На #ПМЭФ24 в рамках деловой программы платформы «Росконгресс Урбан Хаб» состоялась сессия «Новые мастер-планы городов – как реализовать». Обсудили опыт Дальнего Востока и Арктики.

В ходе дискуссии была затронута тема создания 200 мастер-планов, которые охватят более 2000 населенных пунктов 📐

Кроме того, депутаты Госдумы вместе с правительством России работают над закреплением в законодательстве понятия мастер-плана. Замминистра строительства и ЖКХ Никита Стасишин отметил, что мастер-план должен аккумулировать в себе те точки роста, которые в перспективе 5-10 лет "будут являться развитием регионов".

Для решений такой масштабной задачи нужны новые, нетривиальные подходы, которые позволят кардинально изменить процесс мастер-планирования. Инновационные инструменты, такие, как искусственный интеллект, позволят снизить затраты и получить желаемый результат в кратчайшие сроки.

Это особенно актуально в условиях дефицита сильных команд разработчиков мастер-планов. Искусственный интеллект возьмет на себя рутину и позволит кратно увеличить производительность.

Так Фонд "ДОМ.РФ" при подготовке мастер-плана ускорил разработку в 2,5 раза благодаря платформе rTIM.

С базовым ИИ разобрались. Какие ещё ИИ-технологии применяются в стройке?

Более сложные технологии умеют анализировать и самостоятельно моделировать специфические процессы и системы😊 Такой ИИ способен решать задачи, которые требуют профессиональных навыков и знаний.

Этот вариант ИИ может анализировать все, что угодно. Например, поведение людей. На основе такого анализа проще создавать концепции благоустройства города.

🔹Все мы сталкивались с неудобным расположением тротуаров и срезали путь по газону. Университет ИТМО разработал приложение, помогающее бороться с ошибками в проектировании пешеходных сетей. В основе метода компьютерного моделирования – симуляция поведения пешеходов на территории. Технология позволяет предсказать пути движения, построить оптимальную планировку дорожек и избежать появления стихийных троп.

🔹Ещё одна интересная разработка – Geointellect.Urban от Центра пространственных исследований, которая проводит анализ доступности объектов инфраструктуры, после чего оценивает уровень удобства проживания в районе.

#rtim_вопросы

Так почему rTIM – не нейросеть? 🤨

Мы уже рассказывали тут и тут про разные виды ИИ. Сейчас всё чаще можно услышать словосочетание «сильный искусственный интеллект». Такой ИИ способен расширить границы интеллектуальных способностей человека и усилить его профессиональные возможности.

Именно к такому классу ИИ можно отнести генеративные модели, которые по образу и подобию воспроизводят результаты творческого и инженерного труда даже не одного человека, а целых команд.

Генеративные модели могут быть построены на нейросетевых технологиях. Но помимо крайне высоких требований к объёмам данных для обучения (в идеале – миллионы образцов) нейросети не могут гарантировать точность результата. Нейросети хорошо улавливают и воспроизводят общие принципы, но часто ошибаются в деталях. Все, наверное, видели эти лишние пальцы на сгенерированных фотографиях людей. В случае с градостроительными задачами такие допущения выливаются во множество нарушений отдельных нормативов.

Потому для сфер с серьёзным регулированием, где ошибки в деталях недопустимы, необходимо использовать другие алгоритмы, которые выдают более предсказуемый и контролируемый результат.

В rTIM в составе математических моделей, которые обеспечивают генерацию цифровых проектов и поиск оптимальных решений, применяются генетические алгоритмы. Они обеспечивают вычисления по принципам природной эволюции, представляя цифровую модель территории в виде популяции особей, которые от поколения к поколению становятся "сильнее", а "слабые" (то есть нарушающие нормативы) особи вымирают. Такая технология в руках опытного проектировщика позволяет сократить срок разработки концепции даже не в разы, а на порядки.

#rtim_вопросы