьте установить партнёрские отношения с разработчиками, образовательными учреждениями и лидерами отрасли, чтобы ускорить обучение и снизить риски внедрения.

Будущее информационного моделирования зданий — за искусственным интеллектом. Уже совсем скоро рабочие места будут заняты специалистами, которые научились налаживать общение между человеком и ИИ, сохранив при этом творческий подход и здравый смысл.