В строительной отрасли представлено большое количество роботизированных устройств, беспилотников и технологий, позволяющих упростить и улучшить процессы.

Создан российский беспилотник, умеющий инспектировать стройки.

«РосСтройКонтроль» разработал дрон «Квадрига», оснащенный ИИ, для выявления дефектов строительства.

Дрон способен находить и классифицировать дефекты железобетонных конструкций при помощи камеры и нейросети, обученной анализировать поверхности. Он может работать как на земле, так и в воздухе, поднимаясь на необходимый для проведения осмотра уровень. Дрон оснащен защитным корпусом и лидаром, которые позволяют ему свободно перемещаться по узким проходам, лестничным маршам и преодолевать различные препятствия на стройплощадке.

Для обучения ИИ были собраны фотографии и видеозаписи со стройплощадок в 85 регионах.

Дрон позволит проводить инспекцию зданий и оборудования.

Его разработала компания «НТР».

Дрон «Синильга» имеет защиту лопастей: каркас беспилотника выполняет роль защитной рамы, в то же время обладает высокоманевренностью и стабильностью в полете, а также оснащен 4K-камерой на стабилизированном подвесе и осветительными приборами.

Время полета - от 10 минут. Дрон может выполнять работы на высоте и под кровлей, где традиционные методы исследования представляют опасность.

Беспилотник способен обследовать здания, сооружения и оборудование на предмет наличия дефектов, например, ржавчины, трещин и искривлений.

Отечественный робот сможет править ж/д пути.

Многофункционального робота А650 для путевых работ разработала компания «Профи Групп».

Робот предназначен для выправки, подбивки и рихтовки железнодорожного пути и может опираться на балласт гусеничными траками и самостоятельно регулировать необходимую частоту вибрации.

Управление, настройка и диагностика осуществляются оператором дистанционно. Производительность робота составляет 600–700 шпал в час при времени автономной работы в 8 часов. Робот способен перемещаться по рельсам со скоростью 10 км/ч или за счёт гусеничного хода со скоростью 3 км/ч, при этом гусеничные траки позволяют при необходимости самостоятельно освободить путь, что занимает не более 180 секунд.

Создан ИИ для автоматического поэтажного проектирования многоквартирных домов.

Компания WildTeam завершила тестирование генеративного инструмента DeepWhale, способного создавать оптимальные поэтажные планировки многоквартирных домов с учетом инженерных, конструктивных и нормативных требований.

В его основе лежат математические модели и алгоритмы дискретной оптимизации, что позволяет генерировать сотни оптимизированных вариантов планировки за считанные минуты.

Алгоритм учитывает распределение квартир по этажам и количеству комнат, нормы инсоляции, коэффициенты естественного освещения, расположение инженерных коммуникаций, эвакуационные требования, проектирование и компоновку лестнично-лифтовых узлов.

Инструмент использует холистический подход: все элементы здания проектируются как единая система, что позволяет оптимизировать вес каркаса, использовать каждый квадратный метр максимально эффективно и сокращать время проектирования.

Появились отечественные «чернила» для печати домов 3D-принтером.

Ученые Томского государственного архитектурно-строительного университета (ТГАСУ) разработали новый состав для трёхмерной печати зданий. Смесь на основе песка, цемента и промышленных отходов позволяет создавать одно- и двухэтажные дома высотой до 7 м.

Производство использует местное сырье и отходы предприятий Сибири.

Особенность разработки - использование мраморной крошки и золы с ТЭЦ, которые составляют 10% массы смеси. Эти компоненты повышают жёсткость и прочность конструкций, не уступающих традиционным строительным материалам.

Технология позволяет возводить 100 кв. м за 100 часов, включая сложные элементы: лестницы, ниши и дизайнерские детали, проводить работы бригадой всего из двух человек.

Первый дом с использованием новых «чернил» уже начали печатать.

Российский ИИ начнет контролировать шум в городах.

В Российском университете транспорта разработан алгоритм анализа шумового загрязнения территории на основе ИИ.

Алгоритм анализирует данные, полученные от камер с возможностью измерения шума, которые недавно прошли сертификацию и вскоре появятся на дорогах Москвы, а также специального приложения, через которое пользователи смогут самостоятельно загружать данные замеров громкости звука.

ИИ сможет классифицировать шумы по 16 категориям, учитывать рельеф местности и городскую застройку, факторы сезонных и суточных колебаний, строить интерактивную карту зашумления, отображающую слои с разными источниками шума и временными срезами.

Карта станет доступна пользователям уже осенью.

Росдортехнология намерена бороться с образованием неровностей на магистралях.

Росдортехнология провела испытания статического плотномера с гидростанцией отечественного производства. Комплекс испытали в ходе работ по расширению федеральной трассы А-310 в Челябинской области.

Комплекс позволяет вычислять такие показатели, как модуль деформации, модуль упругости, относительный показатель уплотнения дорожного покрытия.

Также возможно спрогнозировать, выдержат ли грунт и верхний слой нагрузку при заданной интенсивности движения транспорта на том или ином участке дороги.

Комплекс позволяет принимать оптимальные проектные решения, исключить образование колейности на весь гарантийный срок трассы, повысить безопасность движения.

Создан первый универсальный цифровой тренажер для подготовки операторов сложной техники.

Внедрение универсального цифрового тренажера позволит значительно сократить время и затраты на обучение операторов. Традиционные методы, включающие в себя изучение инструкций и практику на реальном оборудовании, требуют больших ресурсов и связаны с риском повреждения техники или травмирования персонала. Новый подход, основанный на цифровом моделировании, позволяет проводить обучение в безопасной и контролируемой среде, минимизируя риски и ускоряя процесс освоения необходимых навыков.

Разработчики из ПНИПУ подчеркивают, что созданный ими тренажер не только имитирует работу оборудования, но и обеспечивает автоматизированную оценку действий обучающегося. Это позволяет инструкторам получать объективную информацию об уровне подготовки каждого оператора и выявлять области, требующие дополнительной проработки. Алгоритм интегральной оценки качества учитывает различные факторы, такие как правильность действий, количество попыток и время выполнения, что позволяет получить всестороннюю картину успеваемости.

Цифровой тренажер может быть адаптирован для обучения операторов широкого спектра оборудования - от кранов и экскаваторов до буровых установок и химических реакторов. Гибкость и масштабируемость системы позволяют использовать ее как для подготовки новичков, так и для повышения квалификации опытных специалистов.

Внедрение технологии позволит снижать риски аварий и травматизма, а также повышать производительность труда.

Создан российский 3D-тренажёр для обучения электриков.

В Пермском Политехе разработали VR-шлем, который позволяет отрабатывать действия с моделями оборудования в условиях, приближенных к настоящим, но без риска для жизни.

Тренажер полностью имитирует рабочую обстановку на подстанции — от приборов и помещений до поведения электрооборудования. В нем предусмотрены различные сценарии — короткое замыкание, возгорание, отключение объектов и другие, причем можно выбрать инструменты, надеть средства защиты и выполнить задачу — например, вывести трансформатор в ремонт. В случае ошибки программа указывает, где была допущена неточность.

В результате пилотного внедрения число аварий с участием человека сократилось на 3%.

Создан алгоритм с ИИ для строительства в сейсмоопасных регионах.

Алгоритм на основе искусственного интеллекта для оценки сейсмических рисков при строительстве разработали в МФТИ.

Алгоритм обрабатывает данные от сейсмических датчиков, позволяет выявить границы геологических разделов, а также неоднородности в породе, и сокращает необходимое количество обращений до 50–100, увеличивая скорость вычислений в 10–20 раз при сопоставимом качестве.

С помощью нейронной сети система шаг за шагом уточняет карту и добавляет в неё детали. В результате получается детальная карта, которая соответствует реалистичной геологической структуре.

Разработка может применяться при выборе места для фундамента во время строительства в регионах с рисками землетрясений, а также для поиска полезных ископаемых.

Отечественное машинное зрение повысит качество высокоточной сварки.

Систему «умного» видеоконтроля электронно-лучевой сварки разработали в «Ростехе» - она основана на блоке магнитной оптики, создающем изображение высокого качества с частотой 200 кадров в секунду.

Электронный луч сканирует поверхность сварного шва, датчик вторичных электронов преобразует сигнал в видеокартинку. Это позволяет существенно повысить качество швов.

Уникальность системы в том, что сварщик может наблюдать за процессом в режиме реального времени и следить за стыком. В перспективе система сможет автоматически корректировать движение сварочного луча по видеоизображению.

Создан робот для «умной» укладки кирпичей.

Его разработали в Техническим университете Мюнхена. Робот способен автоматически проектировать стены и укладывать кирпичи.

Робот оснащен специальным ПО, которое определяет, насколько затененным или солнечным является место, где будет возведена стена, а также рассчитывает положение отдельных кирпичей в стене таким образом, чтобы уменьшить ее нагрев солнечным светом.

При помощи строителей робот возвел стену размерами 4 на 2,5 м, использовав 1700 кирпичей, более 200 из которых были расположены под различными углами друг относительно друга. Робот оснащен манипулятором и подвижной платформой, которые позволяют ему перемещаться вдоль стены и укладывать кирпичи с точностью свыше 1 мм.

Технология может освободить строителей от рутинных задач и найти применение при возведении климатически оптимизированных строений.

Эвелина Ларсон
https://ancb.ru/publication/read/20397