Искусственный интеллект становится одним из ключевых инструментов цифровой трансформации атомной отрасли. Для проектирования и строительства объектов ядерной энергетики это особенно важно: масштаб будущих проектов, объём нормативной документации и высокие требования к безопасности требуют новых подходов к обработке данных и управлению жизненным циклом объектов.
Вопросы применения ИИ в атомном строительстве обсуждались на VII ежегодной научно-практической конференции «Атомстройстандарт – 2026». По её итогам саморегулируемые организации атомной отрасли представили обзор текущих цифровых решений и перспектив использования искусственного интеллекта.
Почему атомному строительству нужен ИИ
Российская атомная отрасль реализует масштабную программу строительства энергетических объектов как внутри страны, так и на зарубежных рынках. Одновременно расширяется линейка используемых технологий — от реакторных установок малой мощности до крупных энергоблоков и перспективных решений на быстрых нейтронах.
В таких условиях цифровизация становится одним из инструментов повышения производительности и управляемости проектов. Речь идёт не только об автоматизации отдельных операций, но и о переходе к цифровому управлению жизненным циклом объекта, роботизации и более широкому применению искусственного интеллекта.
Для атомного строительства это имеет дополнительное значение из-за большого количества взаимосвязанных проектных решений, нормативных требований и технической документации. Чем сложнее объект, тем выше потенциальная ценность технологий, способных быстро анализировать большие массивы информации и выявлять несоответствия.
ИИ в строительной отрасли пока развивается неравномерно
При этом уровень распространения искусственного интеллекта в разных сегментах российского строительства существенно различается.
По данным, представленным на конференции, доля строительных компаний, использующих ИИ, увеличилась с 22% в конце 2024 года до 36% в 2025 году. В совместном исследовании ДОМ.РФ и «Сколково» элементы искусственного интеллекта присутствовали в 158 из 930 рассмотренных цифровых продуктов, то есть примерно в 17%.
Наибольшая концентрация ИИ-решений приходится на эксплуатацию объектов и ЖКХ. В проектировании их доля существенно ниже. При этом непосредственно на этапе строительно-монтажных работ искусственный интеллект пока используется значительно меньше.
Это формирует важный резерв для дальнейшей цифровизации строительной отрасли: технологии уже активно развиваются в сфере работы с данными и проектной документацией, но их применение непосредственно на строительной площадке ещё предстоит масштабировать.
ИИ помогает анализировать техническую документацию
Одним из наиболее очевидных направлений применения искусственного интеллекта в атомной отрасли является работа с технической документацией.
По данным «Росатома», внедрение цифровых инструментов уже позволило сократить время первичной проверки технических документов на 50%, снизить трудоёмкость входного контроля на 30%, а производительность труда увеличить на 15%.
Для атомных проектов, где объём документации особенно велик, автоматизированный предварительный анализ может существенно снизить нагрузку на специалистов. При этом речь не обязательно идёт о полном исключении человека из процесса. ИИ способен выполнять первичную обработку информации, выявлять потенциальные несоответствия и формировать результаты для последующей проверки экспертом.
Такой подход позволяет сочетать автоматизацию рутинных операций с сохранением профессионального контроля над критически важными решениями.
Искусственный интеллект в календарно-сетевом планировании
ИИ постепенно интегрируется и в системы управления строительными проектами. На конференции был представлен опыт применения интеллектуальных функций в системе PM.planner.
Технологии используются для автоматизации заполнения проектных данных, синхронизации информации между системами и прогнозирования возможных рисков и задержек. Дополнительно алгоритмы способны анализировать поведение пользователей и выявлять аномальные паттерны, которые могут представлять интерес с точки зрения информационной безопасности.
Для строительства крупных энергетических объектов управление сроками имеет особое значение. Проект включает множество взаимосвязанных работ, поставок и согласований, поэтому своевременное обнаружение отклонений позволяет быстрее принимать управленческие решения.
В перспективе ИИ может стать дополнительным инструментом прогнозирования хода реализации проекта на основе накопленной статистики и фактических данных.
Главная проблема — качество данных
Несмотря на быстрый рост интереса к искусственному интеллекту, участники конференции отдельно выделили проблему, без решения которой масштабное внедрение ИИ будет затруднено.
Искусственный интеллект напрямую зависит от качества исходных данных. Если нормативные документы, технические требования и сведения о проекте представлены в неструктурированном или неактуальном виде, возможности автоматизированного анализа существенно ограничиваются.
Поэтому цифровая трансформация атомного строительства предполагает не только внедрение новых алгоритмов. Необходимо переводить нормативные требования в машиночитаемый формат, унифицировать данные и обеспечить их актуальность на протяжении жизненного цикла проекта.
Фактически речь идёт о создании единой цифровой среды, в которой данные смогут автоматически передаваться между различными системами и использоваться повторно.
Машиночитаемые нормы для цифрового строительства
Для широкого применения ИИ в проектировании и строительстве необходимо сделать нормативную базу пригодной для автоматизированной обработки.
Традиционные документы ориентированы прежде всего на человека: специалист читает требования, интерпретирует их и применяет к конкретному проекту. Для искусственного интеллекта необходим другой формат — структурированные правила, параметры и взаимосвязи, которые программная система может однозначно обработать.
Создание машиночитаемых нормативных требований позволит использовать ИИ для автоматизированной проверки проектных решений, поиска несоответствий и контроля соблюдения установленных параметров.
Для атомной отрасли это особенно актуально из-за большого количества технических требований и повышенной ответственности за их выполнение.
Отечественные ИИ-модели и специализированные решения
Ещё одним направлением обсуждения стало развитие специализированных моделей искусственного интеллекта. Представители научного сообщества отметили, что для прикладных отраслевых задач не всегда требуется создание универсальной модели с нуля.
Вместо этого перспективным подходом может стать адаптация существующих моделей под конкретные профессиональные задачи и обучение на специализированных данных. Для атомной энергетики это означает возможность создавать ИИ-инструменты, ориентированные на техническую документацию, проектирование, физику, материаловедение и управление строительными проектами.
При этом специализированные модели должны работать в контролируемой информационной среде и учитывать требования к безопасности и конфиденциальности данных.
Следующий этап — перенос ИИ на стройплощадку
Сегодня значительная часть ИИ-решений в строительстве сосредоточена вокруг проектирования, анализа документов, эксплуатации и управления информацией. Следующим этапом становится более широкое применение технологий непосредственно при выполнении строительно-монтажных работ.
На уровне отраслевых организаций уже обсуждаются механизмы, которые должны ускорить этот переход. В частности, формируются экспертные группы, объединяющие специалистов по цифровизации и искусственному интеллекту.
Потенциальные направления включают компьютерное зрение, автоматизированный контроль выполнения работ, анализ строительной документации, прогнозирование отклонений от графика и интеллектуальное управление производственными процессами.
Для атомного строительства это может стать особенно значимым направлением, поскольку позволяет объединить цифровую модель объекта с фактическими данными, поступающими непосредственно с площадки.
Цифровизация атомного строительства до 2030 года
Развитие ИИ в строительстве постепенно переходит от отдельных пилотных проектов к системному государственному и отраслевому внедрению. При этом готовность строительной отрасли и ЖКХ к использованию искусственного интеллекта пока оценивается экспертами в диапазоне 30–40%.
Сдерживающими факторами остаются недостаточная зрелость данных, нехватка специализированной инфраструктуры и кадров. Одновременно сильным драйвером выступает федеральная поддержка цифровой трансформации.
Для атомной отрасли следующим практическим шагом заявлена разработка специализированного реестра требований с использованием цифровых технологий и ИИ. К этой работе планируется привлечь участников отрасли, включая организации, занимающиеся нормативным обеспечением, цифровыми технологиями и автоматизацией.
Таким образом, искусственный интеллект в атомном строительстве постепенно превращается из экспериментальной технологии в инструмент управления проектами, документацией и данными. Однако масштабирование таких решений напрямую зависит от качества цифровой инфраструктуры.
Для атомной энергетики, где цена ошибки особенно высока, наиболее перспективной выглядит модель, при которой ИИ автоматизирует обработку информации и рутинные операции, а ключевые технические решения остаются под контролем профильных специалистов. Именно сочетание качественных данных, ТИМ, машиночитаемых нормативов и специализированных ИИ-моделей способно сформировать основу следующего этапа цифровизации атомного строительства.