У нас примерно такое же настроение😉, делимся!

Ну и да вот он 🅰️ый антропоморфный российский робот, от Сбера второй! И никак иначе. Полагаем в стройке, он нам тоже сможет помочь😅 не сразу, но Айдол очень перспективный.

#Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Илон Маск запостил видео, в котором показал свое видение будущего с роботами.

В его версии роботы работают в строительстве, на кухне, в казино и даже в полиции, а также оказывают людям медицинскую помощь.

#Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

📌 Нейросети против рутины: как ИИ учится создавать планировки квартир

Компания ПИК продолжает исследовать применение искусственного интеллекта в девелопменте. В своем новом материале на Хабре руководитель отдела внедрения и развития нейросетей ПИК Артур Ишмаев рассказывает об одном из первых прорывных исследований в этой области — работе «Data-driven Interior Plan Generation for Residential Buildings» 2019 года.

⏺В чем была суть исследования?
Ученые попытались разбить творческий процесс архитектора на алгоритмические шаги и поручить их нейронным сетям. Процесс генерации плана этажа был разделен на два ключевых этапа:

1️⃣ Расстановка комнат. Сначала одна нейросеть определяла место для гостиной, а затем в цикле другие модели предлагали варианты расположения остальных помещений.
2️⃣ Возведение стен. После того как набор комнат был сформирован, следующая нейросеть «прорисовывала» между ними стены.

Для обучения моделей использовался датасет из 80 000 реальных планировок. Результатом работы являлось не просто изображение, а векторизованная планировка, пригодная для дальнейшего использования.

⏺Главный вывод и проверка на практике
Эксперимент 2019 года доказал принципиальную возможность применения нейросетей для генерации планировочных решений. Более того, команда ПИК успешно апробировала этот подход для другой задачи — автоматического функционального зонирования территорий жилых комплексов. Это показало универсальность и гибкость заложенных принципов.

⏺Что не удалось?
Будучи пионерской, работа имела и недостатки: низкая вариативность результатов, сложность управления процессом и генерация только ортогональных (прямоугольных) стен.

⏺Напомним, что это не единственная подобная разработка в России.
Столичный Департамент градостроительной политики (ДГП Москвы) в своем Центре искусственного интеллекта также ведет активную работу в этом направлении. Их сервис, связанный с анализом и генерацией планировок квартир и квартирографии целых домов, уже перешел в стадию активного пилотирования сервиса Квартиронрафия с применением ИИ. На текущий момент к пилоту подключены 5 регионов страны, где тестируются возможности ИИ для оптимизации градостроительного проектирования.

🔴Таким образом, применение нейросетей в проектировании — это уже не теоретический эксперимент, а активно развивающееся направление с конкретными практическими результатами.

#StroyOS_ПИК

🟦 Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🤖Сбер предоставил всем доступ к своим флагманским ИИ-моделям

Сбер не замыкается в «закрытой» технологии, а строит открытую платформу для всей страны, поэтому опубликованы веса и коды моделей

💡Что появилось в открытом доступе

✅ GigaChat Ultra Preview

Самая мощная модель Сбера. Лучше DeepSeek V3.1 и GigaChat Max 2 в русскоязычных задачах. Подходит для бизнеса, аналитики, разработки и дообучения на своих данных

✅  GitHub | HuggingFace | GitVerse

✅ GigaAM-v3

Пять моделей, которые превращают голос в текст с пунктуацией, понимают акценты, спонтанную речь и даже музыкальные запросы. Подойдут для голосовых ассистентов, контакт-центров, аналитики звонков

✅  GitHub | HuggingFace | GitVerse
✅ Читайте подробный пост от команды

✅ GigaChat Lightning

Лёгкая, компактная и быстрая. Конкурирует с Qwen3-4B, по скорости сравнима с Qwen3-1.7B, но намного умнее и больше по параметрам

✅  GitHub | Hugging Face | GitVerse

✅ Kandinsky 5.0

Создание фото и видео по тексту. Внутри:
• Image Lite — делает изображения в HD, отлично понимает русский язык и культурный контекст
• Video Pro — создаёт до 10 секунд реалистичного HD-видео. Конкурирует с топовыми мировыми моделями
• Video Lite — облегчённая версия для домашней видеокарты (от 12 ГБ)

✅ GitHub | GitVerse | Hugging Face | Технический репорт
✅ Читайте подробный пост от команды

✅ K-VAE 1.0

Ускорение генеративного AI. Это технологии, которые «упаковывают» картинки и видео в скрытое пространство, чтобы модели работали быстрее и требовали меньше ресурсов. Лучшие среди открытых аналогов

✅ GitHub | Hugging Face
✅ Читайте подробный пост от команды

🤖 Код и веса этих моделей теперь доступны всем пользователям по лицензии MIT, в том числе для использования в коммерческих целях

🔴Все модели можно попробовать по ссылкам. И дополнительно подробности здесь.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🔖 500 ТБ данных и ИИ: Как лазерное сканирование и нейросети меняют геодезию

Завершаем нашу серию публикаций по итогам сессии «Цифровизация подземного пространства как основа для инженерно-геологических изысканий», прошедшей рамках форума ЗЕМЛИ РОССИИ Финальный акцент — на технологиях будущего, которые уже работают сегодня.

Спикер — Николай Лесников, заместитель управляющего ГБУ «Мосгоргеотрест» — показал, как лазерное сканирование и искусственный интеллект автоматизируют создание цифровых двойников города.

💡Масштаб данных: от улиц до целых городов
«Мосгоргеотрест» обладает мощным парком оборудования: 22 сканера (наземные, мобильные, SLAM-системы). Это позволяет ежегодно собирать гигантские объемы данных:
· Накопленный объем — свыше 500 ТБ.
· Обработано 3800 га территорий и 14 900 км дорог за 2020-2023 годы.
· Объекты сканирования становятся все крупнее — от отдельных улиц до целых городов, как Кисловодск (196 км) и Луганск (146 км).
✅Проблема: данные есть, но их нужно обрабатывать
Главный вызов технологии— резкий рост времени на камеральную обработку собранных облаков точек. Ручная векторизация и классификация объектов занимают колоссальные ресурсы.
✅Решение: автоматизация с помощью ИИ
Выход— внедрение искусственного интеллекта для анализа облаков точек. В «Мосгоргеотресте» уже реализованы пилотные проекты:
· Автоматическая классифиция объектов городской инфраструктуры (здания, дороги, растительность).
· Распознавание деревьев для создания дендропланов.
· Обучение нейросети для векторизации космических снимков.

💡Опыт обучения нейросети
Для анализа космических снимков была выбрана архитектура Unet. Нейросеть обучали на 1400 планшетах фотопланов Москвы масштаба 1:2000.
✅Результат: модель с точностью (Precision) 0.65 по зданиям уже сейчас ускоряет процесс дешифрирования.

💡Дорожная карта до 100% автоматизации
У«Мосгоргеотреста» есть четкий план:
· 2024-2025: Частичное распознавание объектов (деревья, дорожные знаки, коммуникации).
· 2027: Внедрение ИИ для 100% автоматической классификации и распознавания облаков точек.

💡Главный вывод: Технологии лазерного сканирования и ИИ — это не далекое будущее, а рабочие инструменты, которые уже сегодня кардинально меняют отрасль. Они позволяют быстро создавать актуальные цифровые двойники, что критически важно для грамотного планирования и развития территорий.

На этом мы завершаем серию публикаций по итогам сессии. Благодарим спикеров и организаторов за насыщенную и практическую дискуссию!

#ЛазерноеСканирование #Мосгоргеотрест #Буквы_ИИ
#Буквы_регионы

💬 Мы в Telegram
💙 Мы во ВКонтакте
📺 Мы в RuTube

Вебинар «ИИ в строительстве: от модных слов к реальным решениям»
Хотите узнать, как искусственный интеллект уже сейчас помогает строить города, экономить время и защищать ваши данные? Нужны практические инструменты ля работы с ИИ?

Приглашаем вас на вебинар «ИИ в строительстве: от модного слова к реальным решениям», который состоится уже на следующей неделе

В программе:

🔴реальные кейсы и практические советы
как ИИ уже сейчас автоматизирует рутину в строительстве и ЖКХ – от согласования документов до анализа данных

🔴актуальные тренды
какие мировые и российские практики уже работают в строительстве и ЖКХ

🔴всё о безопасности
как не «слить» проектную информацию ботам, что делать с «отравленными» данными и как сделать так, чтобы ваши данные и проекты были под защитой

🔴примеры из жизни
3-4 реальных кейса внедрения ИИ + выберем лучший вместе, а еще в формате «живого диалога» сможете рассказать, что «болит» именно у вас и получите рекомендации, как всё исправить

🔴пошаговый план
что делать, чтобы не остаться за бортом цифровых перемен

Спикер вебинара – Елена Звонарёва, эксперт по цифровой трансформации строительства, экс-советник Министра строительства и ЖКХ РФ

🔴Выбрать подходящую дату и зарегистрироваться по кнопке ниже *наполнение вебинаров идентичное

21 ноября с 10:00 до 12:00
24 ноября с 10:00 до 12:00
25 ноября с 10:00 до 12:00

Не пропустите и до встречи!🔴

🤖 AlphaEarth Foundations: Как новый ИИ от Google «видит» всю планету и помогает строить умные города

Каждый день спутники присылают терабайты данных о нашей планете: снимки, радарные замеры, климатические модели. Но вся эта информация разрозненна — как пазл, который никто не может собрать. Что, если бы появился инструмент, который объединил все эти данные в одну четкую и понятную картину?

🔴Представляем AlphaEarth Foundations — революционную модель ИИ от Google DeepMind, которая работает как «виртуальный спутник». Она объединяет гигантское количество  разрозненных данных в единую цифровую модель всей поверхности Земли с невероятной детализацией — 10 на 10 метров.

🔴Как это работает?
Модель берет данные из десятков источников (оптика, радар, лидар, климатические симуляции) и создает для каждого участка планеты его «цифровой отпечаток» — емкое математическое описание (эмбеддинг). Это в 16 раз компактнее, чем у предыдущих систем, и позволяет анализировать планету целиком с невиданной скоростью и точностью.

🔴Эта технология уже доступна в Google Earth Engine как Satellite Embedding Dataset, и ее тестируют более 50 организаций по всему миру для решения задач в сельском хозяйстве, экологии и картографии.

🔴А при чем здесь города? Моделируем пользу для урбанистики.

Вот как эта технология может изменить подход к развитию наших городов:
1️⃣«Живой» генплан. Вместо статичных карт у градостроителей появляется динамическая, обновляемая модель города. Можно в режиме, близком к реальному времени, отслеживать:
   · Стихийную застройку: Выявлять незаконное строительство или изменение землепользования на самых ранних стадиях.
   · Тепловые острова: Точно видеть, какие районы города перегреваются больше всего, и планировать озеленение именно там, где это критически необходимо.
   · Плотность застройки и нагрузку на инфраструктуру: Анализировать, как рост числа зданий влияет на транспорт, электросети и водоснабжение.
2️⃣ Точный мониторинг зеленых зон. Система может автоматически классифицировать типы растительности (деревья, кустарники, газоны) и отслеживать их здоровье. Это позволяет не просто считать гектары парков, а понимать, где они деградируют, и эффективно распределять ресурсы на их содержание.
3️⃣Управление водными ресурсами и ЧС.
   · Анализ подтоплений: Модель, объединяющая данные о рельефе, осадках и застройке, может с высокой точностью прогнозировать зоны риска при паводках или сильных ливнях.
   · Планирование дренажных систем: Помогает проектировать инженерные сети, основываясь на реальном поведении водных потоков, а не на теоретических моделях.
4️⃣ Транспорт и логистика. Интеграция данных о дорожной сети, качестве покрытия и даже теневой активности (например, по движению машин) позволяет оптимизировать маршруты общественного транспорта и планировать строительство новых дорог именно там, где в них есть реальная потребность.

🔴Пример из реальности: Инициатива Global Ecosystems Atlas уже использует эти данные для классификации неизученных экосистем. Представьте, что такой же подход применяется к городской среде — мы получим детальнейшую классификацию типов городских территорий, что является основой для любого умного планирования.

Будущее уже здесь. AlphaEarth Foundations — это не просто карта, это «цифровой двойник» земной поверхности, который помогает нам не просто наблюдать за планетой, а понимать ее и принимать обоснованные решения. И один из самых перспективных путей ее применения — создание более умных, устойчивых и комфортных для жизни городов.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Яндекс запустил «Нейроюриста» — ИИ, который выполняет до 40% задач юриста

🔴Это мощный инструмент для автоматизации рутины. Ключевая особенность — он интегрирован с правовой системой «Гарант» и умеет работать с документами.

🔴Что умеет «Нейроюрист»?
✅Анализировать договоры, сравнивать версии и упрощать сложные юридические тексты.
✅Проверять файлы (PDF, изображения, презентации) на соответствие законодательству.
✅ Давать развернутые ответы на сложные вопросы со ссылками на нормы права и судебную практику.

Сервис был создан юристами для юристов, что обеспечивает понимание иерархии источников права. 86% его ответов получили высокую оценку от живых специалистов.

🔴Пока доступно 2️⃣0️⃣ бесплатных запросов в месяц для тестирования, а для компаний есть опция развертывания на своей инфраструктуре.

#НейроЮрист
#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 ИИ на стройке: Московские цифровые сервисы стали доступны регионам в Атласе АСИ

Москва, давно ставшая лидером в внедрении цифровых технологий в градостроительстве, продолжает системно делиться своими наработками. Теперь три ключевых сервиса на основе искусственного интеллекта официально пополнили каталог лучших практик — Атлас сервисно-инфраструктурных решений Агентства стратегических инициатив (АСИ).

🔴Что это за сервисы?
1. «Квартирография» — это настоящий искусственный интеллект для планировщиков. Сервис анализирует массу параметров и создает оптимальные планировки квартир, позволяя использовать площадь здания на 45% эффективнее. Результат — более комфортное и продуманное жилье.
2. «Цифровой нормоконтроль» — революция в согласованиях. Робот проверяет проектную документацию на соответствие всем нормам и правилам, сокращая время этой рутинной, но vitalной процедуры в два раза. Это ускоряет старт строительства и минимизирует человеческие ошибки.
3. «Мониторинг хода строительства» — «всевидящее око» для стройки. С помощью компьютерного зрения сервис анализирует фото и видео с объектов и с точностью до 90% определяет стадию строительства, фиксируя прогресс и возможные отклонения.

🔴Почему это важно для всей страны?
Как сообщал ранее мэр Москвы Сергей Собянин, в рамках соглашения с вице-премьером Маратом Хуснуллиным лучшие практики столицы будут тиражироваться по России. Это значит, что технологии, доказавшие свою эффективность в мегаполисе, помогут и другим городам:
· Строить быстрее и качественнее.
· Развивать современную городскую инфраструктуру.
· Повышать комфорт новой жилой застройки.

💬 "Москва активно апробирует и масштабирует разработки на столичных стройплощадках и делится передовыми цифровыми технологиями с другими регионами. Теперь три новых цифровых сервиса, созданных в Центре искусственного интеллекта в градостроительстве, доступны в Атласе сервисно-инфраструктурных решений Агентства стратегических инициатив. Это в очередной раз подтверждает их эффективность и востребованность", – цитирует Владимира Ефимова пресс-служба столичного градкомплекса.

💬Глава департамента градостроительной политики Владислав Овчинский добавил, что работа по повышению доступности цифровых решений для стройкомплекса будет продолжаться. Московские сервисы позволяют не только ускорить темпы строительства, но и значительно улучшить качество возводимых объектов.

💡Пилоты уже запущены, а работа продолжается
Важно отметить, что тиражирование технологий уже активно началось. Центр искусственного интеллекта уже проводит масштабную работу с регионами: на сегодняшний день успешно проведены  пилоты  по внедрению сервисов «Цифровой нормоконтроль» и «Квартирография» в 20   субъектах страны.

И это только начало. В наступающем 2026 году эта практика будет не только расширяться, но и дополняться новыми цифровыми решениями, которые уже разрабатываются Центром искусственного интеллекта.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 В России представили киберкран с управлением за 1000 км

Представьте, что вы управляете гигантским промышленным краном в Туле, сидя за пультом в Санкт-Петербурге. Это уже не фантастика, а российская реальность. Наша промышленность сделала огромный шаг в будущее с появлением первого в стране киберкрана.

🔴Что это за чудо-техника?
Это не просто кран, а высокотехнологичный комплекс от компаний «Интехком» и «Вирсайн Инновации». Его ключевая особенность — полноценное дистанционное управление на расстоянии до 1000 километров. Но как это работает?

🔴Технологическая магия: что внутри?
· Сверхнадежная связь:
В основе — запатентованная технология проводной подачи сигнала, которая гарантирует передачу видео 4К без задержек и неуязвима для радиопомех.
· Искусственное зрение: Кран оснащен 3D-лидарами, камерами и датчиками. Он «видит» цех в мельчайших деталях, отслеживает движение людей и имеет защиту от столкновений.
· Функция антираскачки: Обеспечивает плавное и точное перемещение грузов, даже если оператор находится за тысячу километров.

🔴Где это уже работает?
Технология прошла апробацию и успешно внедрена на стратегически важных объектах:
· Заводы «Норникеля» в Дудинке и Мурманске
· Предприятие «Северсталь-метиз» в Череповце
· Металлургический комбинат в Липецке
· Строительство нового корпуса НИИ Склифосовского в Москве

🔴Почему это меняет все?

Как отмечает гендиректор «Интехкома» Игорь Овян, эта технология кардинально меняет саму концепцию работы машиниста крана.
· Комфорт и безопасность: Оператор теперь может работать в современном офисе, а не в шумном, пыльном цеху. Это решает проблему тяжелых вахтовых условий.
· Доступ к кадрам: Появляется возможность привлекать лучших специалистов из любого региона страны, не перевозя их на объект.
· Эффективность: Кран может работать в автоматическом режиме, повышая общую производительность предприятия.

Этот проект — яркий пример того, как цифровизация и инновации создают новую, технологичную и комфортную реальность для российской промышленности. Будущее, в котором машины управляются на расстоянии, уже наступило

#ИИ #Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Рекомендуем материал от наших коллег с канала «Буквами о цифре».

Они подготовили краткий обзор о цифровой трансформации стройкомплекса Подмосковья. В посте — эксклюзивные комментарии министра и данные о том, как технологии и ИИ сделали отрасль прозрачнее и эффективнее.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Ремонт без стресса и просрочек: ИИ-бригадир от российских студентов ускорит работы на 25%

Знакомьтесь с будущим ремонта — платформа ConstrAct, разработанная магистрантами Университета ИТМО. Этот цифровой помощник на базе искусственного интеллекта берет на себя самые сложные и рутинные задачи: от создания дизайн-проекта до контроля за «последним гвоздем».

🔴Как это работает?
Вы загружаете в систему чертежи и планы, а ИИ-бригадир всего за 2 минуты:
✅Составляет точную смету, используя актуальные СНиПы и ГОСТы.
✅ Анализирует рынок и находит лучшие цены на материалы.
✅ Формирует полный пакет документов и выстраивает этапы работ.

🔴В чем выгода?
Для строительных компаний и частных заказчиков это значит:
✅ Экономия до 25% времени на управлении проектом.
✅ Сокращение перерасхода бюджета на 20%.
✅ Срывы сроков происходят вдвое реже.

При этом ИИ не заменяет сметчиков и прорабов, а становится их мощным инструментом, берущим на себя рутину.

Хотя сегодня ИИ в строительстве используют только около 12% компаний (кто-то называет и большее число) , будущее — за такими решениями. Уже сейчас платформа привлекает внимание крупных девелоперов и маркетплейсов, и ведутся переговоры о первых пилотных внедрениях.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Только посмотрите, как робот-маляр справляется с покраской стен

Этот робот оснащен датчиками с искусственным интеллектом. Достаточно разместить аппарат в комнате, и он сделает всю работу.

🔴Малярам пока можно не беспокоиться о полном замещении. Пока!
Сложные поверхности, многоуровневые потолки, художественная отделка, подготовка поверхностей — все это пока требует человеческих рук и глазомера.

Но тренд очевиден: рутинный и монотонный труд начинает автоматизироваться. И это отличный повод для профессионалов расти в сторону более сложных, творческих и нестандартных задач, там, где робот не справится.

#ИИ #Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🔖NSR Specification приглашает на экспертный вебинар по AI и ML в строительной нормативке

Уже завтра:  28 ноября в 14:00 (мск) команда NSR Specification проводит обзорный вебинар на площадке Строительной Академии Технониколь. Мероприятие посвящено применению передовых технологий ИИ в работе с нормативными документами в строительстве.

Участники погрузятся в сложный, но полный возможностей мир искусственного интеллекта и машинного обучения. Организаторы делают акцент на конкретных кейсах и практических разработках.

🔴В программе вебинара — детальный разбор трех направлений:
1️⃣Разработка системы требований для сферы проектирования и строительства.
2️⃣Создание уникальной системы разметки текстов, которая позволяет конвертировать нормативные требования в сценарии для поэтапной проверки информационных моделей (ЦИМ).
3️⃣ Разработка чат-бота на основе LLM для автоматизированного анализа положений нормативных документов. В перспективе эта технология сможет выявлять противоречия в инженерной документации.

Это отличная возможность для специалистов строительной и IT-отраслей узнать, как технологии меняют работу с правилами и стандартами.

Узнайте о будущем строительной норматики из первых рук!

🔴 Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке

Присоединяйтесь!

#NSR_Specification
#ИИ #Или_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Не конкуренция, а партнерство с ИИ. Что ждет рынок труда?

Только что вышел масштабный доклад McKinsey Global Institute — «Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI». Его главный посыл кардинально меняет повестку: речь идет не о том, что ИИ отнимет у нас работу, а о том, как он станет нашим партнером.

🤖Вот ключевые выводы, которые важно понять уже сегодня:

🔴Люди + Агенты + Роботы = Новая рабочая сила
Будущее— не за полной автоматизацией, а за гибридными командами. «Агенты» (ИИ для умственной работы) и «роботы» (для физической) будут выполнять рутинные задачи, а люди — управлять процессами, принимать решения и брать на себя то, что требует эмпатии и творчества.

🔴 Навыки не исчезнут, а трансформируются
Более 70%навыков, востребованных сегодня, останутся релевантными, но применять их мы будем иначе. Вместо составления отчетов — интерпретация данных от ИИ. Вместо рутинного кодинга — постановка задач для AI-агентов.

🔴Взрывной спрос на «AI-грамотность»
Спрос на умение использовать и управлять инструментами ИИ вырос в 7 раз за 2 года. Это самый быстрорастущий навык в вакансиях США. Технические навыки создания ИИ тоже важны, но их нужно все меньше людей.

🔴Экономический потенциал колоссален
К 2030 году такая модель коллаборации может высвободить $2.9 трлн экономической ценности в США. Но чтобы их получить, компаниям нужно перепроектировать не отдельные задачи, а целые бизнес-процессы под совместную работу людей и машин.

🔴А что насчет других отраслей? Например, строительства?

В отчете нет отдельной главы про строительство, но есть очень показательные примеры, которые рисуют понятную картину будущего.

🔴Вот как может измениться стройка:
1. Люди-Роботы (People-Robot): Такие профессии, как монтажник гипсокартона или изолировщик, уже сегодня технически могут быть сильно автоматизированы. Роботы возьмут на себя тяжелый, монотонный и опасный физический труд.
2. Гибридные роли (People-Agent-Robot): Например, прораб или инженер. Агенты (ИИ) будут управлять логистикой, запасами на складе и оптимизировать графики работ. Роботы — автономно доставлять материалы или выполнять подготовительные работы. А человек будет координировать всех, контролировать качество и решать нестандартные проблемы.
3. Пример из доклада: В строительном магазине AI-агент управляет запасами, а AI-гуманоидный робот приносит клиенту краску и инструменты. Менеджер при этом не грузит товар, а консультирует клиента, используя аналитику от ИИ.

Также в приложении к исследованию приводится список рабочих процессов, которые уже сейчас преобразуются в стройке:
· Подготовка площадки и размещение оборудования
· Каркасные и структурные сборки
· Резка и подгонка материалов
· Замешивание и заливка бетона
· Контроль качества (например, проверки уровня) т т.д.

🔴Что это значит для всех нас?
Эра пассивного наблюдения за развитием ИИ закончилась. Чтобы оставаться востребованными, нам нужно развивать:
· Навыки управления: Умение ставить задачи агентам и роботам, проверять их работу, orchestrate workflows.
· Критическое мышление и принятие решений: ИИ предоставит данные и варианты, но последнее слово и ответственность — за человеком.
· Эмоциональный интеллект и коммуникацию: Именно эти навыки, согласно Индексу Изменения Навыков (Skill Change Index), меньше всего подвержены автоматизации.

🔴Вывод: Будущее работы — не за вытеснением, а за синергией. Самый ценный сотрудник завтрашнего дня — не тот, кто все умеет делать сам, а тот, кто умеет максимально эффективно работать в команде с «умными» машинами.

📎Полный доклад: McKinsey: Agents, Robots, and Us прикреплён к посту.

🤖 Революция в проектировании: ИИ научился работать в CAD как человек!

Учёные MIT создали новую  систему с применением  искусственного интеллекта, которая может работать в программах компьютерного проектирования (CAD) практически как человек.

🔴Как это работает?
✅ ИИ обучался на базе из 41 000 видео с работой реальных дизайнеров
✅ Система умеет превращать 2D-эскизы в 3D-модели
✅ ИИ самостоятельно использует инструменты, меню и кнопки программы

🔴Что умеет новая система:
✅ Автоматически создавать 3D-модели
✅ Предлагать варианты проектирования
✅ Ускорять рутинные операции
✅ Помогать новичкам в освоении CAD

🔴Важный момент: исследователи создали специальный набор данных VideoCAD, который содержит записи каждого клика, движения и выбора инструмента в реальном времени.

🔴Потенциал технологии:
✅ Снижение порога входа в профессию
✅ Увеличение производительности инженеров
✅ Автоматизация повторяющихся задач
✅ Поддержка работы на разных CAD-платформах

Мы думаем, что такие системы станут настоящими «вторыми пилотами» для проектировщиков, помогая им создавать сложные конструкции и ускоряя рабочий процесс.

#ИИ #Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure