🤖 ИИ перестает быть «волшебной кнопкой». Он становится инженерным инструментом.

В строительной отрасли накопилось столько норм, что человек уже физически не может удержать их в голове. Мы привыкли искать ответы в документах, но что, если ответ сам будет находить нас?

🔴На платформе «Техэксперт» заработала экосистема ИИ-сервисов «КодексНейро». Это не ChatGPT, который «что-то слышал» про СНиПы. Это модель, обученная исключительно на актуальных нормативных документах и экспертных консультациях.

🤖 Но есть важный нюанс.
ИИ это не магия. Если у вас хаос в нормативной базе, искусственный интеллект этот хаос только усилит. Чтобы получить надежный результат, нужна системная работа. Именно этим АО «Кодекс» и занимается вместе с Росстандартом в рамках ТК 711 «Умные (SMART) документы».

🔴Мы переходим от текстов к данным.
SMART-стандарт это уже не просто PDF-файл. Это информационная система, где логическая структура и смысл выделены машиночитаемо. Чтобы это заработало, мы создали сложную онтологическую сеть из 750 тысяч элементов.

🔴Что это дает?
— Возможность задать вопрос не по ключевым словам, а по смыслу.
— Получить обзор по десяткам документов за секунды.
— Интегрировать требования напрямую в цифровые бизнес-процессы предприятий.

Россия среди лидеров в этом направлении. Мы не догоняем — мы формируем подходы к созданию промышленных онтологий и машинопонимания требований.

Сегодня на платформе доступны:
🔺 НейроПоиск
🔺 НейроКонсультации
🔺 НейроСаммари

#Стандартизация #КодексНейро #SMARTстандарты #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🔖Автоматизация в строительстве: где ИИ реально работает, а где — просто хайп?

Канал @god_kod_agency поговорил с Игорем Рогачёвым о том, как автоматизация и ИИ меняют проектирование и стройку. Делимся главным из этого разговора.

💡О чём говорили:
🔺 Почему автоматизация буксует не из-за технологий, а из-за вопросов воли, ресурсов и процессов

🔺 Типовые неэффективности: та самая «Людочка с экселькой» и ручное календарное планирование, которые съедают ресурсы

🔺 Где вайб-кодинг спасает проектировщика: как задача на 10 часов превращается в 1 час работы

🔺 AI-чемпионы внутри компании — рабочий инструмент или ловушка для бизнеса?

🔺 Закрытый контур и инференс: с какой суммы реально начинать (спойлер: вовсе не с 90 миллионов)

🔺 Прогноз на 2-3 года: куда двинется автоматизация стройки на самом деле

💡Главный вывод:

сначала наведите порядок в BIM, только потом беритесь за ИИ. Без базы это просто «видосики, которые хорошо набирают».

И мы с этим категорически согласны! Только для BIM еще надо порядок базовый навести, иначе это только тоже только картинки на этапе проектирования, которые даже в лучшем случае пока не летят дальше на этап стройки.

▶️Смотреть здесь: https://youtu.be/QU1D5FPz96I

#Буквы_ИИ #Буквы_BIM

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

🤖 ИИ в проектировании: как NSR Specification превращает тонны нормативов в работающие алгоритмы

В современном строительстве ошибка на этапе проектирования из-за неверно истолкованного пункта стандарта может стоить миллионов и затянуть сроки сдачи объекта. Мы протестировали и внедряем решение, которое меняет подход к работе с нормативами, — платформу NSR Specification.

Это не просто «умный поиск», а полноценная экосистема из 5 модулей, которая минимизирует человеческий фактор там, где речь идет о сложных текстовых массивах данных.

🔴 Что умеет NSR Specification:

🔴 Семантический поиск и QA-чат
Забудьте про ручной перебор сотен страниц. RAG-система анализирует техническую информацию и выдает конкретные ответы на запросы, ссылаясь на актуальные пункты документов.

🔴 Перевод в «машиночитаемый» и «машинопонимаемый» вид
Самый сложный этап — трансформация текста ГОСТов и СП в структурированные данные. Модуль семантической разметки выделяет и классифицирует требования, а модуль семантического анализа переводит их в программные сценарии для проверки цифровых информационных моделей (ЦИМ).

🔴 Автоматическая проверка ЦИМ
Система экспортирует готовые профили проверок в CADLib Модель и Архив. Теперь можно автоматически проверять:
— Свойства объектов;
— Их наличие;
— Минимальные расстояния (и другие геометрические параметры).

🔴 Высокая точность требует серьезного «железа»
Работа с большими языковыми моделями (LLM) — это тяжелый труд. Для стабильной работы системы требуется конфигурация уровня: 2* NVIDIA A100 + RTX A5000. Это гарантирует обработку от 5 одновременных запросов и надежное сравнение фрагментов документов для поиска противоречий.

🔴 Результат:
В проекте, помимо основной цели (снижения ошибок), закладывается фундамент для полной автоматизации экспертизы. Требования стандартов превращаются не просто в текст, а в конкретные программные инструкции.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

📌 Умный помощник для жителей: ИИ‑ассистент на PropTech‑платформе Яндекса

Теперь решать бытовые вопросы в многоквартирном доме стало проще — на PropTech‑платформе «Домиленд» (входит в Яндекс) появился ИИ‑ассистент для жителей!

🔴С ним можно:
✅ передавать показания счётчиков — даже по фото: ассистент сам распознаёт цифры и номера приборов;
✅ создавать заявки в управляющую компанию — достаточно написать, например, «Сломался лифт», и система сразу оформит обращение;
✅ оформлять гостевые пропуска (в том числе сразу на несколько дат);
✅ узнавать важную информацию — например, уточнять сроки отключения горячей воды, искать новости от УК, промокоды или данные о сроках мытья фасадов;
✅ анализировать потребление ресурсов — например, посмотреть расход воды за последние полгода.

🔴Общаться с ассистентом можно как удобно: текстом, голосом или фотографией — сервис сам поймёт, что нужно сделать. Решение создано на базе больших языковых моделей Yandex AI Studio: ассистент учитывает контекст пользователя и даже помогает избежать ошибок. Например, если расход воды за месяц кратно превышает обычные показатели, ИИ обратит на это внимание жителя — так получится избежать последующих перерасчётов.

🔴Первым партнёром, внедрившим решение, стала компания «Самолёт». Сейчас ИИ‑ассистент доступен жителям 20 тысяч квартир в ЖК группы «Самолёт» в Москве и Санкт‑Петербурге. Результаты пилота впечатляют:
- 40 % жителей передавали через ассистента показания счётчиков;
- 21 % оставляли заявки в УК;
- 11 % решали вопросы по оплате и начислениям;
- 7 % уточняли сроки отключения горячей воды.

💬 Дарья Воронова, руководитель PropTech Яндекса: 

«Ещё несколько лет назад цифровизация дома воспринималась как набор отдельных функций. Сегодня рынок движется к единой сервисной среде вокруг пользователя и его опыта проживания. ИИ‑ассистент упрощает этот опыт: бытовые вопросы теперь можно решить через обычный диалог, без лишних действий и переключений между интерфейсами. Мы хотим, чтобы жители тратили меньше времени на решение повседневных задач и больше — на саму жизнь».

💬 Клим Костюченко, управляющий директор «Самолёт Гостеприимство»: 

«Мы стремимся сделать общение жителей с управляющей компанией максимально простым и понятным, поэтому планируем масштабировать ИИ‑ассистента на весь фонд в нашем управлении — а это 160 тысяч квартир. Новый сервис позволяет решать многие бытовые вопросы в формате обычного диалога, благодаря чему жители получают нужный результат быстрее».

🔴ИИ‑ассистент работает в мобильном приложении «Домиленд+» и популярных мессенджерах. Сервис доступен управляющим компаниям по лицензионной модели как дополнительный инструмент платформы «Домиленд». В будущем у ассистента появятся новые сценарии использования, а также возможность взаимодействия через чат с Алисой AI.

#Яндекс #PropTech #StroyOS_Самолёт


📲MАХимально на связи🔴
🟦Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🤖Искусственный интеллект в геотехнике: систематизация методов и анализ нормативных ограничений

На портале «ГеоИнфо» опубликован препринт статьи И.Х. Идрисова и Г.Г. Болдырева (ООО «НПП Геотек»), посвященный применению искусственного интеллекта в инженерно-геологических и геотехнических изысканиях.

🔴В работе систематизированы основные направления использования ИИ и машинного обучения:
· обработка и классификация данных статического зондирования;
· построение цифровых инженерно-геологических и геотехнических моделей;
· прогноз механических характеристик грунтов, несущей способности свай и осадок оснований;
· физически-обоснованное машинное обучение на основе нейронных сетей с учётом уравнений механики (PINN).

Приведены количественные показатели точности из рецензируемых источников с сопоставлением с традиционными подходами.

🔴Отдельный блок посвящен ограничениям технологии:
· качество и репрезентативность обучающих выборок;
· интерпретируемость моделей и проблемы экстраполяции;
· вопросы валидации применительно к действующей нормативной базе Российской Федерации (СП 22.13330, СП 24.13330, СП 47.13330).

🔴Ключевой вывод авторов: на текущем этапе методы ИИ целесообразно рассматривать как инструмент поддержки, а не замену нормируемых расчётных процедур.

После рецензирования статья войдет в №3 научного журнала «ГеоИнфо».

🔴Ознакомиться с препринтом можно по ссылке.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Шанхай внедряет ИИ‑агентов для комплексного управления городом

На форуме «Квантовый город и пространственный интеллект» в Шанхае представлен комплекс из шести ИИ‑агентов, предназначенных для решения задач городского управления. Решения ориентированы на повышение эффективности административных процессов и минимизацию рисков для городской инфраструктуры и населения.

🔴В числе ключевых разработок:  
- ИИ‑агент для противодействия наводнениям. В рамках проекта создан цифровой двойник 21‑километрового участка реки Сучжоу, интегрированный с данными о сетях ливневой канализации. Функционал агента включает прогнозирование объёмов осадков в диапазоне от 2 до 48 часов  это позволяет городским службам заблаговременно реализовывать превентивные меры и снижать риски возникновения чрезвычайных ситуаций.

- Ещё один агент консолидирует более 20 государственных услуг для жителей города, оптимизируя доступ к сервисам и сокращая административные барьеры.

- Остальные четыре агента задействованы в следующих направлениях:
- сельское планирование;
- формирование городской стратегии;
- контроль использования ресурсов;
- согласование проектов.

Внедрение ИИ‑агентов демонстрирует системный подход к цифровизации городского хозяйства: от управления рисками до повышения качества государственных услуг. Решение сочетает прогнозную аналитику, интеграцию разнородных данных и автоматизацию административных процедур.

#ИНП_международка #Китай #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Дома как из LEGO: префаб‑технологии в Москве

В Москве всё чаще строят дома по префаб‑технологии — по сути, собирают из готовых модулей, как конструктор LEGO. На видео — момент подъёма одного из таких модулей: элемент уже в финальной комплектации, остаётся только точно установить его на место.

Такой подход ускоряет строительство, снижает влияние человеческого фактора и повышает предсказуемость сроков.

#Москва #префаб #TechNews  #ИНП

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🔖Регистратор за 7 минут: Росреестр тестирует ИИ-ядро для сделок с недвижимостью

В Росреестре запускают пилот по внедрению ИИ.  Речь не про «роботов вместо людей», а про снятие рутины с регистраторов.

💡Что уже работает и впечатляет:
— «Ева» проверяет документы за 7 минут вместо 35. Производительность выросла в 4 раза — с 10 до 42 пакетов в день.
— «Умный кадастр» без выездов нашел >17 млн объектов по снимкам из космоса в 81 регионе.
— В контакт-центре ИИ уже берет часть обращений на себя, без участия оператора.

💡Сейчас задача  не просто внедрить нейросети в один процесс, а пересобрать операционку всего Большого Росреестра. К 2030 году цель — рост производительности труда именно за счет ИИ. Олег Скуфинский подтвердил: готовы масштабировать лучшие практики, а не изобретать велосипед.

💡Ближайшие шаги: выбор направлений для пилота. Но судя по динамике, ИИ в Росреестре — это уже не эксперимент, а новый стандарт.

#Буквы_Росреестр

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

🤖 Naver выводит на внешний рынок платформу умного здания: первая установка в Tokyo Midtown Yaesu

Team Naver (подразделение Naver Corp.), совместно с NTT East и Mitsui Fudosan, внедряет решение для управления умным зданием в 45-этажном многофункциональном комплексе Tokyo Midtown Yaesu. Это первая коммерческая инсталляция технологии, разработанной и эксплуатируемой в штаб-квартире Naver «1784», за пределами Южной Кореи.

🔴Состав платформы и распределение ответственности
Naver поставляет интегрированный технологический пакет, включающий:

· автономного робота «Rookie»
· облачную систему управления группой роботов «ARC brain»
· цифровой двойник здания
· систему визуальной навигации «ARC eye»

🔴Mitsui Fudosan отвечает за эксплуатацию роботизированной доставки и интеграцию с инженерными системами здания. NTT East обеспечивает построение цифрового двойника и техническое обслуживание роботов.

🔴Ключевая особенность: работа в зданиях без специальной инфраструктуры

Платформа оптимизирована для работы в обычных зданиях, не требующих выделенных роботизированных лифтов или специальных помещений. ARC brain через облачное взаимодействие интегрируется со штатными лифтами и турникетами, позволяя роботам перемещаться между этажами и взаимодействовать с пользователями в общих пространствах.

🔴Стартовый сценарий и планы развития
Первоначально четыре робота осуществляют доставку заказов из ресторанов на подземном и пятом этажах в офисы на седьмом этаже. Заказы принимаются через приложение Line.

Стороны планируют масштабировать сервис доставки и расширить сотрудничество в области физического AI: внедрение навигации с дополненной реальностью и управление зданием на основе цифрового двойника.

🔴Технологическая база

В основе проекта четырехлетний опыт эксплуатации в здании «1784». За этот период накоплены и проанализированы данные с роботизированных сенсоров, пространственная информация и логи выполнения задач, что позволило оптимизировать маршруты по временным интервалам и отработать сценарии обработки нештатных ситуаций.

Проект реализован под руководством Naver Cloud Japan Business Development с использованием технологий Naver Labs в области робототехники и компьютерного зрения.


#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Лидары, навигация, автопилоты: как Университет Иннополис готовит инженеров для роботизированных систем

Роботы перестали быть технологией будущего. Сегодня они работают на производствах, складах, в логистике, транспорте и сервисных системах.

Но чтобы создавать такие решения, нужны специалисты, которые понимают программирование, компьютерное зрение, навигацию, сенсоры и математику.

🔴Магистратура «Робототехника и компьютерное зрение» Университета Иннополис помогает получить именно такие компетенции.

🔴В программе:
• компьютерное зрение
• работа с лидарами и камерами
• алгоритмы навигации
• автономные робототехнические системы
• реальные проекты совместно с индустриальными партнерами

📚 Первый год — теория и проектная работа.
🏭 Второй год — практика на предприятиях.

💰 Есть бюджетные места и грантовый конкурс с покрытием до 100% стоимости обучения.

👉 Подробнее о программе и условиях поступления

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

📌 Данные не должны ходить пешком

Презентация Дмитрия Гвозданного, посвящённая цифровизации девелопмента, начинается не с технологий, а с боли.

🔴Он перечисляет стартовые условия, знакомые каждому, кто работал в стройке: ручное управление, непрозрачные закупки, бумажный документооборот, сложные согласования, отсутствие единых источников данных. И всё это на фоне высокой ключевой ставки, растущей географии и диверсификации бизнесов.

🔴Главный тезис Дмитрия: данные должны создаваться один раз и переиспользоваться на всех этапах — без ручного переноса между программами.

🔴В его логике инструменты (BIM Revit/Renga, LARIX EST/1С:Смета, Primavera/PLAN-R, учётный контур, BI-аналитика) работают как конвейер. Не набор систем, а единый поток, где модель отдаёт объёмы в смету, смета — в планирование, план — в учёт, учёт — в аналитику.

🔴Отдельное внимание закупкам. Единая номенклатура и прозрачная конкуренция, по его мнению, держат стоимость под контролем от заявки до акта.

🔴Про ИИ Дмитрий говорит жёстко: хайп это эффектные демо без интеграции и ответы без доступа к данным компании. Реальная польза начинается там, где ИИ подключён к внутренним данным и встроен в процесс: распознавание сканов, сопоставление номенклатур, RPA, ассистенты, process mining.

🔴Его ключевая мысль в финале: зрелость цифровизации измеряется не количеством инструментов, а тем, как данные текут между ними. Эффект складывается в единое целое, когда процессы усиливают друг друга, а не живут по отдельности.

📲MАХимально на связи🔴
🟦Подписаться на канал:
Stroy.OS |