🤖 Будущее уже здесь: «Вирсайн Инновации» представила революционный комплекс дистанционного управления кранами

Компания «Вирсайн Инновации» (резидент «Сколково») разработала систему дистанционного управления (СДУ), которая выводит управление строительной техникой на принципиально новый уровень. Теперь оператор может удалённо контролировать сразу несколько кранов — с помощью VR‑гарнитуры и интуитивно понятного интерфейса.

🔴Как это работает?
Система строится на двух ключевых компонентах:

1. Оснащение крана
Каждый кран комплектуется:
- шкафом сопряжения;
- камерой VirSight;
- IP‑микрофонами VirSound;
- антенной связи;
- энкодерами;
- лазерными дальномерами;
- другими сенсорами.

Это обеспечивает полный контроль за безопасностью на площадке и техническим состоянием оборудования.

2. Рабочее место оператора
Оператор управляет кранами из эргономичного кресла, используя:
- настраиваемые мониторы;
- VR‑гарнитуру с полным обзором рабочей зоны;
- систему управления жестами;
- ключ‑карты для мгновенного переключения между кранами (всего за несколько секунд).

🔴Безопасность на первом месте
Ключевая особенность системы — интеграция машинного зрения и датчиков, которые:
- в реальном времени отслеживают присутствие людей в опасных зонах;
- предупреждают оператора об угрозе;
- при необходимости мгновенно останавливают кран.

Это минимизирует риски травматизма и повышает общую безопасность строительных работ.

🔴Почему это важно?
- Удобство: оператор работает в комфортных условиях, без необходимости находиться на высоте или в шумной зоне.
- Эффективность: возможность управлять несколькими кранами сокращает потребность в персонале и ускоряет процессы.
- Безопасность: автоматизированный контроль опасных зон снижает человеческий фактор и предотвращает аварии.
- Гибкость: быстрое переключение между кранами позволяет оперативно реагировать на изменения на стройплощадке.

🔴Что дальше?
Разработка «Вирсайн Инновации» — яркий пример того, как цифровые технологии трансформируют строительную отрасль. Уже сегодня система готова к внедрению на крупных объектах, а в перспективе — к масштабированию на другие виды спецтехники.

🔘 Подробнее о возможностях комплекса — в прикреплённой презентации.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП #VR #Безопасность #Сколково

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 ИИ как экзоскелет: как технологии усиливают команду застройщика

В интервью Глеба Чернякина, директора лаборатории ИИ и Дирекции Инноваций ПИК— четкий взгляд на практическое внедрение ИИ в бизнес застройщиков Вот суть:

🔴 Онлайн-продажи как новая норма
Под его руководством ПИК полностью ушёл от офисов продаж.Покупка квартиры теперь — цифровой процесс, который клиент завершает из дома. Это стало возможным после создания целостной системы онлайн-продаж.

🔴 Сила ИИ — в автоматизации рутины
Сейчас фокус— на задачах, где ИИ даёт мгновенный результат. Он не подменяет эксперта в нестандартных ситуациях, но тиражирует качество. Например, ИИ-бот одинаково эффективно ведёт тысячи диалогов, в то время как человеку сложно сохранить уровень после десятка.

🔴 Экспериментировать быстро, отпускать легко
Важно создать среду,где можно быстро тестировать гипотезы и спокойно закрывать неудачные проекты. Пока ты разрабатываешь своё решение, на рынке может появиться более сильное. Так, пока обучали внутреннюю модель на 80 тысячах планировок, вышла Gemini, которая справилась лучше.

🔴 Роль лидера — устранять барьеры
Успех— в том, чтобы ИИ стал рабочим инструментом для всех, а не для узкого круга. Алгоритм такой: дать команде доступ к инструментам → показать, как это экономит время на ежедневных задачах → иметь небольшую expert-группу (архитектор + разработчик), которая быстро оценивает новое и отделяет hype от реальных возможностей.

🔴 Будущее: уникальные идеи и симбиоз с ИИ
Через несколько лет технологии позволят делать по-настоящему индивидуальные проекты.Ценностью станет не техническое исполнение, а концепция. Роботы возьмут физический труд, а офисные специалисты станут кураторами ИИ-ассистентов, которые снимут с них операционную нагрузку

#StroyOS_ПИК

🟦 Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🤖 От ручного чертежа к коду: как алгоритмы меняют форму архитектуры

Термин «искусственный интеллект» в архитектуре сейчас часто опережает реальность. Но за громкими заявлениями скрывается тихая революция вычислительных методов, которые уже сегодня проектируют элементы городов. Это не про замену архитектора, а про расширение его инструментария. Вот пять объектов, где алгоритмы стали соавторами.

🔵Tor Alva, Швейцария (2025)
30-метровая «Белая башня» в Альпах — самый высокий напечатанный на 3D-принтере объект. Её форма родилась в алгоритме, который одновременно вычислял несущую способность и генерировал орнамент. Два робота строили её синхронно: один укладывал бетон, другой — кольцевое армирование. Результат — 32 уникальные колонны, где декор не нанесён на конструкцию, а является её частью.

🔵Shanghai West Bund Convention Center, Китай (2024)
Американское бюро SOM поручило алгоритму найти компромисс для стеклянного фасада. Компьютер перебрал 800 вариантов, балансируя между видами изнутри, инсоляцией и площадью. Архитекторы выбрали финальный вариант вручную — машина не понимает эстетику. Этот проект стал полигоном для собственного ПО бюро, которое теперь используют на других объектах.

🔵Valley, Нидерланды (2022)
Жилой комплекс в Амстердаме кажется хаотичным нагромождением террас и каменной облицовки. Но его «хаос» точен: параметрические алгоритмы рассчитали расположение 40 000 плиток всего шести размеров, чтобы обеспечить свет, приватность и структурную надёжность. Инструмент позволил протестировать сотни конфигураций до начала строительства.

🔵Little Island, США (2021)
«Парящий» парк на Гудзоне стоит на 132 уникальных бетонных колоннах-«тюльпанах». Алгоритмы определили толщину бетона, геометрию соединений и паттерн пятиугольников для прочности, а также рассчитали распределение грунта и растений. Каждая колонна собрана из стандартных «лепестков» — инженеры нашли баланс между уникальностью и тиражируемостью.

🔵MX3D Bridge, Нидерланды (2021)
Стальной мост через амстердамский канал напечатан роботами. Алгоритмы топологической оптимизации убрали всё лишнее, оставив только необходимый «скелет» материала. Мост — не просто переправа, а исследовательский объект: датчики собирают данные о нагрузках, а цифровой двойник в реальном времени анализирует поведение конструкции.

🔴Что дальше?
Как отмечают эксперты, до полноценного проектирования зданий нейросетями ещё далеко — им не хватает унифицированных данных и понимания контекста. Архитектор сегодня остаётся медиатором между кодом, заказчиком и городом. Но его роль меняется: он всё меньше чертит линии и всё больше задаёт параметры, условия и правила игры для алгоритмов, которые находят формы, неочевидные для человеческого глаза.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП #ИНП_международка

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

ℹ️ От доставки до строительства: куда приходят работать роботы

В российских городах — дефицит кадров. По данным, не хватает сотен тысяч курьеров, до 50% сотрудников в ЖКХ, десятки тысяч полицейских и до 30% строителей. Там, где не справляются люди, начинают работать машины.

Это не просто замена. Каждый робот на улице — курьер, уборщик или патрульный — постепенно меняет саму среду. Он собирает данные о пространстве, выявляет проблемы инфраструктуры и заставляет её адаптироваться под новые технологии, — отмечают эксперты.

📱 Куда уже пришли:
· Доставка. Автономные роверы «Яндекса» сделали в этом году более 250 000 доставок в Москве, Питере и Казани. В японских и подмосковных больницах роботы-курьеры ежедневно развозят анализы и препараты, освобождая время медперсонала.
· Уборка. В московских парках роботы-дворники подметают дорожки, моют их и зимой будут учиться убирать снег. Расчёты показывают, что это может сократить затраты на комплексную уборку на 20-80%.
· Патрулирование. В Астане и Пекине четвероногие робопсы с камерами уже patrol-лируют парки, идентифицируют лица и фиксируют происшествия в режиме реального времени.
· Строительство. Пока это точечные проекты: роботы помогли установить сотни тяжелых стеклопакетов в Москве, беспилотный кран работает на стройке нового корпуса Склифосовского. Но стройплощадка — сложная среда для автономии: каждый объект уникален, что осложняет массовое внедрение.

📱Что меняется для людей?

Роботизация создаёт новые профессии: оператор парка роботов-уборщиков, специалист по диагностике и ремонту автономных машин. Это может сделать малопривлекательные отрасли интереснее для молодёжи.

Появятся и новые экономические модели, например, «робо-нормо-час» — аренда машин городскими службами вместо покупки, что снизит себестоимость работ.

📱Главное препятствие — не технологии, а инфраструктура.
Ключевой барьер — недостаток зарядных станций. Роботы иногда тратят до половины заряда аккумулятора на путь обратно к базе. Без решения этого вопроса массовое внедрение будет тормозиться.

Роботы уже не эксперимент, а рабочий инструмент в городском хозяйстве. Их распространение зависит теперь не столько от разработчиков, сколько от готовности городов создать для них среду.

#урбанистика #ИИ #Архитектура #Градостроительство #AI #роботы

ℹ️ подписывайтесь:
@UrbanLabAI

🤖 В России запустят аналог Starlink — спутник «Зоркий»

"Массовый выпуск начнётся в 2026 году, а к 2027 году на орбите планируется развернуть более 300 аппаратов для дистанционного зондирования Земли и навигации беспилотных систем" — сообщает Роскосмос

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Контур будущего: ИИ‑платформа Marble создаёт целые цифровые миры

Искусственный интеллект давно помогает нам с отдельными задачами — пишет тексты, рисует картинки, генерирует видео. Но технологии не стоят на месте: теперь ИИ способен создавать полноценные трёхмерные миры со своей логикой, физикой и возможностями для взаимодействия.

🔴Что такое Marble?
Marble — инновационная платформа от World Labs для генерации масштабных виртуальных вселенных. Это не просто визуализация отдельных сцен, а создание живых цифровых пространств, которые можно:
- исследовать;
- модифицировать;
- использовать для решения прикладных задач.

🔴Чем уникальна платформа?
В отличие от обычных инструментов 3D‑моделирования, Marble позволяет:
- задавать правила поведения объектов;
- настраивать физику среды;
- программировать сценарии взаимодействия;
- создавать уникальные объекты и системы освещения.

По сути, это не просто «картинка» — это самостоятельная цифровая реальность с внутренней логикой.

🔴Где уже применяется технология?
Разработчики демонстрируют успешные кейсы в нескольких ключевых сферах:
- Кинопроизводство — быстрое создание виртуальных локаций и фантастических миров.
- Архитектура и дизайн — моделирование пространств ещё до начала строительства.
- Робототехника — обучение и тестирование роботов в условиях симуляции.
- Научные исследования — работа со сложными и потенциально опасными средами в безопасной виртуальной среде.

🔴Как Marble меняет стройку и градостроительный комплекс?
Для строительной отрасли и городского планирования платформа открывает уникальные возможности:

1. Визуализация проектов застройки 
   - создание детализированных 3D‑моделей жилых кварталов, промышленных зон, общественных пространств;
   - демонстрация будущих объектов заказчикам и жителям ещё до начала работ.

2. Анализ городской среды 
   - моделирование транспортных потоков и пешеходных маршрутов;
   - оценка влияния новых зданий на инсоляцию, ветровые нагрузки, акустический комфорт.

3. Оптимизация инженерных сетей 
   - виртуальное размещение коммуникаций (водопровод, канализация, электросети) с учётом рельефа и существующих объектов;
   - прогнозирование нагрузок и аварийных ситуаций.

4. Экологическое планирование 
   - симуляция зелёных зон, водоёмов, парков;
   - расчёт влияния застройки на микроклимат и биоразнообразие.

5. Публичные обсуждения 
   - интерактивные туры по будущим микрорайонам для жителей;
   - сбор обратной связи через встроенные опросы и комментарии.

6. Обучение специалистов 
   - тренажёры для строителей с симуляцией монтажа конструкций;
   - отработка действий при ЧС (пожары, обрушения) в виртуальной среде.

🔴Почему это важно?
Развитие платформ для генерации цифровых вселенных знаменует новый этап в использовании ИИ. Такие технологии:
- открывают новые возможности для креативных индустрий;
- ускоряют процесс научных исследований;
- оптимизируют проектирование в высокотехнологичных отраслях;
- снижают затраты на создание прототипов и тестирование;
- минимизируют риски при реализации масштабных градостроительных проектов.

🔴Откуда мы узнали?
Интересную информацию об этой перспективной платформе мы обнаружили в Telegram‑канале Артёма Шейкина, депутата Государственной Думы, который следит за развитием передовых технологий и активно вовлечён в трек развития ИИ в России.

🔴Итог: Marble — яркий пример того, как ИИ выходит за рамки вспомогательных инструментов и становится полноценным соавтором в создании новых цифровых пространств. Для стройки и градостроительства это означает переход к интерактивному проектированию, где каждый элемент города можно протестировать и улучшить ещё до закладки первого кирпича.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖Как научить ИИ понимать пространство: выложен датасет из 10 тысяч 3D-интерьеров

Китайская компания Realsee открыла доступ к Realsee3D — одной из самых больших в мире коллекций данных о реальных помещениях. Это подробная 3D-картотека квартир и офисов, на которой уже тренируют промышленные модели.

🔴Цифры показывают масштаб, но суть — в деталях. Помимо 96 тысяч комнат и сотен тысяч изображений, к каждой сцене прилагается всё для глубокого анализа:
· панорамные снимки и соответствующие им карты глубины,
· точные позы камер,
· планы этажей,
· семантическая разметка (где стена, а где диван),
· и даже исходные CAD-чертежи.

Именно на этих данных компания обучила свою модель Argus 1.0 — систему, которая по одной панораме восстанавливает полную 3D-геометрию комнаты. Эта технология лежит в основе их бизнеса по созданию виртуальных туров. Саму модель не публикуют, но выкладывают «учебник», по которому она училась.

🔴Доступ организован через GitHub по запросу: нужно написать, согласовать лицензионное соглашение (оно некоммерческое) и получить ссылку для скачивания.

Для исследователей в области компьютерного зрения, реконструкции сцен или генеративного дизайна — это редкий шанс работать с данными, которые обычно создаются и используются внутри коммерческих компаний. Фактически, это готовая основа для экспериментов по тому, как научить алгоритмы понимать устройство реальных помещений.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Межведомственная комиссия по ИИ: зачем создают штаб и какие задачи он будет решать

В начале 2026 года в России готовится к созданию межведомственная комиссия при президенте по искусственному интеллекту — высокоуровневый штаб для координации развития ИИ‑технологий в стране.

💡Что это за орган
Комиссия станет центральным координационным механизмом по вопросам ИИ. Её ключевые задачи (срок исполнения — до 1 июля 2026 г.):
- разработать национальный план внедрения генеративного ИИ — для всей страны, отдельных отраслей и регионов;
- обеспечить контроль за реализацией этого плана.

💡Как появилась идея создания штаба
Инициатива возникла по итогам конференции AI Journey (ноябрь 2025 г.). В ходе обсуждения с М. В. Мишустиным работы правительственного «аналитического центра по ИИ» (в нём заняты 50 специалистов) президент В. В. Путин отметил:

«Это очень хорошо, но у этих людей нет административного ресурса. Нужен административный ресурс».

Это высказывание стало отправной точкой для формирования структуры с реальными полномочиями.

🔴Документальная база

- 3 января 2026 г. — в поручении Пр‑22 (подготовленном по итогам AI Journey) впервые официально упомянута комиссия. Документ:
- определяет её задачи;
- поручает А. Э. Вайно представить предложения по формированию к 1 февраля 2026 г.

- Сейчас проекты документов о создании комиссии находятся на согласовании. Ожидается, что их утвердят до указанной даты.

💡Кто участвует и что должен сделать
В работе задействованы:
- Банк России;
- Сбербанк;
- «Яндекс»;
- другие заинтересованные организации.

🔴Их основные поручения:
1. Сформировать комплекс российских технологических решений, включая:
- фундаментальные модели генеративного ИИ;
- электронную компонентную базу.
2. Определить объём и источники финансирования (в т. ч. с господдержкой).
3. Обеспечить возвратность инвестиций при расширении мер поддержки ИИ‑технологий.

🔴Приоритетные направления работы
1. Инфраструктура
- систематизация размещения центров обработки данных (ЦОД) в РФ (тема в повестке Белого дома с осени 2025 г.);
- развитие «ЦОДов на экспорт» совместно с «Росатомом» (в т. ч. в рамках проектов строительства АЭС за рубежом).
2. Экспорт ИИ‑решений
- подготовка предложений по вывозу российского ИИ‑софта;
- заключение международных договоров о сотрудничестве в сфере ИИ (например, с Таджикистаном).
3. Внедрение в госорганах
- включение в доклады министерств раздела об использовании ИИ в экономике, соцсфере и госуправлении;
- учёт показателя развития ИИ при расчёте рейтинга цифровой трансформации регионов (по итогам 2026 г.).

💡Координация процессов
- За расширение цифровой повестки правительства отвечает М. А. Орешкин (курирует зампред правительства Д. Н. Григоренко).
- Особое внимание уделено внедрению ИИ в «силовых» и «президентских» ведомствах (МВД, ФСБ, Минобороны, МИД), чья деятельность выходит за рамки полномочий Белого дома.

💡Итог
Создание комиссии призвано:
- обеспечить системный подход к развитию ИИ в России;
- объединить ресурсы государства и бизнеса;
- усилить экспортный потенциал отечественных ИИ‑технологий.

#Буквы_ИИ #Буквы_НПА

💬 Мы в Telegram
💙 Мы во ВКонтакте
📺 Мы в RuTube

🤖 Роботы на стройке: специальный выпуск про демонтаж и снос

В декабре мы выпустили очередной комплексный обзор «Роботы в строительстве» от канала ИНП (Инфраструктура нового поколения).

🔴Сегодня же представляем январский выпуск про 🏗 Роботов для демонтажа и сноса — расширенный обзор по одному из ключевых направлений роботизации в строительстве.

В этом выпуске мы подробно разбираем:
· Зачем роботы нужны на демонтаже (безопасность, скорость, экология)
· Какие российские и зарубежные производители уже на рынке
· Реальные кейсы применения от промышленных объектов до аварийных зон

📌 Российские производители, вошедшие в обзор:

· Роботехникс («Бетонолом»)
· CCT Malinin Group (ATLANT)
· AZARRUS
· ИНТЕХРОС / Новые Технологии (РОИН)
· UDRBrokk

📌 Зарубежные производители:

· Avant Tecno Oy (Финляндия)
· Brokk (Швеция)
· Husqvarna (Швеция)
· Aquajet (гидродемонтаж)
· Hitech Intelligent (Китай)
· TopTec Spezialmaschinen (Германия)

🔍 Смотрите, изучайте, делитесь с коллегами!
Если мы кого-то пропустили— пишите нам. Обязательно добавим в следующий выпуск.

📎 Презентация по демонтажным роботам во вложении — качайте, используйте в работе!

🗓 Что дальше?
В конце января выйдет еще один очередной ежемесячный обзор по одному из разделов Обзора про роботов в строительстве, какой .. Оставим интригой 😉

💡 Это наш общий проект!
В каждом обзоре есть QR-код— предлагайте свои кейсы, Давайте вместе создадим самую полную картину роботизации строительства в России и мире.

#ИНП #Роботы_ИНП #СтроительствоБудущего #Демонтаж #Робототехника #Инновации #Снос

📌 Материал подготовлен при участии:
@NextGenInfrastructure,
Елены Звонарёвой, Светланы Морозовой, Дмитрия Мясникова.

🤖Минутка HR

😉Если вы вдруг ищите сотрудника, то есть у нас интересное предложение.
Тест сохраняем в авторской редакции:


Всем привет! Я GIS-аналитик, сейчас активно ищу фуллтайм-работу или проекты в городской сфере.

Ниже - информация обо мне. Если ищете коллегу или сотрудника или знаете того, кто ищет, пожалуйста, напишите тут или в личку: @voshavel .

🔻 Геоаналитик (Middle GIS Analyst)

6+ лет опыта, профиль - анализ городских данных: транспорт, застройка, доступность. Есть опыт в девелоперском консалтинге. Решаю сложные пространственные задачи (создание системы по поиску и анализу земельных участков), создаю прикладные модели (модель оценки стоимости коммерческой недвижимости), автоматизирую и оптимизирую расчеты (ускорил до 1000+ раз расчёты по графу).

Проект, которым я больше всего горожусь: анализ коммерческой недвижимости г. Москвы.  Задача: оценить стоимость ренты и обосновать инвестпривлекательность объекта. Я организовал сбор данных и очистил их, рассчитал пространственные параметры и построил модель. В итоге: заказчик принял обоснование и использует в расчётах дата-дривен значение цены, а т.к. оно выше ожидаемого он может уменьшить кредитное финансирование проекта.

Области работы:
1️⃣ ESDA и анализ пространственных факторов
2️⃣ Network analysis: зоны доступности, матрицы расстояний, центральности
3️⃣ Построение моделей и анализ пространственных зависимостей (в т.ч. индекс Морана)
4️⃣ Валидация данных и корректности расчётов (выбросы, пропуски, дубли, ошибки привязки)

Опыт:
1️⃣ GIS-анализ для документов территориального планирования городов-миллионников
2️⃣ Поиск территорий под застройку, разработка алгоритмов оценки прибыльности для девелоперов из Топ-10 в РФ
3️⃣ Анализ коммерческой недвижимости и обоснование стоимости объектов для инвестора
4️⃣ Анализ рынка кикшеринга: расчёт ёмкости рынка, объёма флота и зон работы сервиса
5️⃣ Разработка и преподавание курса «Анализ городских данных в QGIS» (Картетика)

Инструменты:
Python (geopandas, pysal, networkx, osmnx), QGIS, PostgreSQL/PostGIS, Git, Jira, Confluence, Notion

Есть управленческий опыт - 3 года работы техлидом. Умею собирать ТЗ, договариваться с заказчиками и руководством, говорить на одном языке с коллегами из других направлений.

По запросу готов подробнее рассказать про опыт, скинуть развернутое резюме.

Буду рад попасть в команду, которая делает продукты для городов и людей, которые в городах живут.

Локация: Санкт-Петербург / удалённо.
✉️ @voshavel

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП_вакансия

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

📌 Нашли интересный кейс по цифровизации в девелопменте

В презентации ГК «КОРТРОС» — одного из крупных застройщиков России — показано, как с помощью AI решают две важные задачи: улучшение продаж через речевую аналитику и повышение качества строительства через ИИ-помощника.

❔Рассказываем тезисно, что внедрили в компании:

🔴 Речевая аналитика для отдела продаж
— Обученная нейросеть анализирует звонки менеджеров, сверяет с чек-листом: всё ли донесли до клиента, выявили ли потребности, предложили ли встречу.
— На основе транскрибаций формируются «персоны покупателей» — типичные портреты клиентов (семьи с детьми, инвесторы и т.д.). Это помогает менеджерам лучше понимать аудиторию и вести диалог адресно.

🔴 Co-pilot для стройконтроля
— На базе модели Qwen создан ИИ-агент, который проанализировал более 4500 нарушений по приёмке квартир.
— Система не только детализировала чек-листы, но и выявила системные проблемы: частые дефекты, которых не было в чек-листах, размытые формулировки, отсутствие контроля защитных мер.
— На основе анализа ИИ предложил план корректирующих мероприятий, которые уже внедряются на объектах.

🔴Что в итоге?
Речевая аналитика стала не просто инструментом контроля, а источником знаний о клиентах. Co-pilot стройконтроля превратил разрозненные данные в системные знания, которые теперь используют для улучшения процессов, договоров и обучения сотрудников.

Кейс показателен тем, что AI здесь работает не «для галочки», а реально меняет процессы — от разговора с клиентом до сдачи объекта.

📎 Презентация прилагается — рекомендукм к просмотру, если интересуетесь внедрением ИИ в строительстве и продажах.

#StroyOS_Кортрос

🟦 Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🤖Автоматизация на максимум: «Техноробот» вывел производство кирпича на новый уровень

Компания «Техноробот» успешно завершила масштабный проект по автоматизации линии садки кирпича на Гуковском кирпичном заводе. Результат впечатляет: производительность превысила проектные показатели!

🔴Что было сделано
Инженеры реализовали комплекс высокотехнологичных решений:
- Система буферизации и транспортёров — обеспечила независимую работу четырёх прессов СМК‑1085.
- Точный формирователь зазоров — гарантирует надёжное создание обжиговых карт.
- Уникальный кантователь — поднимает и переворачивает кирпич даже при перепаде высоты почти в 1 м.
- Адаптивная работа с печными вагонами — реверсивная подача в ограниченном пространстве (две зоны приёма и зона захвата карт).
- Интеллектуальный HMI‑интерфейс — позволяет сохранять множество схем садки (до 5 типов карт в каждой).
- Мощный синхронный захват — работает с картами 1000×1000 мм весом до 240 кг, не требуя идеальной геометрии кирпича.
- Износостойкие конструкции — выдерживают высокую запылённость и температуру.

🔴Итоговые показатели превзошли ожидания:
- Среднечасовая производительность — 7 800 кирпичей/час.
- Это на 8 % выше проектных значений (по ТЗ — 7 200 кирпичей/час).

Проект демонстрирует, как современная автоматизация:
- повышает производительность без потери качества;
- решает сложные инженерные задачи (перепады высот, ограниченное пространство);
- обеспечивает гибкость производства (множество схем садки);
- увеличивает надёжность оборудования в тяжёлых условиях.

#роботы_ИНП #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖Революция в обслуживании трубопроводов: российский робот‑универсал

Учёные ПНИПУ совместно с коллегами из Волгоградского ГАУ создали инновационного робота для диагностики, очистки и ремонта трубопроводов. Это решение способно кардинально изменить подходы к обслуживанию инженерной инфраструктуры в самых разных отраслях.

Что умеет робот?
Устройство демонстрирует впечатляющий набор возможностей:
- автоматически адаптируется к диаметрам труб от 500 до 1400 мм;
- преодолевает повороты под 90°;
- работает на вертикальных участках;
- выполняет диагностику, очистку и ремонт трубопроводов.

Проведённые испытания подтвердили: робот устойчиво движется и эффективно очищает внутренние поверхности труб.

🔴Где это применимо?
Разработка найдёт применение в ключевых отраслях:
- ЖКХ — обслуживание водопроводных и канализационных сетей, профилактика засоров и прорывов;
- нефтяная промышленность — контроль и очистка нефтепроводов, снижение рисков утечек;
- химическая промышленность — обслуживание агрессивных сред, минимизация простоев производств.

Как это меняет строительную отрасль?
В строительстве робот открывает новые возможности:
- на этапе возведения объектов — контроль качества монтажа трубопроводов, оперативная диагностика скрытых дефектов;
- при реконструкции — обследование старых сетей без демонтажа, точечный ремонт проблемных участков;
- в эксплуатации зданий — профилактическое обслуживание инженерных систем, продление срока службы коммуникаций;
- при работе со сложными объектами — обслуживание вертикальных стояков, разветвлённых сетей с резкими поворотами.

Почему это важно?
Разработка снимает ограничения существующих внутритрубных технологий:
- исключает необходимость частичной разборки конструкций для доступа к трубам;
- сокращает сроки обслуживания за счёт автоматизации процессов;
- повышает безопасность работ в труднодоступных и опасных зонах;
- снижает затраты на ремонт и профилактику инфраструктуры.

Этот робот — яркий пример того, как отечественные инновации решают реальные задачи промышленности и строительства. Впереди — масштабирование технологии и внедрение в масштабные проекты!

#ПНИПУ #ВолгоградскийГАУ

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Blink: ИИ, который сам создает готовые приложения

Появился сервис Blink, где искусственный интеллект не просто генерирует код, а самостоятельно думает, ищет решения и доводит приложение до полностью готового результата.

Он работает как агентная платформа: может напрямую искать информацию в интернете, работать с базами данных и выполнять код, автоматически завершая задачи без постоянного участия человека.

Внутри сервиса есть облачная песочница с окружением JavaScript или Python. В ней агент может устанавливать необходимые пакеты, поднимать сервер и тестировать приложение прямо в процессе работы.

🔴Платформа предоставляет доступ к более чем 180 современным ИИ-моделям, фактически выступая универсальным шлюзом для разработки. Среди них: GPT-5.2, Claude Opus 4.5 и др.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🖨️ Забудьте про «стройку будущего». Будущее уже здесь, и у России в нем странная роль.

Мы часто представляем себе стройплощадку 2030-х: тишина, роботы, дроны. Картинка уже устарела. Потому что технологии, которые должны были это обеспечить, уже работают. Прямо сейчас.

🔴Речь о 3D-печати зданий. Не как о диковинке для выставки, а как о реальном строительном методе. И здесь Россия — не догоняющий, а в каком-то смысле — неожиданный пионер.

Наши инженеры еще десять лет назад печатали дома в США, наши стартапы основывали компании в Кремниевой долине, а здесь, внутри страны, уже больше двадцати компаний печатают всё: от типовых домов до огромных общественных центров. Оборудование — своё, на 90%. Рынок специальных смесей вырос в 8 раз за пять лет.

Но есть один парадокс. Имея такой технологический задел, мы рискуем его растерять. Потому что мир движется дальше, а мы топчемся.

В конце 2025 год вышло большое исследование от НИУ МГСУ — не прогноз, а форсайт на 2030-2036 годы. Его главный тезис жёсток и точен:
У России есть историческое окно, чтобы не просто использовать 3D-печать, а стать одним из тех, кто пишет для неё правила. Но окно это быстро закрывается.

🔴Что делают другие?
· США двигают технологию через оборонку и венчурный капитал.
· Китай встраивает её в свои бесконечные инфраструктурные планы.
· ОАЭ ставят закон: к 2030 году 25% новых зданий — напечатанные.
· ЕС делает ставку на «зелёность» и эффективность.

🔴Повсюду прорыв обеспечивает системная воля государства. А у нас?
У нас — разрозненные компании, каждый пилотный проект — битва с нормативами, нет массового госзаказа, кадров не хватает. Сильные стороны (потребность в быстром освоении территорий, наука, сырьё) упираются в организационный хаос.

🔴Исследование рисует четыре сценария нашего будущего к 2036 году:
1. «Экосистемный прорыв» (единственный устойчивый путь). Россия забирает 10-15% рынка малоэтажки, технологии становятся основой для Арктики и ДВ, мы экспортируем не газ, а готовые строительные решения. Для этого нужна комплексная госпрограмма, стандарты и сеть роботизированных центров по стране.
2. «Нишевая оптимизация» (по инерции). Технология останется игрушкой для элитных коттеджей и арт-объектов. Доля в строительстве — не больше 1%.
3. «Стагнация» (худший сценарий). Всё так и останется демо-стендами. Нормы не примут, бизнес уйдёт в «традиционку», а мы будем покупать чужие принтеры.
4. «Растворение в гибридах» (адаптивный). 3D-печать станет просто одним из модулей в гибридных роботизированных системах. Риск: без своей платформы мы снова окажемся в технологической зависимости.

🔴Вывод авторов однозначен: глобальный тренд — к гибридизации. И чтобы в нём не потеряться, России нужно не просто поддерживать отдельные компании, а строить свою замкнутую экосистему — со своими стандартами, оборудованием, ПО и кадрами.

👌Окно возможностей — до 2028-2030 годов.
Критические точки: сформировать спрос через госзаказ (2026-2028) и добиться экономической окупаемости (2028-2030).

🔴В исследовании даже есть проект такой госпрограммы. Её цель — к 2030 году создать полноценную отрасль, построив «первый миллион» квадратных метров. Для этого — разработать стандарты, запустить пилоты от Якутии до Краснодара и готовить новых специалистов: не просто строителей, а инженеров-технологов и операторов цифровых производств.

🔴Суть в одном: у нас есть всё, чтобы через 10 лет не покупать технологии, а продавать их. Или — всё есть, но мы можем этим не воспользоваться.

Будущее строительства решается не где-то там, а здесь и сейчас. И вопрос в том, будет ли оно нашим будущим.

🔴Полное исследование приложено.

⏺Подписаться:
NeStroy3D

🤖 WallPlan: как нейросети учатся «понимать» архитектуру

На Хабре вышла новая статья от Артура Ишмаева, руководителя отдела внедрения и развития нейросетей в дирекции цифровых инноваций и ИИ компании ПИК. На этот раз речь — о революционном подходе к ИИ‑проектированию: системе WallPlan, которая меняет саму логику работы с планами помещений.

🔴В чём прорыв?
Раньше нейросети воспринимали план как набор пикселей — по сути, просто «рисовали» картинку. WallPlan делает шаг вперёд: он генерирует план как wall graph — граф из стен и помещений. Это значит, что система «видит» план не как изображение, а как набор архитектурных сущностей: стен, комнат, окон.

🔴Как это устроено?
WallPlan — это ансамбль из трёх нейросетей, работающих в связке:
1. WinNet — предсказывает оптимальное расположение окон (если оно не задано изначально).
2. LabelNet — определяет тип зоны (гостиная, кухня, спальня и т. д.).
3. GraphNet — достраивает стены, формируя пространство.

Процесс идёт циклично: LabelNet и GraphNet «договариваются» между собой, пока план не будет полностью сформирован.

Что умеет WallPlan?
Система гибко работает с разными входными данными:
- только контур квартиры;
- заданные окна и несущие стены;
- bubble‑диаграмма (схема связей помещений).

🔴Важные оговорки
Несмотря на прогресс, у WallPlan есть ограничения:
- система не создаёт функциональную логику планировки «с нуля»;
- качество результата напрямую зависит от входных данных;
- модель строго следует заданным ограничениям, но не обладает архитектурным «здравым смыслом».

🔴Почему это важно?
WallPlan — не просто ещё одна нейросеть для генерации картинок. Это шаг к осмысленному проектированию: ИИ начинает «понимать» структуру пространства, оперируя не пикселями, а реальными архитектурными элементами.

Такой подход открывает дорогу к:
- автоматизации рутинных задач проектировщиков;
- быстрому созданию вариантов планировок;
- интеграции ИИ в реальные рабочие процессы девелоперов.

🔴Читайте полную статью на Хабре.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure