Forwarded from Воробьёв LIVE
Мы продолжаем цифровизацию строительства в Подмосковье. Главная задача — меньше бюрократии, больше эффективности.
Один из ключевых инструментов — ИИ-система «Цифровой бригадир», которая помогает контролировать стройки: следит за техникой безопасности, наличием рабочих и оборудования. С ее помощью мы ввели 150 объектов и устранили более 1,7 тыс. недочетов. Сейчас ИИ контролирует более 300 строек, в том числе строительство многопрофильной больнице в Балашихе.
Искусственный интеллект помогает в работе Центра содействия строительству, который занимается сопровождением инвестпроектов. Все согласования можно получить в одном месте, а также онлайн — это помогает сократить количество отказов в выдаче разрешений на строительство с 70% до 30%, а сроки выхода на стройку с 11 до 8 месяцев. Также с помощью ИИ в ЦСС формируют дорожные карты индивидуально для каждого проекта, ускоряя процессы.
В этом году будем использовать ИИ в долевом строительстве: проверять информацию от застройщиков. Это сделает процесс быстрее и прозрачнее. Например, проверка документов, которая раньше занимала 4 часа, станет быстрее и будет круглосуточной.
Кроме того, планируем обучить ИИ анализировать тексты и чертежи проектной документации. Система автоматически сформирует краткое описание проекта и составит индивидуальную программу проверок, учитывая все особенности. Это исключит ошибки, вызванные человеческим фактором.
@vorobiev_live
Один из ключевых инструментов — ИИ-система «Цифровой бригадир», которая помогает контролировать стройки: следит за техникой безопасности, наличием рабочих и оборудования. С ее помощью мы ввели 150 объектов и устранили более 1,7 тыс. недочетов. Сейчас ИИ контролирует более 300 строек, в том числе строительство многопрофильной больнице в Балашихе.
Искусственный интеллект помогает в работе Центра содействия строительству, который занимается сопровождением инвестпроектов. Все согласования можно получить в одном месте, а также онлайн — это помогает сократить количество отказов в выдаче разрешений на строительство с 70% до 30%, а сроки выхода на стройку с 11 до 8 месяцев. Также с помощью ИИ в ЦСС формируют дорожные карты индивидуально для каждого проекта, ускоряя процессы.
В этом году будем использовать ИИ в долевом строительстве: проверять информацию от застройщиков. Это сделает процесс быстрее и прозрачнее. Например, проверка документов, которая раньше занимала 4 часа, станет быстрее и будет круглосуточной.
Кроме того, планируем обучить ИИ анализировать тексты и чертежи проектной документации. Система автоматически сформирует краткое описание проекта и составит индивидуальную программу проверок, учитывая все особенности. Это исключит ошибки, вызванные человеческим фактором.
@vorobiev_live
Forwarded from ДОМ.РФ Тех
Об этом на форуме «Движение» сообщил Александр Лукьянов, генеральный директор «ДОМ.PФ Технологии».
Немного результатов первого этапа исследования:
Где чаще всего используют цифру?
Продажи и эксплуатация.
Где потенциал?
Инвестрешения и проектирование.
ТОП-запросы отрасли:
Российский почтовый сервис с видеосвязью и автоматизация смет на основе единой базы цен.
Главные барьеры:
Высокая стоимость технологий, нехватка специалистов, сопротивление рынка.
ИИ в стройке:
Пока лидирует «умный дом» (36%), а в проектировании — только 3%, но здесь ждут прорыва.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from АРСИТИМ
❓Учтены ли затраты на подготовку проектной документации, содержащей материалы в форме информационной модели, а также затраты на формирование и ведение информационной модели объекта капитального строительства в НЦС?
Ответ ГГЭ — на ФГИС ЦС:
НЦС Сборников не учтены затраты по подготовке проектной документации, содержащей материалы в форме информационной модели.
Ответ ГГЭ — на ФГИС ЦС:
НЦС Сборников не учтены затраты по подготовке проектной документации, содержащей материалы в форме информационной модели.
Пост 4. Продолжение серии постов о тестировании нейросетей для визуализаций, из моего чата @TwinUE_rus.
Предыдущий пост тут
✳️ Инструкция по установке нейросети Криты для улучшения визуализаций, себе на ПК от @S_Ogannes :
Предыдущий пост тут
✳️ Инструкция по установке нейросети Криты для улучшения визуализаций, себе на ПК от @S_Ogannes :
- https://krita.org/en/ отсудова сама Крита
- https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion/releases?ysclid=mb5iraed4c844721192 тут берешь архив, распаковывать не надо
- Потом в самой Крите, устанавливаешь этот плагин из архива
- Включаешь Аи через настройку панелей
- Входишь в плагин (шестеренки в углу), он скачает и установит все что необходимо, остальное по желанию
- https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion/discussions/1176?ysclid=mb5ecmyg9s416433688 отсуда модельку Flux, кидаешь в ДИСК:\Krita\ai_diffusion\server\models\checkpoints
Всё
👍1
Forwarded from СЕРГЕЙ ДОЛЖНИКОВ (Должников Сергей)
Мой доклад на BIM-форуме 04.06.2025:
Почему IT-решения для строительного контроля не работают. Анализ программных продуктов.
Презентацию на видео не всегда видно, файл с презентацией в первом комментарии к этому посту.
Заранее прошу прощения за навязчивую и беспардонную авторекламу Рутуба🤷♂️
Почему IT-решения для строительного контроля не работают. Анализ программных продуктов.
Презентацию на видео не всегда видно, файл с презентацией в первом комментарии к этому посту.
Заранее прошу прощения за навязчивую и беспардонную авторекламу Рутуба🤷♂️
Forwarded from ИИ и роботы в стройке
«Мы на второй день месяца можем посмотреть финансовый результат. Я думаю, что немногие компании из ТОП-15 могут похвастаться тем, что понимают, сколько они зарабатывают денег для того, чтобы принимать правильные решения», — Юрий Тараскин, генеральный директор СК10, про ИИ и автоматизацию на благо бизнеса
СК10, застройщик из Ростова-на-Дону, внедрил ИИ ещё 8 лет назад, когда это не было трендом. Юрий Тараскин рассказа в интервью Всеостройке.pф, как «цифра» помогает оптимизировать бизнес и доводить клиентов до покупки недвижимости.
Подробнее — о выходе на московский рынок, отказе от проектного финансирования, стратегии управления и клиентоориентированности — в статье на Всеостройке.pф
СК10, застройщик из Ростова-на-Дону, внедрил ИИ ещё 8 лет назад, когда это не было трендом. Юрий Тараскин рассказа в интервью Всеостройке.pф, как «цифра» помогает оптимизировать бизнес и доводить клиентов до покупки недвижимости.
«Мы этим проектом начали заниматься 8 лет назад, когда это не было еще в тренде. Смотрели платформы Сбера, Билайна — они нас не устроили. И тогда мы нашли своего разработчика в Новосибирске. Таким образом, еще 3 года назад у нас порядка 3−4 квартир в месяц продавались искусственным интеллектом, а менеджер включался только на этапе заключения договора.
СК10 — полностью автоматизированная компания, начиная от BIM-технологий и заканчивая CRM-системами. Более того, у нас, например, система, в которой работает экономическая служба и финансовая служба, — точно такая же, как у "Самолета" и ПИКа. То есть, в принципе, мы на второй день месяца можем посмотреть финансовый результат. Я думаю, что немногие компании из ТОП-15 могут похвастаться тем, что понимают, сколько они зарабатывают денег для того, чтобы принимать правильные решения», — отметил Юрий Тараскин.
Подробнее — о выходе на московский рынок, отказе от проектного финансирования, стратегии управления и клиентоориентированности — в статье на Всеостройке.pф
Forwarded from ИИ и роботы в стройке
Цифровой Нормоконтроль ДИТ.pdf
1.4 MB
Что под капотом у ИИ-сервиса «Цифровой нормоконтроль» от Департамента градостроительной политики Москвы
На «Цифровом Нормоконтроле» можно сверить проектную и рабочую документацию с требованиями нормативки (в том числе с ГОСТом 21.101-2020). Нашла презентацию сервиса, где коллеги из ДИТ расписали стек решения.
Язык программирования и архитектура — Python для бэкенда, JavaScript для фронтенда.
Для распознавания содержимого документов, получения координат и классификации объектов используют
⚫️ YOLOv8 — модель для детекции и классификации объектов в режиме реального времени — например основных надписей в проектной и рабочей документации ПД/РД.
⚫️ PyMuPDF — библиотеку Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет набор инструментов для работы с PDF. Она позволяет извлекать текст, изображения и таблицы, управлять страницами (поворот/обрезка/создание), рендерить в растровые/векторные форматы, работать с метаданными, а также объединять и разделять PDF-документы.
⚫️ Tesseract OCR — движок для оптического распознавания символов, используемый для извлечения текста из растровых изображений и проблемных областей документов.
⚫️ Для обучения используются датасеты с проектной и рабочей документацией.
Подробнее — про сервис и стек — в прикрепленной презентации.
На «Цифровом Нормоконтроле» можно сверить проектную и рабочую документацию с требованиями нормативки (в том числе с ГОСТом 21.101-2020). Нашла презентацию сервиса, где коллеги из ДИТ расписали стек решения.
Язык программирования и архитектура — Python для бэкенда, JavaScript для фронтенда.
Для распознавания содержимого документов, получения координат и классификации объектов используют
Подробнее — про сервис и стек — в прикрепленной презентации.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from ПСС
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
1. Загружаете любой растровый PDF/изображение;
2. На выходе получаете «чистый» DXF с контурами без лишнего текста — идеально для CAD-работ и расчётов.
Отзывы тех, кто уже познакомился с Артинс:
Слышал, многие пытаются такое делать, но первый раз вижу, как работает.
Много сил вложено в разработку, молодцы.
Особенно должно быть интересно при реконструкциях, перепланировках и кап. ремонтах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from TIMNEWSRU (Новости по ТИМ/BIM)
NanoCAD Стройплощадка 25. Что нового. Ключевые возможности
Использование nanoCAD Облака точек в конфигурации ReClouds для контроля отклонений на стройке
Как эффективно управлять BIM-проектом в строительстве. Зачем нужен BIM-менеджер
Онлайн-сессия Международный диалог: цифровые инструменты в строительстве и архитектуре. Практические решения и стратегии внедрения
Не СОДом единым: эффективное применение сервисов SIGNAL TOOLS и SIGNAL DASHBOARD
Обновленная версия среды общих данных: представляем новый функционал Vitro-CAD 2025.1
Как навести порядок в ИТ и ИБ-задачах: автоматизация, контроль и управление рисками в единой системе Kaiten
Обзорный вебинар nanoCAD GeoniCS, модуль «Сети»
ЭнергоТехноФест 2025
TIMnewsRu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Revit и BIM технологии | BIM2B
#BIMdigest 144 — Когда Revit становится лишним
— Snaptrude — облачная платформа для ранних стадий проектирования;
— n8n + ChatGPT автоматизация от Артёма Бойко;
— бесплатный курс по параметризации в Revit с помощью плагина ModPlus;
— 5 вещей, которые надо сделать после установки Revit;
— Revit 2026 и работа с кабелями;
— 2 статьи по работе в Envision;
— создание и отслеживание правил в Bimbeats (Корад Собон);
— очередная часть видеокурса для программистов от Гэвина Крампа.
— Snaptrude — облачная платформа для ранних стадий проектирования;
— n8n + ChatGPT автоматизация от Артёма Бойко;
— бесплатный курс по параметризации в Revit с помощью плагина ModPlus;
— 5 вещей, которые надо сделать после установки Revit;
— Revit 2026 и работа с кабелями;
— 2 статьи по работе в Envision;
— создание и отслеживание правил в Bimbeats (Корад Собон);
— очередная часть видеокурса для программистов от Гэвина Крампа.
Forwarded from Insider Info
Stripe выпустил шикарный отчет об экономике ИИ-компаний. Это зеркало нашего времени и того, как все будет развиваться.
Stripe видит реальную монетизацию - кто платит, сколько и за что. Это критически важно для ИИ-сектора, где много спекуляций о реальном спросе. Фактически, Stripe превратился в Bloomberg Terminal для цифровой экономики - их данные становятся критически важными для понимания реальных экономических трендов в технологическом секторе.
Основные выводы:
1. Беспрецедентная скорость роста доходов.
- До $1 млн годового дохода ИИ-компании достигают за 11,5 месяцев vs 15 месяцев у SaaS-компаний
- До $5 млн годового дохода: -за 24 месяца vs 37 месяцев у SaaS.
ИИ-компании, основанные в 2020-2023 годах, показывают особенно впечатляющие результаты:
- Достигают $1 млн за 5 месяцев (против 16 месяцев у компаний, основанных до 2020)
- Достигают $5 млн за 13 месяцев (против 41 месяца).
2. Кейсы сверхбыстрого роста:
- Cursor (ИИ-ассистент для программирования) превысил $100 млн годового дохода всего за 3 года.
-Lovable (no-code платформа) $17 млн за 3 месяца.
- Bolt (создание веб и мобильных приложений): $20 млн за 2 месяца.
3. Глобальная экспансия с первого дня. ИИ-компании изначально строятся как глобальные бизнесы:
•В первый год продают в 55 стран (против 25 у SaaS)
•К четвертому году - в 104 страны (против 57 у SaaS).
Midjourney в 2024 году продавал в более чем 200 стран - больше, чем любой другой пользователь Stripe.
4. География ИИ-покупателей. Наибольшее количество AI-покупателей на душу населения:
Исландия
Эстония
Люксембург
Швейцария
Сингапур
5. Бизнес-модели и специализация. 80 из 100 топовых ИИ-компаний предлагают универсальные решения. Наблюдается тренд к вертикальной специализации по отраслям:
Здравоохранение
Недвижимость
Архитектура
Рестораны
Управление недвижимостью
6. Типы ИИ-продуктов (топ-100 компаний):
Генерация контента: 30 компаний
Автоматизация процессов: 25 компаний
Инструменты суммаризации: 14 компаний
Ассистенты и чатботы: 11 компаний
ИИ-инфраструктура: 20 компаний
7. Модели монетизации:
-оплата по использованию
-оплата за результат
-предоплаченные кредиты.
8. Агентная электронная коммерция. Новый тренд - ИИ-агенты самостоятельно совершают транзакции.
9. Причины быстрого роста:
- Массовое внедрение ИИ: с 55% компаний в 2023 до 72% в 2024
- Использование генИИ удвоилось
- Скорость внедрения ИИ в США примерно в 2 раза выше, чем у - ПК и интернета на сопоставимых этапах.
Stripe видит реальную монетизацию - кто платит, сколько и за что. Это критически важно для ИИ-сектора, где много спекуляций о реальном спросе. Фактически, Stripe превратился в Bloomberg Terminal для цифровой экономики - их данные становятся критически важными для понимания реальных экономических трендов в технологическом секторе.
Основные выводы:
1. Беспрецедентная скорость роста доходов.
- До $1 млн годового дохода ИИ-компании достигают за 11,5 месяцев vs 15 месяцев у SaaS-компаний
- До $5 млн годового дохода: -за 24 месяца vs 37 месяцев у SaaS.
ИИ-компании, основанные в 2020-2023 годах, показывают особенно впечатляющие результаты:
- Достигают $1 млн за 5 месяцев (против 16 месяцев у компаний, основанных до 2020)
- Достигают $5 млн за 13 месяцев (против 41 месяца).
2. Кейсы сверхбыстрого роста:
- Cursor (ИИ-ассистент для программирования) превысил $100 млн годового дохода всего за 3 года.
-Lovable (no-code платформа) $17 млн за 3 месяца.
- Bolt (создание веб и мобильных приложений): $20 млн за 2 месяца.
3. Глобальная экспансия с первого дня. ИИ-компании изначально строятся как глобальные бизнесы:
•В первый год продают в 55 стран (против 25 у SaaS)
•К четвертому году - в 104 страны (против 57 у SaaS).
Midjourney в 2024 году продавал в более чем 200 стран - больше, чем любой другой пользователь Stripe.
4. География ИИ-покупателей. Наибольшее количество AI-покупателей на душу населения:
Исландия
Эстония
Люксембург
Швейцария
Сингапур
5. Бизнес-модели и специализация. 80 из 100 топовых ИИ-компаний предлагают универсальные решения. Наблюдается тренд к вертикальной специализации по отраслям:
Здравоохранение
Недвижимость
Архитектура
Рестораны
Управление недвижимостью
6. Типы ИИ-продуктов (топ-100 компаний):
Генерация контента: 30 компаний
Автоматизация процессов: 25 компаний
Инструменты суммаризации: 14 компаний
Ассистенты и чатботы: 11 компаний
ИИ-инфраструктура: 20 компаний
7. Модели монетизации:
-оплата по использованию
-оплата за результат
-предоплаченные кредиты.
8. Агентная электронная коммерция. Новый тренд - ИИ-агенты самостоятельно совершают транзакции.
9. Причины быстрого роста:
- Массовое внедрение ИИ: с 55% компаний в 2023 до 72% в 2024
- Использование генИИ удвоилось
- Скорость внедрения ИИ в США примерно в 2 раза выше, чем у - ПК и интернета на сопоставимых этапах.
🔥2❤1
Forwarded from Insider Info
ycaistartup2025-compressed.pdf
8.9 MB
Недавно выступал Андрей Карпаты и его взгляд на современную индустрию #AI и #tech.
Советую потратить свои 40 минут времени и не читать никакие саммари, потому что все его выступление и есть саммари того, что сейчас происходит и куда движется. И аналогия агенты vs self-driving cars.
Советую потратить свои 40 минут времени и не читать никакие саммари, потому что все его выступление и есть саммари того, что сейчас происходит и куда движется. И аналогия агенты vs self-driving cars.
Forwarded from Insider Info
И еще один интересный проект: онлайн-книга про AI в психометрике. Вдруг вам будет полезно.
→ https://psychometrics.ai
→ https://psychometrics.ai
Psychometrics.ai: AI for Psychological Measurement
Open-access guide to AI-powered LLM psychometrics with real examples using GPT-5, Claude, Grok, Gemini and Llama models in Python/R. Discussions of bias, ethics, privacy, and law in psychological measurement.