🤖 Применение ИИ в проектировании. Опыт «Проект-М»

Белорусская компания «Проект-М» (14 лет на рынке, резидент ПВТ, более 90 специалистов) поделилась опытом использования искусственного интеллекта в проектировании. Руководитель технического департамента Денис Васильев рассказал, как ИИ помогает проверять и обрабатывать выполненную документацию.

🔴С чего начинали
Сначала использовали бесплатный Google AI Studio. Миллиона токенов хватало на анализ одного раздела или усреднённого проекта. Потом перешли на платный Codex — получили ИИ-агента, который хранит промпты в markdown-формате, не требует каждый раз заново объяснять задачу и отдаёт результат через MCP-плагин в шаблонную Google-таблицу.

🔴Схема работы простая: документация раскладывается по каталогам — проверяемая документация, заключение экспертизы, задание на проектирование, техническое задание, требования заказчика, изменения, прочие основания. Дальше агент запускается и выдаёт перечень замечаний.

🔴Что ИИ уже умеет
Проверять внутренние противоречия в разделе, несоответствия между смежными разделами, соответствие заданиям на проектирование, ТУ, заключениям экспертизы. Анализировать объёмы работ и материалов, искать дублирование данных.

🔴Реальные находки
— ВК: сброс теплоносителя теплосетей в хозяйственно-бытовую канализацию. Запрещено ТУ и нормами.
— ВК: недобор теплоизоляции Т3/Т4 — 474 метра, или 15,1% от длины труб.
— АР: под вентфасадом учтено 297,10 м² утеплителя при 669,43 м² облицовки. Недобор — 55,6%.
— АР: площадь наружных откосов — общий итог 405,90 м² против суммы секций 753,72 м². Расхождение почти 348 м².

🔴О чём предупреждают
ИИ не сделает всю работу за человека. Это часть общего процесса ручных проверок и живых согласований. Специалисты «Проект-М» подчёркивают: не верьте ИИ слепо, проверяйте каждый шаг, иначе галлюцинации и потеря контекста могут навредить. Плюс зависимость от онлайн-сервисов — санкции, VPN, рост стоимости подписок, блокировки аккаунтов. Локальные модели требуют закупки железа и настройки, окупаемость пока сложно прогнозируема.

🔴Цель — увеличить рентабельность и снизить затраты на корректировки. Но ИИ — не волшебная палочка, а инструмент, который требует компетентных специалистов и мотивации. «Проект-М» продолжает тренировать локальные модели Qwen для типизированных задач и развивает систему каскадирования проверок до уровня отдела.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП #ИНП_международка

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 ИИ в проектировании: где заканчивается алгоритм и начинается инженер

На днях на конференции НОПРИЗ в НИУ МГСУ Дмитрий Топчий (завкафедрой «Испытание сооружений», д.т.н., профессор) представил очень трезвый — и оттого редкий — взгляд на место искусственного интеллекта в изысканиях и проектировании. Без хайпа и без паники.

🔴Автор разводит естественный и искусственный интеллект не по «сложности», а по критерию ответственности. Если задача имеет измеримый критерий качества, полные данные и проверяемый результат — это зона алгоритма. Обработка изысканий, поиск коллизий, нормоконтроль, сметы, спецификации, типовые сетевые разделы — всё это уже сегодня уходит в машинный контур. Если же критерий качества сам является предметом выбора, данные неполны, а ошибка имеет правовые последствия — это зона человека. Архитектурный замысел, выбор конструктивной схемы уникального объекта, инженерное суждение при противоречивых данных, подпись и авторский надзор — не делегируются.

🔴Что показательно из зарубежного опыта?
Автоматизированная проверка проектов перестала быть сервисом для проектировщика и стала государственной функцией. Сингапур (CORENET X) сводит пять ведомств в одно цифровое окно и проверяет BIM-модель автоматически. Эстония проверяет пожарную безопасность и доступность прямо в строительном регистре. Корея тестирует ИИ-проверку разрешительной допустимости на цифровом двойнике территории.

🔴Россия, вопреки стереотипам, не в роли догоняющего: база типовых замечаний Главгосэкспертизы работает с 2022 года, языковые модели применяются в проверке текстовой части уже в промышленном режиме. Отставание — в глубине формализации самих норм.

🔴И вот здесь самое интересное. Минстрой проанализировал 310 нормативных актов за год. Выявлено 42 246 требований. Подлежащими переводу в машиночитаемый формат признаны только 2 403 — менее 6%. Причины: нет измеримых параметров, нельзя привязать к элементам цифровой модели, норматив не содержит формализованной логики.

🔴Ключевой риск, который выделяет автор: шаблонный подход к проверке. Когда проектный ИИ работает против экспертного ИИ, проектные решения сходятся к «среднему допустимому» — уникальность вымывается. Это не абстракция. Это то, что уже происходит с теми разделами, где формализация максимальна — сметы, ведомости, спецификации.

🔴Для сметчиков, проектировщиков, ГИП и экспертов это означает одно: содержание труда меняется уже сейчас. Меняется не в сторону «ИИ всё сделает», а в сторону смещения ценности — к постановке задачи, инженерному суждению и ответственности за выбор.

🔴Полная версия статьи. Там же — таблицы разграничения функций и сопоставление подходов к автопроверке в разных странах.

#инженерные_изыскания #нормоконтроль #Главгосэкспертиза #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🔖На IV Международном симпозиуме МГСУ FCI-2026 «ТЕХНОНИКОЛЬ» показала, как ИИ и цифровые экосистемы превращают стройку в управляемую систему — от завода до готового объекта

Не можем не поделиться сегодня ещё одной презентацией с этого же мероприятия!

Все мы наблюдаем, насколько технологично идёт «ТЕХНОНИКОЛЬ». Но помимо прочего, доклад был представлен харизматичным докладчиком — а такое мы любим! 🤓

Евгений Войлов, вице-президент, технический директор ТЕХНОНИКОЛЬ, представил тему «Цифровая трансформация бизнеса: от производства строительных материалов до готового объекта».

💡О чём говорил спикер:

🏭 Экосистема для производства — TN PLANT. Машинное зрение и нейросети контролируют опасные зоны и качество прямо на линии. Оборудование останавливается само при нарушении контура безопасности, а дефектоскоп отбраковывает продукцию без человека.

📱 Экосистема для сотрудников — TN LIFE. Суперприложение с 21 сервисом: от подачи рационализаторских предложений до отчёта о командировке за 1 минуту.

🤖 ИИ-ассистент для инженера — диагностика по симптомам, поиск в базе знаний, голосовой запрос. Результат: −40% травматизма, −35% ошибок при обслуживании, а время настройки сокращается с 30–60 минут до 5–10.

🧠 Корпоративный ИИ — от чат-бота к агенту. 13 000 страниц базы знаний, 32 агента, созданных сотрудниками без разработчиков. 92% правильных ответов и рост продуктивности операторов в 4 раза.

🏗 Экосистема для клиентов — весь жизненный цикл объекта: проектирование, поставка, монтаж, эксплуатация. BIM-библиотека с 4 000 моделей, плагины для 8 САПР и 150 000 скачиваний в год.

🔬 Киберфизическая лаборатория — LoraWAN, акселерометры, вибромониторинг, ИИ-распознавание снега и система мониторинга протечек «Умная крыша».

💡И отдельно — AI-диагностика оборудования: анализ данных с онлайн-датчиков и вибродиагностики, предиктивное прогнозирование отказов.

💡Главный посыл Евгения: ИИ расширяет возможности специалиста. Ценность результата определяют знания, опыт и мастерство. Будущее строительства создают инженеры.

#Буквы_МГСУ #FCI2026 #ТЕХНОНИКОЛЬ #Буквы_ИИ

📲MАХимально на связи 🔴
💬 Мы в Telegram
💙 Мы во ВКонтакте
📺 Мы в RuTube