218
0
17 сентября 16:10
Время чтения 2 минуты

Искусственный интеллект и безопасность на стройке

AI-камеры помогают предотвращать несчастные случаи на стройке, но без проверки их эффективность под вопросом. Строительной отрасли нужны единые стандарты и независимое тестирование

Искусственный интеллект и безопасность на стройке

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно внедряется в строительную отрасль, меняя подходы к управлению проектами и безопасности. Камеры с ИИ – от автомобильных регистраторов до 360° систем наблюдения – позволяют сократить количество слепых зон и снизить вероятность несчастных случаев.

Однако статистика показывает, что прогресс пока недостаточен. В 2023 году в строительной отрасли США зафиксировано 1 075 смертельных случаев, из которых 39,2% пришлись на падения, поскальзывания и спотыкания. Еще 22,3% составили транспортные происшествия. Эти цифры свидетельствуют: инновации внедряются, но до реальных изменений еще далеко.

Проблема непрозрачности в технологиях ИИ

Эффективность систем безопасности напрямую зависит от качества их алгоритмов. Для защиты рабочих требуется, чтобы ИИ фиксировал опасное поведение в реальном времени и своевременно предупреждал об угрозе. Но в отрасли сложилась тревожная практика: многие поставщики технологий скрывают реальные показатели работы своих решений.

Например, условия обслуживания у Samsara содержат так называемые anti-benchmarking clauses — пункты, которые запрещают клиентам и исследователям проводить независимые сравнения и тесты без разрешения компании. В результате застройщики и подрядчики не получают объективных данных о том, насколько надежно работает система.

Такая непрозрачность может стоить слишком дорого:

  • усталость рабочего может быть неверно интерпретирована;
  • критические риски выявляются слишком поздно;
  • реакция на инциденты оказывается замедленной.

Пример альтернативного подхода

Компания Motive демонстрирует противоположный путь: независимое тестирование и публикация результатов. В исследовании Virginia Tech Transportation Institute (VTTI), проведенном по заказу Motive, их AI-камера зафиксировала опасное поведение в 86% случаев, превзойдя конкурентов Samsara и Lytx. Методология эксперимента была открытой и доступной для анализа, а результаты опубликованы.

Почему нужны единые стандарты

В автомобильной и медицинской отраслях независимое тестирование и строгие стандарты являются нормой. В строительстве, где цена ошибки – человеческая жизнь, такие меры должны быть обязательными.

Отрасли необходимы:

  • отказ поставщиков от анти-бенчмаркинг пунктов в договорах;
  • независимые тесты и публикация их результатов;
  • прозрачные методики оценки эффективности ИИ-систем.


ИИ может кардинально повысить безопасность на стройке, но без проверки и прозрачности такие системы превращаются из инструмента защиты в источник скрытых рисков. Для достижения реальной цели — строительным компаниям и поставщикам технологий необходимо внедрять независимые стандарты и открытые практики тестирования.

Без доказанной эффективности безопасность остается иллюзией.

ЦифраСтрой
Обсуждение темы
Отправить