Машиночитаемые стандарты и ИИ: как меняется работа проектировщика

Еще 10–15 лет назад строительная отрасль активно обсуждала BIM: зачем он нужен, как его внедрять и какой эффект он даст бизнесу. Сегодня сама технология постепенно становится привычной частью проектирования, а в центре внимания оказываются уже другие вопросы.

Что делать с данными, которые компании научились собирать? Можно ли автоматически проверять проект по нормативам? Как искусственный интеллект изменит работу инженера — и сможет ли однажды заменить его?

Об этом в новом выпуске подкаста «В гостях у PRO ТИМ» Антон Ильичев поговорил с Петром Маниным, директором по развитию бизнеса в ПГС компании «Нанософт».

От BIM к данным

Когда-то BIM воспринимался как новая технология, которую еще нужно было объяснять и доказывать ее пользу. Сейчас для многих компаний информационное моделирование уже стало рабочим инструментом. И поэтому фокус постепенно смещается.

Если раньше главным результатом была сама модель, сегодня всё больше внимания уделяется данным, которые в ней содержатся. Они могут использоваться для расчетов, аналитики, автоматических проверок, строительства, эксплуатации и взаимодействия с другими цифровыми системами.

Это, пожалуй, одно из главных изменений последних лет: цифровизация перестает быть самоцелью. Важен уже не факт внедрения технологии, а конкретная польза, которую она дает проекту и бизнесу. В будущем эта логика может изменить даже привычный способ работы с документацией. Чертежи, спецификации, PDF, XML и другие форматы смогут всё чаще автоматически формироваться из общей базы данных под конкретную задачу.

Что такое машиночитаемые нормы и зачем они нужны

Одна из центральных тем выпуска — машиночитаемые нормативы. Сегодня проектировщик работает с большим количеством требований: ГОСТами, СП, техническими заданиями, корпоративными стандартами и требованиями заказчика.

Все эти документы написаны для человека. А значит, их нужно читать, интерпретировать и вручную сопоставлять с проектными решениями.

Следующий шаг — представить требования в структурированном виде, с которым сможет работать цифровая система. Сначала документ становится машиночитаемым — его содержание переводится в понятную компьютеру структуру. Затем появляется возможность сделать требования машинопонимаемыми, чтобы система могла не просто найти нужный пункт, а использовать его при проверке проекта.

По словам Петра, это уже не только идея на будущее. «Нанософт» работает с реальными проектами по оцифровке нормативных документов, в том числе совместно с государственными структурами. Речь идет о десятках тысяч документов. Но самое интересное начинается дальше — когда цифровой норматив соединяется непосредственно с проектом.

Ошибку можно будет увидеть еще до завершения работы

Представим обычную ситуацию: проектировщик размещает в модели трубу определенного диаметра. Система понимает, какой это объект, обращается к нужным требованиям и сразу сообщает, если решение нормативу не соответствует.

То есть проверка постепенно может переместиться из конца процесса непосредственно в сам процесс проектирования. Сегодня ошибку может обнаружить главный специалист, ГИП, заказчик или экспертиза уже после того, как решение было принято. В будущем часть таких проблем система сможет подсвечивать сразу. При этом машиночитаемые нормы могут использоваться не только для подсказок проектировщику. С их помощью можно автоматически проверять готовую модель, проводить внутренний аудит и оценивать соответствие проекта требованиям заказчика.

Получается та самая условная «красная кнопка», о которой в отрасли говорят давно: загрузить проект и получить понятную картину того, каким требованиям он соответствует, а где есть вопросы. До полной автоматизации еще далеко, но отдельные элементы этой системы уже появляются.

Заменит ли ИИ проектировщика?

Отсюда возникает закономерный вопрос: если система может читать нормативы, находить ошибки и предлагать решения, нужен ли будет сам проектировщик?

По мнению Петра, полностью автоматизировать проектирование намного сложнее, чем отдельные проверки. Уже сегодня цифровые инструменты могут помогать на этапе концепции, генплана, планировочных решений, выполнять отдельные расчеты и автоматизировать рутинные операции. Но полноценный проект состоит из огромного количества связанных между собой решений. Поэтому ближайший сценарий выглядит скорее так: сначала ИИ забирает отдельные операции, затем — несколько связанных задач, а постепенно такие инструменты объединяются в более цельный процесс.

И здесь появляется интересный парадокс. Типовые и формализуемые задачи автоматизировать проще. Сложное нестандартное проектирование, где необходимо искать новое решение и учитывать множество факторов, для машины значительно труднее. Поэтому, по мнению Петра, архитекторы и инженеры, в работе которых много творчества и экспертных решений, могут оказаться как раз среди последних специалистов, которых сможет заменить искусственный интеллект.

Вместо исчезновения профессии изменится роль инженера

Вероятнее всего, речь идет не об исчезновении проектировщиков, а о трансформации профессии. Если часть проверок, расчетов и подготовки документации выполняется автоматически, человеку остается другая задача — поставить системе правильную задачу, оценить результат и вовремя заметить ошибку.

Петр называет таких специалистов «цифровыми инженерами нового времени». Причем это не оператор, который просто нажимает кнопку. Наоборот, чтобы контролировать результат автоматизированной системы, нужно хорошо понимать предметную область. Вероятно, такими специалистами будут становиться опытные проектировщики, эксперты и главные специалисты, которые знают, каким должен быть правильный результат.

Отсюда возникает еще одна тема, на которую отрасли только предстоит найти ответ: кто отвечает за ошибку, если часть проекта создал или проверил алгоритм? Проектировщик? Разработчик системы? Экспертиза? Оператор? Скорее всего, вместе с технологиями будут меняться и роли участников проекта, и распределение ответственности между ними.

А что с безопасностью данных?

Еще один барьер на пути внедрения ИИ — опасения компаний по поводу своих данных. Особенно остро этот вопрос стоит там, где используются корпоративные документы, внутренние стандарты и проектная информация. Но единого решения для всех здесь и не требуется.

Для компаний с повышенными требованиями к информационной безопасности системы могут работать внутри закрытого контура. Для других организаций возможны решения на российских серверах или облачные инструменты.

Главная мысль — искать баланс между безопасностью и эффективностью. Создание собственной сложной IT-инфраструктуры оправданно там, где это действительно необходимо. Но если таких требований нет, избыточные ограничения могут сделать внедрение технологии слишком дорогим и сложным.

Почему всё снова упирается в данные

В конце разговора Антон спросил Петра, какую технологию рынок сегодня недооценивает больше всего.

Ответ — использование данных.

Компании годами создавали модели, документы и цифровые массивы информации. Сейчас появились инструменты, которые позволяют действительно использовать накопленные данные: анализировать их, искать связи, автоматически проверять требования и передавать информацию между разными этапами жизненного цикла объекта.

Но искусственный интеллект не решает проблему сам по себе. Если данные хранятся хаотично, процессы не описаны, а требования невозможно однозначно интерпретировать, одной нейросети будет недостаточно.

Поэтому путь к автоматизации начинается с гораздо более простых вопросов:

• Какие данные уже есть у компании?
• Насколько они структурированы?
• Как они передаются между этапами проекта?
• Какую конкретную бизнес-зачу с их помощью нужно решить?

Что дальше?

Вряд ли однажды утром проектировщики откроют программу и обнаружат там кнопку «Спроектировать всё». Изменения будут происходить постепенно.

Сначала системы возьмут на себя рутинные проверки и отдельные операции. Затем начнут объединяться в связанные цифровые процессы. Документация будет всё чаще формироваться автоматически из данных, а часть ошибок получится находить еще во время проектирования.

При этом инженер никуда не исчезает. Меняется то, чем именно он занимается. Меньше механических операций — больше контроля, анализа, работы с данными и принятия решений.

Поэтому один из главных советов Петра молодым инженерам звучит достаточно просто: фундаментальные знания по-прежнему необходимы, но к ним стоит добавлять цифровые навыки и не бояться осваивать новые инструменты. Именно на стыке инженерной экспертизы и технологий сегодня и формируются те самые цифровые инженеры нового времени.