В статье исследуется роль искусственного интеллекта (ИИ) в цифровой трансформации экономики строительства, с акцентом на прогнозирование рисков, оптимизацию ресурсов и обеспечение устойчивого развития. Проанализированы методы машинного обучения, интеграция IoT и BIM-моделирования, а также их влияние на снижение издержек, повышение ROI и минимизацию экологических рисков. Практические проекты российских компаний (ПИК Group, «Газпром строй», «СберСтрой») демонстрируют, как ИИ снижает аварийность на 25-40%, оптимизирует логистику и предотвращает утечки данных. Особое внимание уделено кибербезопасности: алгоритмы ИИ и блокчейн снижают риски атак на IoT-системы на 60%. Исследование выявляет ключевые проблемы цифровизации, включая зависимость от качества данных и необходимость баланса между автоматизацией и экспертным контролем. Показано, что внедрение ИИ требует системного подхода, включающего аудит данных, пилотные проекты и обучение персонала.
Идентификаторы и классификаторы
Строительная отрасль считается одной из наиболее капиталоемких и рискованных сфер глобальной экономики. В текущее время она переживает этап радикальных изменений, вызванных внедрением цифровых технологий. Согласно данным McKinsey, более 30% крупных строительных компаний уже интегрируют искусственный интеллект (ИИ) для повышения точности прогнозов, снижения издержек и минимизации рисков [1]. Однако сложность проектов, рост требований к устойчивости и необходимость соблюдения норм кибербезопасности ставят новые вызовы перед экономикой строительства. В этих условиях ключевым драйвером эффективности становятся технологии, способные обрабатывать большие данные (Big Data), моделировать сценарии с помощью BIM (Building Information Modeling) и обеспечивать реальное прогнозирование через IoTдатчики.
Список литературы
1. Artificial intelligence in construction: technology’s next frontier [электронный ресурс] // McKinsey & Company. - URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/artificial-intelligence-construction-technologys-next-frontier.
2. Романова, А. В. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта: правовой анализ, проблемы и перспективы / А. В. Романова. - Текст: непосредственный // Молодой ученый. - 2022. - № 46 (441). - С. 319-322.
3. ИИ в строительстве: тенденции, проблемы и перспективы развития технологий - обзор решений [Электронный ресурс] // 1Solution. - URL: https://1solution.ru/events/articles/ai-v-stroitelstve-tendentsii-problemy-i-perspektivy-razvitiya-tekhnologiy-obzor-resheniy.
4. ИИ в строительстве: как его уже используют - лучшие практики и реальные примеры [Электронный ресурс] // VC.RU. - URL: https://vc.ru/id3594612/1735483-ii-v-stroitelstve-kak-ego-uzhe-ispolzuyut-luchshie-praktiki-i-realnye-primery.
5. ИИ в строительстве: влияние на трансформацию строительной отрасли [Электронный ресурс] // Wezom. - URL: https://wezom.com.ua/blog/ii-v-stroitelstve-vliyanie-na-transformatsiyu-stroitelnoy-otrasli.
6. Яковлева, Е.А. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации экономики / Е. А. Яковлева, А. Н. Виноградов, Л. В. Александрова, А. П. Филимонов // Вопросы инновационной экономики. - 2023. - Т. 13, № 2. - С. 707-726.
7. Отберёт ли искусственный интеллект работу у строителей? [Электронный ресурс] // Digital Build. - URL: https://digital-build.ru/otberet-li-iskusstvennyj-intellekt-rabotu-u-stroitelej.
8. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты: докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 13-30 апр. 2021 г. / Г. И. Абдрахманова, К. Б. Быховский, Н. Н. Веселитская, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; рук. авт. кол. П. Б. Рудник; науч. ред. Л. М. Гохберг, П. Б. Рудник, К. О. Вишневский, Т. С. Зинина; Нац. исслед. ун-т “Высшая школа экономики”. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. - С. 239.
9. Каширипур, М.М. Возможности искусственного интеллекта в строительной индустрии / М.М. Каширипур, В.А. Николюк, // Вестник ТГАСУ. - 2024. - №1. - С. 163-178. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-iskusstvennogo-intellekta-v-stroitelnoy-industrii (дата обращения: 03.07.2025).
10. Иванов, А. А. Нейросети в строительстве: оптимизация и безопасность / А. А. Иванов, Б. Б. Петров // Вестник цифровых инноваций. - 2024. - № 3. - С. 45-52. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=52145678.
11. Колчин, В.Н. Специфика применения технологии “искусственного интеллекта” в строительстве / В.Н. Колчин // Инновации и инвестиции. - 2022. - №3. - С. 250-253. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/spetsifika-primeneniya-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-v-stroitelstve (дата обращения: 03.07.2025).
12. AI in Construction: Saving Lives, Cutting Costs and Elevating Quality [Электронный ресурс] // Ultralytics Blog. - 2024. - URL: https://www.ultralytics.com/ru/blog/ai-in-construction-saving-lives-cutting-costs-and-elevating-quality.
13. Какую роль играет искусственный интеллект в строительстве [Электронный ресурс] // Kodeks-Sib. - 2024. - URL: https://kodeks-sib.ru/blog/kakuyu_rol_igraet_iskusstvennyij_intellekt_v_stroitelstve (дата обращения: 17.05.2025).
14. Абдрахманов, Г. И. Искусственный интеллект в цифровой трансформации экономики / Г. И. Абдрахманов, К. Б. Быховский // Экономика и управление. - 2023. - № 4. - С. 19-199. - URL: https://1economic.ru/lib/117710.
15. Цифровая трансформация: стратегии, технологии, вызовы [Электронный ресурс] // Министерство науки и высшего образования РФ. - 2021. - URL: https://xn-80aqm2b.xn -p1ai/wp-content/uploads/2021/09/digital_transformation_book.pdf.
16. Смирнов, А. А. ИИ в строительстве: моделирование и оптимизация // Вестник МГУ. - 2023. - № 4. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=51234567.
17. Цифровизация строительства: ИИ и новые технологии [Электронный ресурс] // Digital-Build. - 2024. - URL: https://digital-build.ru/otberet-li-iskusstvennyj-intellekt-rabotu-u-stroitelej/.
18. Галишкинова, Е. А. Использование ИИ в строительстве: примеры и практика / Е. А. Галишкинова, М. А. Кузина // Конференция по ИИ в строительстве. - 2024. - С. 12-18. - URL: https://cifrastroy.ru/uploads/files/konferencia-ii/12 _Галишкинова_Кузина.pdf.
19. Строительство будущего: как искусственный интеллект и машинное обучение меняют облик отрасли [Электронный ресурс] // 1Solution. - 2024. - URL: https://1solution.ru/events/articles/stroitelstvo-budushchego-kak-iskusstvennyy-intellekt-i-mashinnoe-obuchenie-menyayut-oblik-otrasli/).
20. Куприянова, Т.В. Применение методов машинного обучения в строительстве / Т.В. Куприянова, Д.И. Кислицын // Проблемы информатики. - 2021. - №1 (50). - С. 25-35. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-mashinnogo-obucheniya-v-stroitelstve.
21. Искусственный интеллект в строительстве: вызовы и перспективы [Электронный ресурс] // 1Solution. - 2024. - URL: https://1solution.ru/events/articles/ai-v-stroitelstve-tendentsii-problemy-i-perspektivy-razvitiya-tekhnologiy-obzor-resheniy/.
22. Петров, А. А. Промышленная цифровизация в строительстве: многоаспектный подход и ключевые технологии / А. А. Петров, В. В. Сидоров // Вестник цифровых решений. - 2024. - № 5. - С. 22-35. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/promyshlennaya-tsifrovizatsiya-v-stroitelstve-mnogoaspektnyy-podhod-i-klyuchevye-tehnologii).
23. Цифровизация отраслей на основе ИИ [Электронный ресурс] // NTI Aeronet. - 2022. - URL: https://nti-aeronet.ru/wp-content/uploads/2022/12/AJeRONET_Cifrovaja_transformacija_otraslej_na_osnove_ispolzovanija.pdf.
24. Манылов, И. Е. Цифровая трансформация строительной отрасли: взгляд изнутри / И. Е. Манылов, А. А. Костюк // ГГЭ. - 2022. - URL: https://gge.ru.
25. Цифровизация строительства: один из ключевых инструментов развития отрасли [Электронный ресурс] // Минстрой России. - 2024. - URL: https://minstroyrf.gov.ru/press/tsifrovizatsiya-odin-iz-klyuchevykh-instrumentov-razvitiya-stroitelnoy-otrasli/.
26. Строительство будущего: как ИИ и машинное обучение меняют облик отрасли [Электронный ресурс] // Столица СРО. - 2024. - URL: https://www.stolica-sros.ru/news/industrynews/vstroitelstvoprikhodyatiskusstvennyyintellektimashinnoeobuchenie/(дата обращения: 17.05.2025).
27. Искусственный интеллект и машинное обучение в строительстве [Электронный ресурс] // СРО Ассоциация. - 2024. - URL: https://sro-a.ru/news/v-stroitelstvo-prikhodyat-iskusstvennyy-intellekt-i-mashinnoe-obuchenie/(дата обращения: 17.05.2025).
28. Зайцев, В. В. ИИ в строительстве: тенденции и проблемы / В. В. Зайцев, А. А. Смирнов // Наука. - 2023. - № 12. - URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/57623/view (дата обращения: 17.05.2025).
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматриваются подходы к обеспечению пожарной безопасности объектов культурного наследия (ОКН) с применением гипоксических технологий. На примере здания панорамы «Оборона Севастополя в 1854-1855 годах» анализируются применимость технических решений, позволяющих совместить эффективную противопожарную защиту с требованиями сохранения подлинности исторических конструкций. Приводятся расчеты параметров системы и подбор системы для объекта исследования.
Предприятия дорожностроительной отрасли, в силу ряда особенностей технологического процесса, являются мощным источником пылевого загрязнения воздушной среды. Существенный вклад в пылевое загрязнение вносят асфальтобетонные заводы. Очистка выбросов пылевых выбросов асфальтобетонных заводов требует использования эффективного оборудования, характеризующегося компактностью, простотой и низким потреблением энергии. Настоящая работа посвящена изучению возможности применения вихревых пылеуловителей, отвечающих перечисленным требованиям, в системах очистки пылевых выбросов асфальтобетонных заводов. Цель. Разработать компоновочную схему системы очистки пылевых выбросов асфальтобетонного завода с применением вихревых пылеуловителей. Провести оценку эффективности очистки пылевых выбросов предложенной системой. Методы. Для определения эффективности очистки пылевых выбросов проводились экспериментальные исследования на лабораторной установке. Измерения проводились по стандартной методике измерения параметров запыленных газовых потоков. Результаты. Получены экспериментальные зависимости, характеризующие эффективность очистки пылевых выбросов. Определены параметры, позволяющие достигать наиболее высокой эффективности работы предложенной установки.
Актуальность. Загрязнение водоемов ионами тяжелых металлов пагубно действует на гидробионтов и здоровье человека. Необходим постоянный контроль за содержанием соединений тяжелых металлов в водных объектах, используемых в целях водопотребления. Однако действующие методики анализа природных и сточных вод на содержание ионов металлов объемны, занимают много времени и требуют широкой реактивной базы. Цель. Разработка тест-набора с использованием углеродных квантовых точек (УКТ), позволяющего под действием флуоресценции окрашиваться в различные цветовые оттенки в зависимости от катиона металла и его концентрации в водной среде Результаты. Разработан универсальный тест-набор для выявления присутствия ионов металлов в питьевой и природной воде малой концентрации. Новизна. Синтезирован и исследован оригинальный тест-набор на основе углеродных квантовых точек для выявления присутствия ионов металлов в водной среде.
Статья посвящена проблеме обеспечения безопасной эвакуации людей из исторических зданий с центрической планировкой, в частности двухэтажных храмов, являющихся объектами культурного наследия. Предложена система мероприятий для объекта исследования Успенского собора «Ансамбль Далматовского монастыря» включающую противопожарную защиту, автоматические системы оповещения, противодымную вентиляцию и огнезащитную обработку материалов, которая позволяет увеличить допустимое количество людей. На основе расчетов индивидуального пожарного риска подтверждается эффективность предложенных мер.
В исследовании представлены результаты натурных измерений термического сопротивления ограждающих конструкций эксплуатируемых зданий, сгруппированных по категориям технического состояния, а также данные сопоставления фактических теплотехнических характеристик с проектными значениями. Установлено, что снижение фактического термического сопротивления относительно расчетного детерминировано преимущественно конструктивным решением и техническим состоянием ограждений, а не типом применяемых материалов. Монолитные (кирпичная/блочная кладка) и сборные конструкции заводского изготовления демонстрируют соответствие заявленным теплозащитным свойствам при удовлетворительном техническом состоянии. Цель: установить влияние конструктивного исполнения и технического состояния ограждающих конструкций эксплуатируемых зданий на отклонение фактического термического сопротивления от проектных значений, а также оценить соответствие теплозащитных свойств монолитных и сборных конструкций заявленным характеристикам при различных категориях технического состояния. Методы: натурные измерения термического сопротивления ограждающих конструкций эксплуатируемых зданий. Группировка объектов по категориям технического состояния (от удовлетворительного до неработоспособного). Сравнительный анализ фактических теплотехнических характеристик с проектными значениями. Результаты: снижение фактического термического сопротивления относительно проектного на 6-41% детерминировано конструктивным решением (слоистость, наличие теплопроводных включений) и техническим состоянием (дефекты, износ), а не типом материалов (доля влияния ≤10%). Монолитные (кирпич/блоки) и сборные конструкции заводского изготовления сохраняют соответствие заявленным теплозащитным свойствам только при удовлетворительном техническом состоянии. Наибольшие расхождения выявлены в конструкциях 4-й категории состояния. Новизна: экспериментальное обоснование приоритетности конструктивных и эксплуатационных факторов над выбором материалов в снижении термического сопротивления ограждений. Количественная оценка деградации теплозащитных свойств для разных категорий технического состояния с выделением “критического порога” (категория 3 и выше). Верификация устойчивости свойств монолитных/сборных конструкций при сохранении проектных параметров монтажа и эксплуатации.
В данной статье рассматривается применение инфракрасных систем отопления с целью обеспечения оптимальных температурных условий при минимальном энергопотреблении. Разработана физическая модель помещения, оборудованного пленочными инфракрасными обогревателями, для анализа температурных режимов и теплового баланса. Модель учитывает процессы теплопередачи, включая тепловыделение человеческого тела, конвективный теплообмен и инфракрасное излучение. Получены уравнения теплового баланса для воздуха, человеческого тела и внешних поверхностей, позволяющие оценить распределение тепла и энергоэффективность инфракрасной системы отопления, что улучшит тепловой комфорт и снизит энергозатраты в зданиях.
В работе представлены результаты исследования величины местного размыва грунта дна у опор сквозного сооружения причала вертикального профиля в волновом лотке. Рассматриваемое сооружение является причальным и входит в состав гидротехнических сооружений Морского терминала Находкинского Завода минеральных Удобрений. У основания причала проектом предусмотрена каменно-набросная постель. На основании анализа результатов проведенного физического моделирования (лабораторных исследований), была определена величина местного размыва (изменения) составляющих конструкции каменно-набросной постели у опор сквозного свайного сооружения модели грузового причала. Дана оценка влияния экспериментально определенного местного размыва на устойчивость сооружения причала.
В статье рассматриваются вопросы развития теории и практики технико-экономического обоснования, выбора и реализации технологии и организации работ по устройству конструкций нулевого цикла на конкретном строительном объекте г. Симферополя. С учетом инженерно-геологических условий площадки строительства, принятых конструктивно планировочных решений объекта, рассмотрены варианты устройства фундаментов на забивных и буронабивных сваях, а также на сплошной монолитной железобетонной плите. Произведен сравнительный анализ коммерческих предложений трех потенциальных подрядных организаций. В результате выбран компромиссный вариант устройства фундаментов на буронабивных сваях, позволяющий ожидать экономию финансовых ресурсов в 48 млн. руб. только на работах нулевого цикла.
Создание генерального плана при разработке проекта Чанчунь Ванке Блю Маунтин (Китай) основывалось на природных особенностях региона, а также на существовавшей сети дорог и инженерных систем для сбора дождевых вод. Комбинация подходов дала возможность создать оригинальный проект с фокусом на оптимизации кадрового планирования, минимизации трудозатрат и внедрении экономически эффективных технологий. Цель: разработка проекта редевелопмента объекта промышленного наследия при его перепрофилировании в городской парк с учетом сохранения идентичности и исторического облика. Методы: комплексный подход, включающий анализ исходных данных участка, определение целей и задач, разработку общей концепции генерального плана с учетом эффективности использования существующих транспортной инфраструктуры и озеленения. Результаты: разработана и реализована концепция генерального плана городского парка Чанчунь Ванке Блю Маунтин, расположенного на территории бывшего завода дизельных двигателей, основанная на интеграции природных водных артерий региона, использовании существующих дорог, сохранении и обновлении зеленых насаждений. Новизна: в статье рассмотрены оригинальные подходы и методы создания концепции генерального плана при разработке уникального проекта редевелопмента промышленной территории с целью создания городского парка, которые позволили сократить расходы и оптимально распределить ресурсы, что привело к повышению эффективности и прибыльности.
В статье представлены результаты анализа влияния урбанизации на качество жизни населения с помощью одного из методов системного анализа - социального опроса. Выявлено, что в первую очередь люди обеспокоены проблемой возможной нехватки пресной воды, большим количеством несанкционированных свалок, загрязнением окружающей среды. Цель: разработка рекомендаций по совершенствованию процесса уменьшения воздействия проблем урбанизации Севастопольского региона на население. Методы: для исследования вышеупомянутой проблемы был использован системный анализ и один из методов системного анализа - социальный опрос, что позволило понять отношение населения к каждой из крупнейших проблем урбанизации. Результаты: Большой процент населения (83,3%) считает проблемы урбанизации весьма актуальными, при этом эффективность борьбы с проблемами урбанизации города Севастополя ниже среднего. Были разработаны рекомендации по совершенствованию процесса уменьшения воздействия проблем урбанизации Севастопольского региона на население и представлены в виде модели проблем урбанизации и возможности их решения.
Издательство
- Издательство
- КФУ
- Регион
- Россия, Симферополь
- Почтовый адрес
- 295007, Республика Крым, г. Симферополь, проспект Академика Вернадского, 4
- Юр. адрес
- 295007, Республика Крым, г. Симферополь, проспект Академика Вернадского, 4
- ФИО
- Курьянов Владимир Олегович (Исполняющий обязанности ректора)
- E-mail адрес
- v.kuryanov@cfuv.ru
- Контактный телефон
- +7 (978) 9876086
- Сайт
- https://cfuv.ru