graduate student
Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
UDK 69 Строительство. Строительные материалы. Строительно-монтажные работы
The work focuses on the prospects for use of artificial intelligence in the construction industry. The review is based on publications collected from Russian Index of Scientific Citation by the keywords “artificial intelligence” and “construction”. Publications with 10 and more citations were analyzed. The study showed that at the moment there are few projects and studies devoted to the practical application of artificial intelligence in construction, with the main focus being on the use of machine learning algorithms to optimize project management processes, construction planning, analysis of data on production activities and forecasting risks, emergency situations, but more so for the construction of oil and gas wells. The most promising direction seems to be the possibility of using artificial intelligence in the context of predictive analytics to predict the technical condition of capital construction projects.
construction industry, artificial intelligence, digital transformation
Введение
Активное развитие науки и техники в истории развития человечества привело к возникновению термина «промышленная революция», под которым понимают переход от ручного труда к машинному, от мануфактуры к фабрике и т.д. Если рассматривать Россию, то промышленный переворот начался в первой половине 19 в. и ознаменовался переход от мануфактуры к фабрике, причем прежде всего этот переход происходил в хлопчатобумажной промышленности, а затем и в других отраслях. Очевидно, что замена ручного труда машинным резко повысила производительность труда и вызвала огромный скачок в развитии производительных сил.
Если рассматривать строительную отрасль, то ярких изменений не было вплоть до обозначения Индустрии 4.0 — четвертой промышленной революции, в рамках которой востребованными стали такие технологии, как аддитивное строительное производство, интернет вещей, большие данные, искусственный интеллект и др. [1-5]. При этом цифровая трансформация проникла сегодня практически во все отрасли [6,7,8].
В представленной работе внимание посвящено искусственному интеллекту и перспективам его применения в строительной отрасли.
Материалы и методы
Представленный в статье обзор составлен на основании публикаций, представленных в РИНЦ и собранных по ключевым словам «искусственный интеллект» и «строительство».
На первом этапе внимание уделялось публикациям, имеющим число цитирований от 10, далее анализ проведен по оставшимся публикациям.
Обобщенная схема исследования представлена на Рис. 1.
Рис. 1. Алгоритм исследования
Результаты
Всего по указанным ключевым словам было отобрано 7560 публикаций.
Поиск осуществлялся в названиях публикаций, аннотациях, ключевых словах и в полном тексте публикации. Рассматривались статьи в журналах, книги, материалы конференций, диссертации, отчеты и патенты.
Наиболее цитируемые публикации представлены в Табл.1. При этом публикации, которые оказались в выборке, однако не подходят под рассматриваемое направление, не учитывались в конечном результате.
Таблица 1.
Наиболее цитируемые публикации
по тематике «Искусственный интеллект» и «Строительство»
|
№ |
Название статьи, авторы |
Краткое содержание |
Количество цитирований |
|
|
«Теория и практика использования искусственного интеллекта в сфере недвижимости» Шалина Д.С., Степанова Н.Р. [9] |
В текущей статье авторы отмечают повсеместное внедрение технологии ИИ. Однако тенденции развития и распространения цифровой трансформации могут смениться некоторой угрозой для людей. Дополнительно рассматриваются функции искусственного интеллекта в секторе девелопмента недвижимости. Одним из основных направлений в работе с недвижимостью выступает удаленный доступ работы с использованием онлайн технологий. Авторы поднимают вопрос негативных последствий использования искусственного интеллекта. Также обозначаются наиболее востребованные пути применения искусственного интеллекта в сфере недвижимости и прогнозы на ближайшую перспективу. |
10 |
|
|
«Применение современных технологий дистанционного зондирования для мониторинга селеопасных районов горных территорий» Сафаров М.С., Фазылов А.Р. [10] |
Авторы статьи рассматривают вопрос применения современных технологий дистанционного зондирования для мониторинга селеопасных районов горных территорий. Они отмечают, что к настоящему времени активное развитие получило использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), снабженных ИИ. Представленная статья посвящена исследованию областей и перспектив применения методов и технологий дистанционного зондирования и мониторинга поверхности Земли при помощи БПЛА. |
10 |
|
|
«Специфика применения технологии искусственного интеллекта в строительстве» Колчин В.Н. [11] |
Ключевой целью исследования является выявление и возможность применения технологий ИИ на этапе строительства и эксплуатации объектов. В статье показаны примеры применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения при решении разных задач в строительстве и проектировании. Отдельной целью является демонстрация комбинации различных информационных технологий индустрии 4.0., а также показать возможность повышения эффективности некоторых строительных процессов за счёт применения таких комбинированных информационных технологий. |
11 |
|
|
«Ключевые тренды и перспективы российско-китайского партнерства в области инновационного развития» Трошин А.С., Сюй Ч. [12] |
Особую роль авторы статьи уделили изучению ключевых трендов и перспектив российско-китайского партнерства в области инновационного развития. Обозначены перспективные для наращивания коллаборационного эффекта отрасли. Отдельно затронута проблема дальнейшего инновационно-инвестиционного взаимодействия России и Китая в условиях негативного воздействия на мировую экономику пандемии коронавируса. |
11 |
|
|
«Тенденции цифровизации в строительной сфере» Танько В.Д., Калинина Д.А., Савина В.А., Усов М.А., Журавлёва И.А. [13] |
В статье поднимается вопрос наиболее перспективных направлений оцифровки строительства, включая BIM-технологии, робототехнику и 3D-печать. Также были обозначены основные проблемы и ограничения цифровизации в строительной отрасли. Авторы подчеркивают, что строительная отрасль является наиболее консервативной и инерционной в отношении цифровизации, несмотря на то что строительная отрасль обладает большим потенциалом для цифровизации и иных инноваций. |
12 |
|
|
«Искусственный интеллект в инженерном образовании» Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. [14] |
В статье авторы рассматривают текущую ситуацию с развитием представлений об ИИ, возможностью его применения в инженерном образовании. На основе анализа реальных возможностей ИИ определено актуальное содержание обучения по дисциплине «Искусственный интеллект в транспортном строительстве». Авторы концентрируют внимание на пользователей ИИ и рассматривают компетенции специалистов, которые могут формироваться при изучении дисциплины. Ими рассмотрена функциональная модель ИИ, использованная при обучении студентов взаимодействию с ним. |
13 |
|
|
«Тенденции развития мобильных беспилотных роботизированных комплексов. опыт отечественных и зарубежных производителей» Артеменко М.Н., Корчагин П.А., Тетерина И.А. [15] |
В статье авторы уделяют особое внимание вопросу робототехники. Для этого проведен обзор современных разработок мобильных беспилотных роботизированных комплексов гражданского назначения, применяемых в сельскохозяйственном комплексе, промышленном и гражданском строительстве, а также грузоперевозках. Также приведен перечень основных программ и концепций развития Российской Федерации, в соответствии с которым ведутся разработки в области роботизации. |
13
|
|
|
«Интеллектуальное бурение при обустройстве цифровых месторождений» Еремин Н.А., Черников А.Д., Сарданашвили О.Н., Столяров В.Е. [16] |
В текущей статье авторы представили описание перспективной технологии, обеспечивающей снижение уровня аварийности и предотвращение аварийной ситуации в процессе строительства нефтяных и газовых скважин. Ключевыми технологиями в рамках создания цифрового месторождения выступают: искусственный интеллект, индустриальный блокчейн и промышленный интернет. Так, по оценкам экспертов интеллектуальные, высокотехнологичные скважины способствуют эффективному управлению добычей, снижению стоимости освоения и в целом позволяют оптимизировать затраты. |
19 |
|
|
«Преимущества использования искусственного интеллекта в сфере строительства» Газаров А.Р. [17] |
В данной статье описывается AI-технология (искусственного интеллекта) и возможность ее применения в отрасли строительства. Также обозначаются преимущества и возможные пути дальнейшего развития технологии. |
19 |
|
|
«Выбор моделей монетизации при организации предпринимательской деятельности в сфере строительства и оборота объектов недвижимости» Асаул А.Н., Асаул М.А. [18] |
В статье авторы приводят анализ распространенным моделям и способам монетизации предпринимательских проектов в сфере инвестиционно-строительной деятельности и оборота объектов недвижимости. Обозначены статистические данные применения инновационных технологий в сфере строительства и оборота недвижимости, где половина компаний комбинируют модели монетизации. Отмечается рост доверия отраслевых компаний к облачным сервисам. При этом ключевой проблематикой остается недостаточность пика развития цифровизации строительной отрасли. |
22 |
|
|
«Цифровая трансформация строительной отрасли в условиях макроэкономического шока covid-19» Боркова Е.А., Изотова А.Г., Литвинова Н.А. [19] |
В текущей статье внимание обращено на анализ влияния макроэкономического шока на строительный сектор. Также авторы оценивают возникающие проблемы в отрасли в результате приостановки работ в период пандемии, вызванной COVID-19. Отдельное место уделено влиянию цифровизации. Дополнительно авторами дана классификация современных цифровых технологий в строительной отрасли. |
30 |
|
|
«Роль информации в применении технологий искусственного интеллекта при строительстве скважин для нефтегазовых месторождений» Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Столяров В.Е. [20]
|
В текущей статье поднимаются вопросы обеспечения и перехода нефтегазовых компании России к цифровым технологиям для создания специализированных систем на основе применения методов машинного обучения и современных нейросетевых моделей. Приводится практическое применение технологии в виде образца автоматизированной системы предотвращения аварийных ситуаций на основе постоянно действующих геолого-технологических моделей месторождений.
|
34 |
|
|
«Применение нейросетей в профессиональном образовании» Филатова О.Н., Булаева М.Н., Гущин А.В. [21] |
Ключевым вопросом выступает необходимость внедрения современных цифровых навыков, навыков Future Skills в учебный процесс. Цель – повышение актуальности использования передовых методов обучения с точки зрения усвоения материала, в частности применение нейронных сетей во многих отраслях. Авторы отмечают, что применение в образовательном процессе нейронных сетей и систем с искусственным интеллектом приведет к совершенствованию учебного процесса и как следствие улучшения качества профессионального образования. |
34 |
|
|
«Цифровые технологии строительства скважин, создание высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин» Еремин Н.А., Черников А.Д., Сарданашвили О.Н., Столяров В.Е., Архипов А.И. [22] |
В статье авторы описывают технологии выявления нештатных ситуаций с помощью обучающих алгоритмов в процессе строительства и эксплуатации скважин. Отдельное внимание уделено применяемым программно-техническим средствам обеспечения создания высокопроизводительной системы управления. Результаты достигаются за счет внедрения технологий ИИ и больших геоданных, интеграции индустриальных платформ, блокчейна, машинного обучения и нейросетей. Ключевой задачей выступает создание междисциплинарной проектно-исследовательской среды. |
48 |
|
|
«Применение методов искусственного интеллекта для выявления и прогнозирования осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин: проблемы и основные направления решения» Черников А.Д., Еремин Н.А., Столяров В.Е., Сбоев А.Г., Семенова-Чащина О.К., Фицнер Л.К. [23] |
Ключевым вопросом в данной работе выступает решение задачи применения методов ИИ в рамках обработки больших объемов геоданных со станций геолого-технологических измерений с целью выявления и прогнозирования осложнений при бурении скважин. Отдельное внимание уделяется вопросу цифровой модернизации жизненного цикла скважин с использованием методов искусственного интеллекта. Главной целью выступает повышение эффективности бурения нефтегазовых скважин. В статье проведена кластеризации многомерных объемов данных от датчиков различных типов, используемых для измерения параметров в процессе бурения скважин. Также разработаны классификационные модели ИИ для прогноза операционных результатов. |
49 |
Из Табл. 1 можно сделать вывод о том, что наиболее цитируемые публикации описывают применение искусственного интеллекта в сфере строительства, его преимущества, возможные пути дальнейшего развития, а также в целом раскрывают актуальные тенденции цифровизации в отрасли.
При этом стоит отметить, что большинство публикаций касаются вопросов бурения, строительства нефтяных и газовых скважин, связаны с процессами энергоснабжения и предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства.
Дополнительно можно выделить тематику применения нейросетей и технологий искусственного интеллекта в профессиональном и инженерном образовании, ровно как в развитии мобильных беспилотных роботизированных комплексов, что в текущих реалиях носит актуальный характер.
Далее приведен результат анализа по оставшимся публикациям в выборке, которые не представлены в табл.1.
Укрупненно можно выделить следующие направления исследований:
- возможность применения цифровых технологий при обеспечении устойчивого функционирования объектов [например, 24-27],
- использование искусственного интеллекта в строительстве при построении трехмерных моделей и моделирование деятельности строительной организации на основе искусственного интеллекта для оптимизации проектов и управления строительными процессами [например, 28],
- создание цифровых двойников [29],
- прогнозирование осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин [30 и др.].
Выводы
Проведенное исследование показало, что на данный момент существует небольшое количество проектов и исследований, посвященных практическому применению искусственного интеллекта в строительстве. При этом большинство исследований, представленных в выборке, ориентированы на применение искусственного интеллекта для оптимизации процессов управления проектами, планирования строительства, планирования производственной деятельности и прогнозирования рисков и пр.
Однако, в большинстве случаев, эти исследования находятся только на начальном этапе и требуют дальнейшего развития и тестирования перед тем, как они могут быть широко применены на практике.
Можно сделать вывод, что, хотя потенциал применения искусственного интеллекта в сфере строительства огромен, пока что это направление находится на ранних стадиях развития и требует дальнейших исследований и инноваций, при этом наиболее перспективным направлением видится возможность применения ИИ в разрезе предиктивной аналитики для прогнозирования технического состояния объектов капитального строительства.
1. Adamtsevich L.A., Kharisov I.Z. Review of Industry 4.0 technologies for the development of a remote control system for a construction site // Construction and Architecture. 2021. T. 9. No. 4. P. 91-95.
2. Adamtsevich L.A., Sorokin I.V., Nastychuk A.V. Promising Industry 4.0 technologies in the context of digital transformation of the construction industry // Construction and architecture. 2022. T. 10. No. 4. P. 101-105.
3. Adamtsevich L.A., Kharisov I.Z., Kamaeva Yu.V. International experience in using Industry 4.0 technologies to monitor the current state of construction production // Construction production. 2022. No. 3. P. 58-66.
4. Ginzburg A.V., Adamtsevich L.A., Adamtsevich A.O. Construction industry and the concept of "Industry 4.0": review // Bulletin of MGSU. 2021. T. 16. No. 7. pp. 885-911.
5. Adamtsevich L.A., Ginzburg E.A., Shilov L.A. Construction 4.0//Housing construction. 2023. No. 11. pp. 18-23.
6. Shilova L.A., Adamtsevich A.O. Integration of digital technologies as a key factor in the development of Russian energy // Energy Policy. 2020. No. 9 (151). pp. 60-73.
7. Borisenko D.S. Digital transformation in the oil and gas industry: legal regulation//In the book: New technologies in the gas industry: experience and continuity. Abstracts of reports. XI Youth International Scientific and Practical Conference. Moscow, 2023. P. 155.
8. Golubtsov D.I., Kozhakhmetova A.K., Akhmetkaliyeva S.K. Digital transformation of logistics centers: bibliometric analysis // Bulletin of the University of Turan. 2023. No. 1 (97). pp. 267-278.
9. Shalina D.S., Stepanova N.R. Theory and practice of using artificial intelligence in real estate // Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2020. No. 5-1. pp. 193-200.
10. Safarov M.S., Fazylov A.R. Application of modern remote sensing technologies for monitoring mudflow-prone areas of mountainous areas // GeoRisk. 2020. T. 14. No. 2. P. 32-41.
11. Kolchin V.N. Specifics of application of artificial intelligence technology in construction // Innovations and investments. 2022. No. 3. P. 250-253.
12. Troshin A.S., Xu Ch. Key trends and prospects of Russian-Chinese partnership in the field of innovative development // Innovations and investments. 2020. No. 4. pp. 58-63.
13. Tanko V.D., Kalinina D.A., Savina V.A., Usov M.A., Zhuravleva I.A. Digitalization trends in the construction industry // Economics and Entrepreneurship. 2021. No. 2 (127). pp. 184-187.
14. Levin B.A., Piskunov A.A., Polyakov V.Yu., Savin A.V. Artificial intelligence in engineering education // Higher education in Russia. 2022. T. 31. No. 7. P. 79-95.
15. Artemenko M.N., Korchagin P.A., Teterina I.A. Trends in the development of mobile unmanned robotic systems. experience of domestic and foreign manufacturers // Bulletin of the Siberian State Automobile and Highway University. 2019. T. 16. No. 4 (68). pp. 416-430.
16. Eremin N.A., Chernikov A.D., Sardanashvili O.N., Stolyarov V.E. Intelligent drilling in the development of digital fields // Automation, telemechanization and communications in the oil industry. 2020. No. 5 (562). pp. 26-36.
17. Gazarov A.R. Advantages of using artificial intelligence in the construction sector // News of Tula State University. Technical science. 2020. No. 4. pp. 136-139.
18. Asaul A.N., Asaul M.A. The choice of monetization models when organizing business activities in the field of construction and turnover of real estate // Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2020. No. 4-2. pp. 163-169.
19. Borkova E.A., Izotova A.G., Litvinova N.A. Digital transformation of the construction industry in the context of the covid-19 macroeconomic shock // Issues of innovative economics. 2020. T. 10. No. 4. P. 2129-2140.
20. Dmitrievsky A.N., Eremin N.A., Stolyarov V.E. The role of information in the application of artificial intelligence technologies in the construction of wells for oil and gas fields // Scientific Journal of the Russian Gas Society. 2020. No. 3 (26). pp. 6-21.
21. Filatova O.N., Bulaeva M.N., Gushchin A.V. Application of neural networks in professional education // Problems of modern pedagogical education. 2022. No. 77-3. pp. 243-245.
22. Eremin N.A., Chernikov A.D., Sardanashvili O.N., Stolyarov V.E., Arkhipov A.I. Digital technologies for well construction, creation of a high-performance automated system for preventing complications and emergencies during the construction of oil and gas wells // Business magazine Neftegaz.RU. 2020. No. 4 (100). pp. 38-50.
23. Chernikov A.D., Eremin N.A., Stolyarov V.E., Sboev A.G., Semenova-Chashchina O.K., Fitzner L.K. Application of artificial intelligence methods to identify and predict complications during the construction of oil and gas wells: problems and main directions for solution // Georesursy. 2020. T. 22. No. 3. P. 87-96.
24. Volkov A., Shilova L. Some criteria of critical infrastructures stability // In the collection: MATEC Web of Conferences. 5th International Scientific Conference on Integration, Partnership and Innovation in Construction Science and Education, IPICSE 2016. 2016. P. 05009.
25. Volkov A., Shilova L. Principles of formation of stability of construction projects//In the collection: XXV Polish – Russian – Slovak Seminar “Theoretical Foundation of Civil Engineering”. Ser. “Procedia Engineering” 2016. pp. 844-849 .
26. Shilova L.A. Information support for the management of life support facilities, taking into account the criteria of engineering and functional stability in case of an emergency // Information Resources of Russia. 2014. No. 6 (142). pp. 24-27.
27. Volkov A.A., Shilova L.A. Ensuring the sustainability of life support facilities in the event of an emergency // Bulletin of MGSU. 2014. No. 4. pp. 107-115.
28. Kryukov K.M., Gazal A. Modeling the activities of a construction organization based on artificial intelligence//Modern trends in construction, urban planning and territorial planning. 2022. T. 1. No. 3. P. 16-23.
29. Shananin V.A., Losev K.Yu. Creating digital twins in construction using artificial intelligence // Innovations and investments. 2023. No. 6. P. 537-360.
30. Dmitrievsky A.N., Eremin N.A., Lozhnikov P.S., Klinovenko S.A., Stolyarov V.E., Safarova E.A. Intelligent innovative technologies in the construction of wells and operation of oil and gas fields // Gas industry. 2021. No. 3 (813). pp. 96-104.
