Результаты научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в строительстве призваны повышать безопасность, качество и экономическую эффективность отрасли. Однако между завершением НИОКР и практическим применением полученных результатов может проходить значительное время. Один из возможных способов сократить этот разрыв — построить цифровую систему поиска, анализа и рекомендации научных разработок на базе искусственного интеллекта.
От научного результата к практическому применению
В российской строительной отрасли ежегодно выполняется большое количество прикладных исследований. Их проводят специализированные научные организации, отраслевые институты и строительные вузы. Результатом становятся новые технические решения, методики, материалы, технологии и рекомендации, которые потенциально могут применяться при проектировании и строительстве.
Проблема заключается не только в скорости проведения исследований. Не менее важной задачей становится трансфер результатов НИОКР в практику.
Даже полезная разработка не принесет отрасли экономического эффекта, если проектировщик, технический заказчик или подрядчик не знает о ее существовании. Традиционные научные публикации, конференции, выставки и профессиональные мероприятия решают эту задачу лишь частично.
Для цифровой экономики такой механизм передачи знаний выглядит недостаточно эффективным. Значительная часть специалистов получает профессиональную информацию уже через электронные базы данных, поисковые системы и инструменты искусственного интеллекта.
Следовательно, следующий этап цифровизации строительной науки может быть связан не просто с накоплением результатов НИОКР, а с созданием машиночитаемой базы знаний, способной самостоятельно находить нужные разработки и сопоставлять их с конкретными задачами строительства.
ИИ как цифровой посредник между наукой и строительной практикой
Перспективная модель может выглядеть следующим образом: результаты исследований загружаются в единую информационную систему в структурированном формате, после чего искусственный интеллект анализирует их содержание и связывает с другими отраслевыми данными.
Например, при подготовке проекта реконструкции здания специалист может сформулировать запрос:
Какие результаты российских НИОКР за последние годы могут применяться для повышения энергоэффективности такого типа объекта?
Вместо обычного поиска по ключевым словам интеллектуальная система сможет учитывать назначение здания, конструктивную схему, климатические условия, используемые материалы, нормативные требования и другие параметры проекта.
В результате специалист получает не просто список документов, а релевантные научные разработки с указанием области применения, ограничений и подтверждающих материалов.
Такой подход превращает информационную систему НИОКР из электронного архива в инструмент поддержки профессиональных решений.
Почему для ИИ недостаточно обычных PDF-отчетов
Для полноценной автоматизации недостаточно просто разместить отчеты НИОКР в интернете.
Современные ИИ-системы способны работать с неструктурированными документами, однако качество результата существенно повышается, когда данные представлены в стандартизированной форме и имеют понятную семантическую структуру.
Для строительной отрасли это особенно важно. Научный результат может включать формулы, таблицы, алгоритмы, характеристики материалов, диапазоны применимости, результаты испытаний, ссылки на нормативные документы и ограничения использования.
Поэтому цифровая трансформация НИОКР должна включать несколько уровней:
- электронное хранение результатов исследований;
- структурирование научных данных;
- машиночитаемое представление информации;
- формирование единого понятийного пространства;
- связь результатов НИОКР с нормативной и технической документацией;
- использование ИИ для поиска и анализа;
- механизмы проверки достоверности и актуальности информации.
В таком случае появляется возможность создать своеобразный цифровой навигатор по строительной науке.
Связь НИОКР с ТИМ и цифровыми моделями
Особый потенциал такая система получает при интеграции с технологиями информационного моделирования.
Сегодня ТИМ постепенно становится не только инструментом подготовки проектной документации, но и информационной основой управления жизненным циклом объекта. Если результаты научных исследований также будут представлены в структурированном виде, их можно будет связывать с информационными моделями зданий и сооружений.
Например, цифровая модель объекта может содержать информацию о конкретной конструкции. ИИ-система сможет сопоставить ее параметры с базой научных разработок и предложить специалисту исследования, технологии или технические решения, потенциально применимые к этой конструкции.
Таким образом формируется цифровая цепочка:
НИОКР → структурированные данные → ИИ → ТИМ → проектирование → строительство → эксплуатация.
Это уже более широкий подход к цифровизации строительства, при котором научные знания становятся частью единой информационной среды отрасли.
Важна не только технология, но и качество данных
Создание такой системы невозможно без решения вопроса качества исходной информации.
Если в базе отсутствуют результаты исследований, документы представлены в разных форматах, сведения невозможно сопоставить между собой, а статус и актуальность разработок не определены, искусственный интеллект не сможет обеспечить надежный результат.
Поэтому цифровизация научной деятельности должна включать контроль качества данных, их непротиворечивость, прослеживаемость происхождения и понятные правила актуализации.
Особое значение имеет также механизм подтверждения рекомендаций ИИ. Для строительной отрасли недостаточно получить ответ нейросети — специалист должен иметь возможность перейти к первоисточнику, увидеть результаты исследования, условия эксперимента и область применимости предлагаемого решения.
Иными словами, перспективная система должна работать не по принципу «ИИ сказал», а по принципу «ИИ нашел, объяснил и показал источник».
Открытые данные и права на результаты исследований
Отдельная проблема связана с правовым статусом результатов НИОКР.
Если исследование финансировалось из бюджетных средств, возникает вопрос о порядке доступа к его результатам, возможности их повторного использования и принадлежности исключительных прав.
Для формирования единой цифровой базы строительной науки эти вопросы должны быть урегулированы заранее. Иначе даже технически совершенная система может столкнуться с ограничениями при публикации, обработке и повторном использовании научных материалов.
Необходимо также разделять открытые научные сведения, данные ограниченного доступа и информацию, содержащую охраняемые результаты интеллектуальной деятельности.
От электронного архива к интеллектуальной системе знаний
Цифровизация строительной науки не должна ограничиваться переводом бумажных отчетов в электронный формат. Главная ценность появляется тогда, когда данные становятся машинопонимаемыми и связанными между собой.
В перспективе ИИ может использовать единую информационную среду для решения целого комплекса задач:
- поиска аналогичных научных разработок;
- выявления применимых технологий и материалов;
- сопоставления НИОКР с нормативными требованиями;
- поиска исследований для конкретных строительных задач;
- формирования обзоров научных результатов;
- выявления дублирующихся исследований;
- анализа востребованности разработок;
- подготовки рекомендаций для проектировщиков и заказчиков.
Это позволит оценивать НИОКР не только по факту завершения исследования, но и по тому, насколько активно его результаты используются в реальных проектах.
Цифровая трансформация должна замыкать цикл «наука — строительство»
Для строительной отрасли задача заключается не просто в увеличении количества исследований или цифровых документов. Экономический эффект возникает тогда, когда научная разработка проходит весь путь от лаборатории до конкретного строительного объекта.
Именно здесь искусственный интеллект может стать связующим элементом между разрозненными информационными системами. При наличии качественных и юридически доступных данных ИИ способен существенно ускорить поиск необходимых знаний и сократить время между появлением новой разработки и ее практическим применением.
В результате цифровая трансформация строительной отрасли может получить еще один важный контур — цифровизацию трансфера научных знаний.
Для этого необходимо сформировать понятные правила работы с результатами НИОКР, обеспечить качество и машиночитаемость данных, решить вопросы интеллектуальной собственности и связать научные информационные ресурсы с ТИМ, нормативной базой и другими цифровыми системами строительства.
Тогда искусственный интеллект будет использоваться не только для автоматизации отдельных операций, но и как инструмент управления знаниями всей строительной отрасли.
