ДОМ.РФ: экспертная группа обозначила основные условия внедрения ИИ в стройке

ДОМ.РФ: экспертная группа обозначила основные условия внедрения ИИ в стройке

Созданная при Минстрое России экспертная группа по внедрению ИИ в строительстве, которую курирует ДОМ.РФ, сосредоточится на пяти направлениях работы в рамках отдельных подгрупп. Как сообщил директор цифровизации жилищной сферы ДОМ.РФ Александр Лукьянов на форуме РСН-2024, эта работа является необходимым условием для максимального эффекта от использования технологии.

Первая группа экспертов уже занимается созданием методики оценки проникновения ИИ-технологий в строительной отрасли. Для этого будет разработана методология, планируются анкетирование застройщиков и подготовка аналитики. Второе направление — определение ключевых решений для внедрения ИИ и создание общедоступного реестра ИИ-решений.

«Мы расширяем формат работы экспертной группы для более эффективной деятельности, делаем ее более специализированной и точечной. Другая важная задача — подключить к ИИ-взаимодействию как можно больше участников рынка: застройщиков, экспертов, разработчиков. Это будет способствовать шлифовке законодательства в области обмена данными»,— сказал управляющий директор по ИТ и цифровой трансформации ДОМ.РФ Николай Козак.

Третья подгруппа будет выявлять и нивелировать нормативно-правовые препятствия на пути развития ИИ в рамках различных этапов строительства. В задачи четвертой подгруппы войдут разработка программ повышения квалификации и переподготовки кадров по ИИ-технологиям, планирование профессиональных конкурсов для учащихся и мониторинг дефицита специалистов. Пятая займется снятием препятствий по обмену данными, проработкой отраслевой платформы данных и повышением их доступности.

В ДОМ.РФ обозначают несколько основных препятствий на пути внедрения ИИ в строительстве. В частности, недостаточную подготовку разработчиков в области ИИ и ML, использование технологии непрофильными специалистами и дублирование функций. Другой фактор — недостаток вычислительных мощностей, которые необходимы для платформизации ML-решений. Третий — отсутствие необходимого количества машиночитаемых данных и размеченных датасетов. Еще одна сложность — нестыковка в базах данных и необходимость свести их в единую экосистему.

АО «ДОМ.РФ»

Реклама