От анализа изображений к автоматизации замечаний: применение искусственного интеллекта в строительном контроле

Алексей ДУБКОВ, заместитель директора департамента гражданского строительства АО «ГК «ЕКС»:

Развитие цифровых технологий в строительстве в последние годы все чаще связано с внедрением инструментов на основе искусственного интеллекта (ИИ). Одно из перспективных направлений — анализ визуальных данных и автоматизация процессов строительного контроля. Однако практическое применение таких решений требует переосмысления первоначальных ожиданий и уточнения задач, которые действительно могут быть эффективно решены с помощью ИИ.

На ранних этапах внедрения ИИ в стройконтроль основное внимание уделялось задаче автоматического анализа панорамных изображений строительных объектов. Предполагалось, что алгоритмы смогут определять объемы выполненных работ, фиксировать изменения между этапами строительства и выявлять нарушения. Но в реальности такой подход оказался рискованным. В строительстве слишком высока цена ошибки: неверная интерпретация может привести к управленческим просчетам, конфликтам и даже угрозам безопасности.

Ключевая проблема заключается не столько в технических ограничениях алгоритмов, сколько в отсутствии гарантированной достоверности интерпретации: часть конструкций скрыта, этапы работ накладываются, а фактическое состояние объекта не всегда видно на фото. В этих условиях использование ИИ для формирования официальных заключений считается рискованным.

Более эффективным оказался другой подход — не заменять эксперта, а помогать ему быстрее ориентироваться. В рамках данного подхода ИИ используется для генерации кратких сводок по состоянию объекта на основе визуальных данных. Основная цель — обеспечить возможность оперативного ознакомления с текущей ситуацией без необходимости детального просмотра большого массива изображений. Такие сводки не претендуют на статус экспертного заключения и не используются в юридически значимых процедурах. Их функция — предварительное ознакомление с ходом строительных процессов и выявление зон, требующих дополнительного внимания специалистов.

Такая система работает поэтапно. На первом этапе анализируются отдельные панорамы: алгоритм выделяет виды работ, материалы и потенциальные замечания, формируя структурированное описание. На втором этапе данные объединяются на уровне зон или этажей: повторяющиеся наблюдения интерпретируются как системные характеристики, тогда как единичные случаи — как локальные особенности. На завершающем этапе формируется сводка по объекту: текущие виды работ, типовые проблемы и общее состояние объекта на конкретную дату. Это дает руководителям и специалистам целостную картину без необходимости просматривать сотни изображений.

Еще одно важное направление — автоматизация фиксации замечаний в ходе обходов. Обычно это занимает много времени: ручной ввод данных, структурирование и последующая передача участвующим сторонам строительства. Использование технологий распознавания речи позволяет существенно упростить данный процесс — специалист диктует замечания прямо во время обхода, система переводит их в текст и оформляет как отдельные дефекты.

Каждое замечание сопровождается описанием, может быть дополнено фотографиями и получает определенный статус для последующего контроля. Все данные попадают в систему и становятся доступны участникам проекта почти в реальном времени, что снижает необходимость дополнительной коммуникации и риски потери информации. Сокращение времени на оформление документации позволяет специалистам сосредоточиться на основной профессиональной деятельности — оценке качества строительных работ и принятии решений.

Дальнейшее развитие технологий связано с расширением аналитических возможностей ИИ. Перспективными направлениями являются:

• анализ динамики изменений на объекте на основе сопоставления данных, полученных в разные периоды;

• контроль устранения ранее выявленных замечаний;

• более точная идентификация стадий выполнения различных видов работ;

• сравнительный анализ состояния нескольких объектов в рамках одного портфеля.

В итоге рынок постепенно уходит от идеи полной автоматизации к более практичному сценарию — ИИ как инструмент поддержки. Его использование в качестве инструмента для структурирования информации и ускорения рабочих процессов демонстрирует практическую эффективность и формирует основу для дальнейшего развития цифровых технологий в отрасли.