Комментировать

В Совете Федерации обсудили применение технологий искусственного интеллекта в строительстве

В рамках Совета по развитию цифровой экономики при СФ прошло заседание секции «Цифровая трансформация строительства и ЖКХ». В заседании приняли участие замминистра строительства и ЖКХ РФ Константин Михайлик, заместитель председателя Совета по развитию цифровой экономики при СФ, член Комитета СФ по конституционному законодательству и государственному строительству Артем Шейкин, замминистра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ Андрей Заренин, первый заместитель начальника Главгосэкспертизы России Вадим Андропов, представители института развития «ДОМ.РФ», экспертного сообщества, и др. 

Тема заседания – «Развитие цифровой вертикали строительства в региональном разрезе. Искусственный интеллект в строительстве – направления развития и нормативные инструменты поддержки и контроля». Модератором стал руководитель секции Дмитрий Кузьмин.

Замглавы Минстроя России Константин Михайлик рассказал, что министерством ведется работа по созданию цифровой вертикали строительного комплекса, объединяющей информационные системы и цифровые сервисы, взаимодействующие друг с другом на разных уровнях – федеральном, региональном и муниципальном.

«Одним из ключевых блоков выступает Информационная система управления проектами объектов капитального строительства – базовый элемент цифровой вертикали, который направлен на ускорение и повышение прозрачности инвестиционно-строительного цикла», – сообщил Константин Михайлик.

Артем Шейкин в своем выступлении отметил, что искусственный интеллект (ИИ)  важный инструмент в развитии и повышении эффективности строительной отрасли России. Для их успешного внедрения необходимо изменить подходы к работе, адаптировать производственные процессы, а также обеспечить конфиденциальность персональных данных.

Технологии ИИ в строительстве могут применяться на всех этапах девелоперского цикла  от инженерных изысканий и оценки градостроительного потенциала до закупки стройматериалов, контроля работ и соблюдения безопасности на стройплощадке. Это способствует ускорению процессов инвестиционно-строительного цикла без дополнительных трудовых ресурсов, предоставлению четкой и быстрой аналитики, экономии и лучшему контролю стоимости строительства.

«Важно уже сегодня начать использовать такие технологии, чтобы строительная отрасль была флагманом, на который бы равнялись другие»,  подчеркнул Артем Шейкин.

Участники также обсудили вопросы сокращения инвестиционно-строительного цикла путем внедрения цифровых технологий, реализацию проекта «Умный многоквартирный дом», в рамках которого объединены усилия ключевых бизнес-игроков в сфере строительства домов – застройщиков, телекоммуникационных компаний, разработчиков программного обеспечения, производителей устройств. Также рассмотрены вопросы создания платформы для автоматизации процессов контрольно-надзорной деятельности (ТОР КНД) в рамках федерального проекта «Цифровое государственное управление».

По итогам заседания будут подготовлены рекомендации, нацеленные на цифровую трансформацию сферы строительства и ЖКХ.

Источник: Минстрой России

#искусственный интеллект
Комментировать

Комментарии

Комментировать

Вам может быть интересно

25
#цифровизация

«Мозги» российской нейросети и триллионы рублей от ИИ. О чем говорил Мишустин в Алма-Ате

Председатель правительства РФ рассказал об экономическом эффекте от внедрения технологий ИИ в России, отличии российской нейросети от западной ChatGPT и российских предложениях для зарубежных партнеров
31
#Китай

«ИИ в коробке»: в Китае набирают популярность системы для локального запуска моделей

Китайские компании, обеспокоенные сохранностью своих данных, отдают предпочтение «ИИ в коробке». Такие системы позволяют запускать генеративные модели в локальном или частном облаке, на которые приходится около половины рынка облачных сервисов в стране
26
#искусственный интеллект

«Сбер» и СПбГУ займутся подготовкой специалистов в области искусственного интеллекта и науки о данных

На новой образовательной программе магистратуры студенты будут изучать прикладные задачи машинного обучения, в том числе, связанные с большими языковыми моделями и их применением в бизнес-задачах