ИИ – на стройке, в каске и с генпланом

Установка для автоматической сварки импортозамещена российским аналогом

«Ростех» выпустил электронно-лучевой комплекс для вакуумной сварки с автоматическим поиском сварного стыка. До настоящего времени на рынке были представлены отечественные комплексы, в которых сварка велась в полуавтоматическом режиме. Оператор вручную совмещал луч со стыком в опорных точках для построения необходимой траектории. Полностью автоматические производились только за рубежом.

С помощью электронной пушки комплекс автоматически сканирует свариваемые изделия малым зондовым током, находит на деталях сварной стык, сам управляет сварочным лучом, исключает возможность ошибок, повышает производительность, а также освобождает оператора от выполнения рутинных операций.

В Нижегородской области ИИ проектирует жилье

Более 25 тыс. кв. м жилья спроектировали с помощью нейросетей в регионе в 2025 году. Оно будет построено на территории деревни Ольгино. В дальнейшем планируется спроектировать еще более 325 тыс. кв. м жилья. Уже получено разрешение на строительство трех домов.

Компания «Специализированный застройщик Нижегородской области „Дирекция по строительству“» разработала и внедрила собственный стандарт информационного моделирования.

Ключевой элемент цифровизации: разработка и внедрение централизованного хранилища всей информации о проекте на каждом этапе - от создания эскиза до сдачи готового объекта.

Российская нейросеть научилась искать дефекты металла

В Новосибирском государственном техническом университете разработали интеллектуальную систему контроля качества стальных изделий.

Технология автоматически находит трещины, вмятины и пятна коррозии на стальной поверхности по фото с обычной камеры. Она эффективно работает при небольшом количестве примеров для обучения, выгодна для предприятий, где сбор тысяч примеров брака затруднен или экономически невыгоден. Для анализа достаточно несколько фото каждого типа дефекта, даже если они сняты при плохом освещении и в разном масштабе. Точность обнаружения дефектов - более 87%; способна выявлять ранние следы износа оборудования, может повысить надежность производственных линий на предприятиях.

В Москве испытают 3D-печать бетоном в метростроении

Московский инновационный кластер и холдинг «Мосинжпроект» запустят в опытную эксплуатацию 3D-принтер CemANT на строящейся станции «Рублево-Архангельское» одноименной линии Московского метрополитена. Это позволит оценить возможности технологии и оборудования.

В случае успеха рассматривается возможность масштабирования строительных аддитивных технологий с применением в других инфраструктурных проектах.

Строительный 3D-принтер CemANT готовит бетонную смесь непосредственно в точке укладки, исключая необходимость в громоздких бетономешалках и насосах. Еще позволяет подавать сухую смесь с удаленного расстояния, позволяет использовать специализированные присадки, например, для ускорения схватывания или повышения огнеупорности. Разработан он нижегородской компанией Parc3D, летом 2025 г. стал лауреатом международной премии BRICS Solutions Award.

Опытная эксплуатация продлится до апреля 2026 г. и будет направлена на оценку технико-экономической эффективности технологии 3D-печати в условиях крупного инфраструктурного строительства - сроков выполнения работ, качества и эксплуатационных характеристик конструкций, влияния на себестоимость и логистику.

В Петербурге ученые будут точнее обучать ИИ для «Умного города»

В университете «ЛЭТИ» нашли безопасный для конфиденциальности граждан способ тренировать нейросети, используемые в городских системах. Ожидается, что ИИ, встроенный в проект «Умный город», будет учиться безопаснее, качественнее и устойчивее.

Теперь каждое устройство локально сможет обучать искусственный интеллект на своих данных. Таким образом на сервер будут попадать только обновления параметров нейросети.

Модернизированный алгоритм помогает нейросетям обрабатывать данные с разным распределением и адаптироваться к их локальным особенностям более плавно и надежно.

Также создан новый метод генерации наборов данных, что позволяет ИИ создавать реалистичные сценарии для тестирования систем федеративного обучения.

Создана российская цифровая платформа для мониторинга строительных объектов

Платформа определяет положение элементов внутри зданий с погрешностью до 10 см, использует только компьютерное зрение и обычные камеры или смартфоны, не использует GPS и лидары, анализирует фото- и видеоматериалы, сравнивая реальный прогресс с утвержденным графиком. Также она фиксирует опережения и задержки, выявляет риски срыва сроков и формирует рекомендации для корректировки.

Все данные доступны на единой панели: процент выполнения работ, динамика продвижения, статус задач и проблемные участки.

Цифровая платформа совместима с популярными инструментами планирования, что позволяет повысить прозрачность процесса, ускорить принятие решений и снизить затраты на строительство.

Запущена российская платформа для применения ИИ-агентов в строительстве

Ее разработала компания Severin Development - решение является первым в стране, которое позволяет полностью охватить и объединить все стадии строительства и всех участников рынка в едином пространстве.

Главная инновация платформы - возможность интегрировать в нее через открытую систему API внешние аналитические инструменты и нейросети. Интегрированные ИИ-агенты могут проводить анализ и давать рекомендации, выявлять ошибки, оптимизировать процессы в режиме реального времени и выполнять другие задачи для строительных компаний. Платформа оснащена собственным ИИ-помощником, который может выполнять такие операции, как определение готовности объекта по фото со стройки или сравнение версий документов и осуществление по ним умного поиска.

Создан российский сканер дорожных дефектов

Его разработали в Череповецком государственном университете. Устройство для автомобилей позволяет автоматически фиксировать ямы и выбоины на дороге.

Сканер сочетает несколько типов датчиков, может собирать информацию на скорости до 60 км/ч, крепится на бампере автомобиля и в режиме реального времени фиксирует дефекты дорожного покрытия с точностью до 1 см. Также он отличает неровности различного характера - например, лежачего полицейского от выбоины или ямы и автоматически определяет координаты дефекта с точностью до 2-2,5 м и отображает на карте.

Сканер может устанавливаться на коммунальный транспорт, такси или автобусы.

Разработка способна в 5 раз ускорить обследование дорог по сравнению с регламентными объездами и ручными замерам и создать цифровой профиль дорожного покрытия, обновляемый в режиме реального времени без участия человека.

В Подмосковье ИИ будет разрабатывать генпланы

Мособлархитектура начала использовать искусственный интеллект при разработке и корректировке генеральных планов муниципалитетов Подмосковья. Это позволит значительно ускорить процесс и повысить его эффективность.

Система на базе больших языковых моделей анализирует и систематизирует текстовые данные, и специализированные модули на основе ИИ обеспечивают визуализацию предложений.

ИИ выполняет не только рутинную работу с массивами текстов, но и визуализацию данных, что позволяет формировать проекты изменений генпланов одним нажатием кнопки. Благодаря этому экономится более 3500 часов рабочего времени в год.

ИИ научился рассчитывать состав бетонных смесей

В Томском государственном архитектурно-строительном университете разработали физико-математическую модель на основе нейросетей, которая рассчитывает оптимальный состав дисперсных компонентов для бетонной смеси.

Нейросеть анализирует данные о плотности, размере частиц песка, цемента, наполнителей и добавок, а также рассчитывает на их основе состав бетона с нужными характеристиками.

Проектирование и изготовление нужной смеси при помощи модели занимает 1 час, в то время как обычный процесс подбора необходимого бетона может растягиваться на годы.

Благодаря разработке удалось получить качественные самоуплотняющиеся мелкозернистые бетоны с меньшим расходом цемента, которые позволяют создавать конструкции сложной геометрии.

«Цифровой бригадир» уже год выявляет нарушения на стройках Подмосковья

Система на основе ИИ наблюдает за ходом строительства различных объектов Московской области. С начала года нейросеть выявила свыше 220 нарушений.

«Цифровой бригадир» подключен к 286 видеокамерам на 272 стройплощадках. Он распознают 22 вида данных, включая количество рабочих на объекте их профессии. Чаще всего проблемы касались отсутствия рабочих и техники на строительной площадке в течение трех и более дней в неделю и отсутствия прогресса в строительстве на протяжении месяца.

Заметив отклонение, «Цифровой бригадир» создает задачу на проверку. Точность его работы составляет 95%.

ИИ может проектировать лесные дороги

В Пермском Политехе обучили нейросеть предсказывать поведение дорог, которые сооружены на слабых грунтах.

Нейросеть училась на сотне компьютерных экспериментов, где моделировались разные варианты дорог и грунтов, включая болотистые почвы и вечную мерзлоту.

По 13 параметрам конструкции модель прогнозирует величину просадки и уровень напряжения дорожного покрытия, позволяет ученым определить, что ключевыми факторами для прочности дороги выступают толщина асфальта и жесткость геосинтетической сетки, демонстрирует стабильную точность прогнозирования на уровне 90,76% при погрешности менее 10%, что полностью соответствует требованиям для практического применения в дорожном строительстве. Также она позволит компаниям быстрее и дешевле создавать на слабых грунтах надежные круглогодичные дороги, снизит себестоимость стройматериалов, бумаги и другой лесной продукции.

В Московском метро тестирую систему контроля падения на пути для беспилотных поездов

На станции Печатники над путями установили видеокамеру, лидар и специальную сенсорную систему. Устройства распознают пространство и фиксируют попадание любых объектов на рельсы всего за 1 сек. Состав получает сигнал об объекте на рельсах и заранее останавливается перед препятствием.

В мире

Робот способен изменить подход к укладке плитки

Инновационный робот Tengyu P900 способен выполнять задачи, которые раньше были доступны только опытным мастерам. Его уже активно применяют на объектах в Китае.

P900 оснащен набором современных технологий, которые позволяют ему работать с высокой точностью и скоростью, системой SLAM-навигации, обеспечивающей ориентацию в пространстве, а также визуальным позиционированием, что особенно важно при работе в помещениях со сложной геометрией. Также он имеет систему выравнивания высоты, вибрационный механизм для плотной укладки и автоматическое нанесение клея. Его вес менее 700 кг, он способен перевозить до 950 кг материалов. Подходит для плитки различных размеров - от 450×450 до 900×900 мм. За одну смену продолжительностью 8 часов P900 может уложить до 85 кв. м плитки. Скорость укладки достигает 100 мм в секунду, а время автономной работы превышает 6 часов, что позволяет использовать его на крупных объектах без частых перерывов на подзарядку.

Благодаря внедрению робота возможно сокращение сроков выполнения работ, повышение качества отделки и снижение человеческого фактора.

Европейский робот способен проводить ремонт рельсов

Немецкий холдинг Robel Rail Automation и японская компания FANUC создали прототип робота для восстановления геометрии рельсов.

Передвижной робот размещается в двух стандартных контейнерах, установленных на фитинговой платформе. Внутри одного из контейнеров размещается выдвижная стрела с двумя манипуляторами, которые могут сканировать рельсы на наличие дефектов. Тут же на месте манипуляторы могут отфрезеровать, заварить и отшлифовать поврежденное место. Электроснабжение осуществляется от дизель-генераторной установки и встроенных аккумуляторов. Робот может функционировать в любую погоду, управляется одним оператором.

Работы при помощи устройства можно производить без закрытия движения по соседнему пути.

С 2024 года прототип проходит полевые испытания в Нидерландах на магистральных путях.

В Китае дроны вылетают на мелкие ДТП

В Шэньчжэне дроны-полицейские начали вылетать на мелкие аварии, чтобы сделать 3D‑реконструкцию места ДТП. Технология уже работает в 14 полицейских бригадах города.

При ДТП сигнал поступает в участок, на аварию вылетает дрон. Он делает 3D-скан места в течение 5 минут, после чего ИИ определяет виновника в течение 5 минут. Принятое решение приходит водителям на смартфон. Также дроны патрулируют «слепые» зоны дорог, находят нарушения, что позволяет очистить трассу в 3 раза быстрее.

В Китае на 3D-принтере печатают культурный центр

В районе Сюнань провинции Хэбэй началось возведение культурного центра «Крылья Сюнаня». Благодаря гигантским 3D-принтерам стало возможным реализовать сложные архитектурные формы и ускорить процесс возведения.

Проект задуман как символ гармонии между человеком и природой. Огромные консольные крыши, достигающие 20 м в длину, напоминают расправленные крылья лебедя, а сама конструкция отсылает к образу белой цапли, парящей над водной гладью. 3D-печать позволяет значительно сократить количество строительных отходов и снизить воздействие на окружающую среду. В конструкции использованы экологичные материалы, а само здание органично вписывается в окружающий ландшафт.

Эвелина Крупен

Фото: https://myseldon.com, https://drugojbereg.ru, РЖД, произвольно из сети Интернет

Этот материал опубликован в февральском номере Отраслевого журнала «Строительство». Весь журнал вы можете прочитать или скачать по ссылке: