ГК «А101» объявила победителей в рамках программы «Техлаб Москва» Московского инновационного кластера: две команды представили решения на базе искусственного интеллекта для разработки железобетонных конструкций. Контуры Contextmachine и AI Diagnost automate расчеты армирования монолитных перекрытий и, по словам участников, позволяют снизить расход металла на стройплощадке. Эти проекты вошли в конкурс лучших ИИ‑решений, сформулированных организаторами под бизнес‑задачи, и были отмечены как наиболее эффективные в отборе.

Задача проекта состояла в том, чтобы уйти от ручного переноса расчетов в BIM‑модель. При проектировании монолитного дома инженеры рассчитывают нагрузки на конструкции и получают визуальные карты, на которых видно, где плитам или фундамента требуется дополнительная арматура. Ранее расчеты переносились вручную в трехмерную цифровую модель здания, и задача автоматизировать этот этап стала целью программы «Техлаб Москва» — ускорить выпуск рабочей документации и снизить расход стали. В финале на выбор были представлены две концепции: одна связана с оптическим распознаванием карт нагрузок, другая — с оптимизацией расхода арматуры.

Contextmachine применяет компьютерное зрение и интеграцию с BIM‑моделями для распознавания карт нагрузок и формирования чертежей, тогда как AI Diagnost подбирает арматуру по зонам в прочностных расчетах и формирует раскладку стержней с точными параметрами. Оба подхода оцениваются как способные обеспечить минимальный расход стали и удобство монтажа на стройплощадке, а итоговый алгоритм выбирает варианты с наименьшей затратой металла и удобством внедрения в проект. Представители участников отмечают, что такие решения пригодны для внедрения в процессы крупного застройщика.

Промежуточные итоги пилотирования показывают: AI Diagnost способен автоматически формировать схему участков усиления на основе прочностных расчетов, Contextmachine — передавать готовую раскладку в BIM‑модель для оформления документации. По словам Андрея Астахова, руководителя Contextmachine, поиск оптимального варианта армирования раньше занимал 4–7 рабочих дней и сейчас сокращается до автоматизированного расчета, что может сократить сроки на 3–7 дней на корпус по типовым плитам в рамках адаптации под стандарты ГК «А101».

ГК «А101» подчеркнула, что в финале отбора выделились две сильные профильные команды: одна — для распознавания карт нагрузок, другая — для оптимизации расхода стали. Директор по развитию информационных систем компании Артем Чернов сообщил, что такие решения демонстрируют прикладной потенциал искусственного интеллекта в строительстве и готовы к внедрению в процессы крупного девелопера. Партнер проекта — Московский инновационный кластер — акцентирует значимость взаимодействия бизнеса и науки для скорейшего внедрения инноваций в практику.