Учёные СФУ научат ИИ контролировать качество строительства

В Сибири подобные технологии пока редки, а зарубежные решения, такие как Autodesk, стали недоступны из-за санкций. Новая система, использующая российское ПО и методы искусственного интеллекта (ИИ), обеспечивает более высокую точность и скорость анализа, чем существующие аналоги, и способствует импортозамещению в строительной отрасли.

Верификация в строительстве — это процедура, которая подтверждает, что требования, установленные к зданию или сооружению, выполнены. Она может включать альтернативные расчёты, сопоставление научно-технической документации по новому проекту с аналогичной документацией по другому похожему проекту, а также проведение различных испытаний и анализ документов. Процедура верификации сведений об объектах недвижимости — основа для «привязки» зданий, сооружений и объектов незавершённого строительства к земельным участкам, чтобы запустить процедуру налогообложения.

Автоматизированную верификацию строительных объектов проводят с помощью методов 3D-сканирования: данные о рельефе строительного участка, конструкциях и инфраструктуре собираются с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), оснащённых лидарами и камерами высокого разрешения. Также применяются методы дистанционного зондирования, чтобы оперативно получить информацию о строящемся объекте, расположенном на большой территории или в труднодоступном месте. Автоматизированная верификация позволяет быстро генерировать отчёты о ходе строительных работ и прогнозировать сроки их завершения.

«В Красноярском крае методы автоматизированной верификации строящихся объектов только начинают применяться крупными застройщиками. Мы создаём программно-аппаратный комплекс для мониторинга строительства с использованием BIM, БПЛА и методов ИИ. Он позволит с высокой точностью контролировать качество строительства и будет востребован в регионах Сибири и за её пределами», — рассказал руководитель исследования, заведующий кафедрой программной инженерии СФУ Олеслав Антамошкин.

По словам учёного, новая система способна верифицировать строительные объекты с точностью до 5 см, рассчитывать объёмы земляных работ с погрешностью до 1 %, а также анализировать риски, такие как эрозия или нестабильность грунта, обрабатывая все данные за 30 минут. Это значительно быстрее традиционных методов, которые могут занимать до недели.

Система интегрируется с API российской платформы трёхмерного моделирования КОМПАС-3D и построена на открытых библиотеках и фреймворках, что делает её независимой от зарубежного ПО. Для проекта разрабатываются специализированные БПЛА с лидарами, которые обеспечивают точный сбор данных для последующей обработки с помощью ИИ.

Создаваемая система использует SaaS-модель с двойным лицензированием (AGPL-3.0 для научного сообщества и проприетарная для коммерческого использования). Это делает её конкурентоспособной не только в странах СНГ, но и в государствах Азии и Африки, особенно после ухода западных поставщиков IT-решений.

Новинка будет протестирована в ходе летних испытаний летом 2025 года, где её возможности продемонстрируют в реальных условиях. Такие функции, как сопоставление 3D-моделей с проектной документацией (BIM) и прогнозирование рисков, уже успешно протестированы в лабораторных условиях Сибирского федерального университета.

В настоящее время система проходит тестовую эксплуатацию и помогает Службе по государственной охране объектов культурного наследия Красноярского края сохранять исторические здания в цифровом виде. В частности, создана 3D-модель труднодоступного храма XIX века, которая может быть использована для реставрационных работ и мониторинга состояния объекта.

Проект реализуется при поддержке Красноярского краевого фонда поддержки научной и научно-технической деятельности в рамках конкурса по отбору проектов научно-технических программ технологических требований от индустриальных партнеров по направлениям технологического лидерства «Перспективные космические технологии и сервисы» и «Беспилотные авиационные системы» в интересах научно-технологического развития Красноярского края.

Первыми рассказали: ТАСС