Развитие технологий искусственного интеллекта в строительстве
Authors: Петрухин А.Б. , Щербакова Н.А. 
Published: February 2025

Введение.Определена актуальность внедрения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации (ИИ-технологий). Установлено, что в нашей стране строительство значительно уступает другим отраслям экономики по использованию ИИ-технологий. Цель исследования – определение приоритетных сфер применения технологий искусственного интеллекта в строительном комплексе РФ. Методы. В ходе исследования использовались генеративные технологии, методы машинного обучения, статистического анализа, экспертных оценок. Результаты. Изучен отечественный и зарубежный опыт внедрения ИИ-технологий в строительстве; выявлены основные причины недостаточного развития этих технологий в строительстве в нашей стране; определены основные направления использования искусственного интеллекта в строительном комплексе РФ; оценены техническая возможность и экономическая целесообразность реализации ИИ-технологий в практической сфере строительства. В качестве основных причин слабого использования искусственного интеллекта в строительном комплексе Российской Федерации следует назвать ограниченное использование данных, отсутствие квалифицированных специалистов, высокую стоимость внедрения, сложности с интеграцией; регулирование и стандарты. Определены наиболее значимые факторы эффективного применения технологий искусственного интеллекта в строительной отрасли: качество данных; интеграция с существующими системами; обучение и поддержка; выбор правильного инструмента; регулярное обновление и улучшение. На основе проведенного анализа выявлены приоритетные направления внедрения ИИ-технологий в строительном комплексе РФ: искусственный интеллект в автоматизированном проектировании, управлении строительством, контроле качества строительных работ, прогнозировании рисков в строительстве, анализе данных, оптимизации ресурсов, обеспечении безопасности и экологической устойчивости. Вывод. Для ускорения внедрения технологий искусственного интеллекта в строительную отрасль России необходимо развивать инфраструктуру данных, обучать специалистов, создавать благоприятные условия для инвестиций и разрабатывать соответствующие регулятивные нормы и стандарты.

Introduction. Artificial intelligence has recently found extensive application in the Russian Federation. However, it has been determined that the application of AI technology in the construction industry in our country lags much behind other economic sectors. The aim of research is to determine priority areas for the application of artificial intelligence in the construction industry of the Russian Federation. Materials and methods. The research made use of generative technologies, statistical analysis, machine learning, and expert evaluation methods. Research outcomes. As a result of research, the authors examined the experiences of both national and international construction companies utilising artificial intelligence. They also determined the primary applications of AI in the Russian Federation's construction industry and evaluated the viability of both technological and financial implementation of AI in construction. The following should be listed as the primary causes of insufficient application of artificial intelligence in the Russian Federation's construction industry: restricted data use, a shortage of qualified personnel, high implementation costs, challenges related to integration, regulations and standards. The following are the key elements for effective application of AI in the construction sector: high-quality data; integration with current systems; assistance and training; selection of the appropriate tools; and regular updates and enhancements. Based on the analysis, priority areas for the implementation of AI technologies in the Russian construction industry were identified: artificial intelligence in automated design, construction management, quality control of construction work, risk forecasting in construction, data analysis, resource optimization, ensuring safety and environmental sustainability. Conclusions. The development of data infrastructure, the training of experts, the creation of investment-friendly environments, and the development of suitable regulatory norms and standards are all essential to accelerate the adoption of artificial intelligence technologies in the Russian construction sector.