По оценке ДОМ.РФ, к 2028 году вклад искусственного интеллекта в строительство в России составит ₽1 трлн. Это при том, что ИИ на своих объектах использует только 26% строительных компаний. Так что есть, куда расти и после этого.

Самые примечательные кейсы:

• Средняя точность оценки стоимости строительства тоннелей на ранних этапах не превышает 60%. Греческие исследователи разработали модель, которая анализирует всего 12 характеристик и выдает значительно более точный прогноз.

• Строительные спецификации и документы — источник головной боли, где каждое предложение может быть длиной в 7-10 строк. В них сложно разобраться. В сеульском университете автоматизировали анализ строительных спецификаций.

• Подбор строительных материалов требует учета десятков и сотен параметров. В Лидском университете Беккета разработали решение для инженеров: оно подскажет, какой материал класть на пол в санузлах на четвертом этаже, а какой — в гостиной на первом.

• В американской строительной компании Savko & Sons оснастили всю технику на своих стройках датчиками. Так руководство отслеживает производительность, время работы и простоя и прочие показатели.

• Объединение строителей Тулы использует умные каски. С датчиков на касках собираются данные, которые используются для контроля за соблюдением техники безопасности. Каска сообщит диспетчеру, если работник получит удар или упадет. Кроме того, устройства повышают производительность труда.

Технологии помогают сокращать сроки строительства, оптимизировать ресурсы и минимизировать риски, что в долгосрочной перспективе снижает расходы и повышает рентабельность проектов.

За счет ИИ производительность на стройке можно увеличить на 40%.