РБК: как оптимизировать строительную отрасль при помощи цифры и искусственного интеллекта

… главные тезисы статьи

BIM-проектирование и цифровые двойники
⚫️Эти технологии помогают просчитать риски, затраты и стоимость каждого этапа, в том числе эксплуатации и сноса. В среде общих данных все задействованные в проекте компании взаимодействуют в режиме реального времени.

⚫️В цифровом двойнике можно смоделировать все возможные на объекте ситуации — от использования тяжелой техники на площадке до пожара — и спрогнозировать затраты ресурсов, а также продумать план минимизации ущерба.

Искусственный интеллект
⚫️Интеграция ИИ в проектировочные программы может принести в строительной отрасли дополнительно до 2,5% ВВП в год.

⚫️По данным Национального центра развития ИИ при Правительстве РФ, в 2023 году средний уровень использования ИИ в строительстве составил 27,6%.

⚫️За 2022 год застройщики, использующие решения на ИИ, дополнительно заработали 2,1 млрд рублей.

⚫️ИИ позволяет быстрее просчитывать необходимые ресурсы, оптимизировать типовые проекты под нужды заказчика, сократить время на согласование проектной документации на экспертизе до 2–3 месяцев.

Пишите в комментариях, используете ли ИИ в работе, и какие процессы удалось оптимизировать?

Видео: разница между видеоаналитикой и видеонаблюдением и характеристики обеих систем

На прошедшем форуме «СтроимПросто_day» Василий Долгов, CEO платформы видеоаналитики на технологиях искусственного интеллекта VizorLabs, рассказал, где применять видеаналитику на стройке. Мы посмотрели и принесли вам главное.

⚫️Видеонаблюдение — это когда сидит человек и смотрит в экраны. Когда что-то случается, приходит другой человек, открывает журналы, ищет инцидент, потом смотрит по видео нужный кусок.

⚫️Видеоаналитика — это когда человека нет, а система сама и смотрит, и отслеживает, и фиксирует, и сигнализирует. Не заменяет видеонаблюдение полностью.

Зачем нужна видеоаналитика
Для контроля персонала и оборудования. На строительстве: контроль ношения СИЗ, численности бригад и стройматериалов, работы подрядчиков, погрузочно-разгрузочных работ, качества СМР, безопасности людей и машин, охрана периметра.

Характеристики системы компьютерного зрения VizorLabs
⚫️Трекинг по силуэту, группировка объектов (например, людей в бригады, оборудование в группы). Система запоминает человека без каски как единый объект, а не отслеживает в каждом следующем кадре нарушения заново.
⚫️Встроенная BI-система позволяет получать аналитику в режиме реального времени.
⚫️Модуль работы с видеорегистраторами, мобильными комплексами и очками дополненной реальности.
⚫️По технологии 2.5-D рассчитывает расстояния и зоны, в том числе пересечение, сближение, наложение объектов, отношения между ними.
⚫️ Работает на ИИ, поэтому анализирует видео по индивидуальным детекторам.

Полное видео в прикрепленном файле👆
#ии

Как искусственный интеллект начинает новую экономическую веху — в обзоре от Google

В исследовании генеративный искусственный интеллект назван технологией общего назначения, которая может мощно ускорить общий экономический рост. Почти как паровой двигатель и электрификация, только намного быстрее.

По оценкам, уже сейчас около 80% работников в США с помощью ИИ могут выполнять 10% задач в 2 раза быстрее без потери качества. По оценкам Goldman Sachs, до 2034 года ИИ увеличит рост ВВП на 0,4 п.п в США, на 0,3 п.п. на других развитых рынках и на 0,2 п.п. на развивающихся рынках.

⚫️Кроме роста экономики, ИИ повлияет и на функцию современного работника: одни профессии исчезнут, другие, с более углубленными знаниями ИИ, станут востребованнее.

⚫️ИИ быстро совершенствуется в последние 2–3 года: модели увеличили воспринимаемый без сбоев текстовый контекст в 40 раз — с 7,5 страниц до 300.

⚫️По опросу 14 тысяч сотрудников из разных отраслей: 28% респондентов уже использовали ИИ на работе, из них 55% через неутвержденные компанией инструменты, а 40% — на запрещенных. 71% подтвердили повышение продуктивности. Из опрошенных айтишников ИИ в работе использовали 92%.

⚫️Был произведен замер работы программистов с ИИ и без него: так вот с помощью ИИ работа выполнялась на 56% быстрее.

⚫️ИИ помогает быстрее проводить исследования и выводить продукты: так, в одной бизнес-школе использовали нейросеть, чтобы внести изменения в игру о предпринимательстве. Вместо опроса реальных пользователей разработчики попросили ИИ изучить поведение игроков, а затем симулировать игру на основе главных пользовательских паттернов студентов MBA. В итоге ИИ в качестве игрока дал обратную связь быстрее.

Выводы: повсеместность применения ИИ приведет не только к росту экономики, возникновению новых профессий, но и к общему улучшению качества жизни — ее продолжительности, доступности ресурсов, решению экологических проблем.

Полный отчет — в прикрепленном файле👆

⚡️«Выводят сейчас новые проекты только совсем отчаянные ребята. Но такие есть, и мы должны будем их поддержать»,— председатель Комитета Госдумы по строительству и ЖКХ Сергей Пахомов

«Для того, чтобы коллеги из исполнительной власти и правительства выполнили все цели и задачи к 2030 году, законодательно мы всё обеспечили. Если им будут нужны от нас дополнительные инструменты, то мы их обсудим и тоже дадим».

Полное интервью смотрите тут.

DHS: Руководство по внедрению технологий искусственного интеллекта на объектах критической инфраструктуры

В документе министерство внутренней безопасности США (DHS) выделило основные категории ИИ-уязвимостей критической инфраструктуры: атаки с использованием ИИ; нацеленные на ИИ-системы; ошибки при разработке и внедрении ИИ-систем.

Общие рекомендации
⚫️Разработчикам рекомендовано предсказать риски на этапе проектирования и разработки, внедрять более надёжные протоколы кибербезопасности.
⚫️Создавать инструментарий для сбора и отчетности по атакам, использовать инструменты для анализа сетевой активности.
⚫️При закупках рекомендовано проверять политику кибербезопасности поставщиков.
⚫️Четко следить за разграничением доступов, отзывом истекших.
⚫️Регулярно проводить тестирование облачной и вычислительной инфраструктуры, в том числе учебные симуляции, чтобы обеспечить постоянную доступность услуг в различных сценариях сбоев.

Полностью рекомендации — в прикрепленном файле.

Это хорошие советы для всех, кто разрабатывает собственные модели.

KPMG: как повысить лояльность клиентов и продажи с помощью ИИ

⚫️Большинство компаний, которые внедрили ИИ, уже вернули инвестиции и отметили повышение лояльности клиентов — в среднем по миру к показателям за 2023 год на 1–2 п.п.

⚫️Всё больше брендов очеловечивают свои интерфейсы ИИ, чтобы сделать их более привлекательными и понятными для клиентов.

⚫️При этом клиентам важен не только удобный интерфейс, но и честность (18,8% респондентов) — то есть соответствие заявленного ИИ-функционала реальности и бережное отношение к персональным данным. Второй фактор, влияющий на лояльность, — персонализация услуг. Люди хотят чувствовать, что их потребности учитываются.

Основные возражения и опасения клиентов распределились так:
⚫️52% не думают, что ИИ-ассистенты могут по-настоящему взаимодействовать с человеком и решить его вопрос без привлечения «живого» специалиста.
⚫️46% опасаются за безопасность своих персональных данных.
⚫️43% не нравится, что ИИ не понимает эмоций.

Где и как используют ИИ
⚫️В розничной торговле, здравоохранении, туризме и гостиничном деле, страховании, финтехе, недвижимости, логистике и госсекторе.

⚫️Для персонализации предложений, оптимизации цепочек поставок, удаленной и виртуальной помощи в чат-ботах, диагностики заболеваний или поломок.

Простота использования — один из столпов повышения лояльности
До запуска инструмента на ИИ оцените, удобно ли клиенту им пользоваться, экономит ли технология время и усилия. То есть возвращаемся к понятию идеальной системы — системы нет, а результат есть: чем меньше кнопок нажмет клиент, времени на ожидание отклика потратит и при этом получит максимально релевантный ответ на свой запрос, тем больше вероятность, что он захочет воспользоваться этим инструментом во второй раз.

Примеры повышения продаж и лояльности с помощью ИИ
⚫️Использовать алгоритмы машинного обучения для улучшения ответов, а также распознавание голоса, текста, изображений для бесперебойного взаимодействия. Анализ поведения клиентов помог оптимизировать расходы на рекламу и таргетинг и увеличить продажи Coca-Cola на 4% и Procter & Gamble на 5%.

⚫️В логистике ИИ помогает придерживаться концепции бережливого производства, по которой клиент не должен зависеть от проблем на складах: если обещали доставить к определенной дате — доставьте. ИИ помогает оптимизировать процессы, следить за остатками, делать закупки, управлять расписанием доставок.

Ключевые выводы
Клиенты ждут, что компании обеспечат безопасность их данных и будут ответственно использовать ИИ. Этого можно достичь, разработав строгую политику управления данными и дорожную карту внедрения ИИ. Внедрять ИИ нужно не только в ИТ-отдел, но и развивать культуру во всей компании.

Полный отчет в прикрепленном файле👆

Мнение: ждать ли «зиму искусственного интеллекта» и спад инвестиций

... для воскресного утра на поразмыслить

На РБК вышла статья-рассуждение о том, лопнет ли пузырь ИИ и что такое «зима ИИ».

Как появился термин
Термин «зима искусственного интеллекта» ввели в 1984 году для обозначения периода снижения финансирования и потери интереса к исследованиям в области ИИ. Причина: туманные перспективы получения прибыли.

Первый всплеск интереса к ИИ и первая зима
С 1954-го по 1970-е — активные инвестиции в компьютерную лингвистику, автоматизированный перевод и все исследования в области ИИ. Но к 1974-му немного поменялось госфинансирование — теперь ученым нужно было доказывать применимость исследований, но ни одна технология не «взлетела» и не оказала преобразующего влияния на общество. Так что началась зима — до 1981 года.

Второй всплеск и вторая зима
В 1980-х появились программы-прогнозисты. Они могли предсказать вероятность события после анализа скопа данных. В Японии начали создавать компьютеры пятого поколения, которые могли бы беседовать с людьми, понимать изображения. Но… это было очень дорого и неконкурентно машинам от Apple и IBM. Вторая зима продлилась до 1995-го.

Третий всплеск
В 2000-х интерес к ИИ возродили статистические методы машинного обучения, но скептицизм у венчурных инвесторов оставался, т.к. технологии ИИ ассоциировались «с системами, слишком часто не выполняющими своих обещаний».

В 2012-м в Торонто представили архитектуру AlexNet, основанную на сверточных нейросетях,которая показывала результаты лучше, чем традиционные модели машинного обучения. За AlexNet появились другие архитектуры, большие языковые модели, ChatGPT и др. Но часть ученых и рынка опасаются, что и теперь нейросети достигнут потолка, а за ним начнется спад.

Почему они так думают
Инвесторы дают деньги стартапам за обещания некой производительности, достичь которую пока в большинстве случаев не удалось.

⚫️Автономные машины все еще не ездят повсеместно по улицам городов — никто не берет на себя ответственность разрешить это.

⚫️В интерфейс нейросетей добавляют дисклеймер «перепроверяйте данные». А еще их обучают на чьих-то персональных данных.

⚫️Правительства вводят жесткое регулирование и штрафы — закон ЕС взять, к примеру. А еще ИИ нужно все больше и больше мощностей — электричества и чипов, которые тоже стоят денег.

⚫️Сферы, где ИИ может реально помочь, нельзя ему доверить из-за рисков безопасности — тут и медицина, и авиа, и многое другое.

Инвесторы начинают терять интерес к пустым обещаниям, что однажды ИИ будет лучше человека.

«Инвестиции в них [технологии ИИ] пока несоразмерны эффекту. Согласно статистике, 60–80% проектов, связанных с искусственным интеллектом, проваливаются, а потому сейчас можно прогнозировать, что многие финансовые вложения в эту область окажутся потрачены в никуда. [...] А это чревато тем, что всеобщее ликование по поводу ИИ вскоре сменится и, похоже, уже на наших глазах сменяется, всеобщим разочарованием и приостановкой инвестиций с заморозкой многих проектов.»

Как предотвратить новую зиму ИИ
Сосредотачиваться на тех технологиях, которые принесут очевидную пользу с точки зрения производительности труда и экономики. Спад интереса к ИИ неизбежен: уже сейчас нейронки достигают потолка в развитии, и однажды у пользователей появится новый инфоповод, и тогда начнется очередная «зима ИИ» и замедление развития технологий.

Методичка: как построить карьеру в ИИ и машинном обучении

Специалист по ИИ Эндрю Нг выпустил брошюру для тех, кто хочет начать изучать технологии искусственного интеллекта и алгоритмы. Внутри о базовых навыках, работе над проектами, поиске работы и общении в профильных сообществах. Главный совет — развивайтесь без остановки.

⚫️Лучшее для насмотренности — читать научные работы по ИИ, машинному обучению, методам глубокого обучения, математике и статистике, анализу данных. При выборе направления, которое хочется изучать, нужно задать себе вопрос: «А что мне понадобится при решении конкретной задачи?» Так получится сократить скоп данных.

⚫️После изучения работ переходите к первому проекту. Для этого найдите бизнес-идею, определите полезное действие продукта и только после этого выбирайте инструмент ИИ, которым будете его получать.

⚫️Не стесняйтесь советоваться с другими разработчиками и подсматривать, а как у них.

Полностью — читайте в прикрепленном файле.

Справочно: Эндрю Нг — основатель DeepLearning.AI и Landing.AI, генпартнёр AI Fund, председатель и соучредитель Coursera, а также преподаватель в Стэнфорде.

Айтишники учатся: подборка семинаров по разработке продуктов на технологиях искусственного интеллекта

… до Нового года еще можно столько успеть узнать

📐 Курс от Минстроя «Искусственный интеллект - персональный помощник в строительстве»
Идет с 11 ноября по 18 декабря 2024, еще можно успеть.

⚫️18.11 — «Нормативно-правовая база развития и применения ИИ в РФ».
⚫️20.11 — «Нормативная база и стандарты для внедрения ТИМ в строительстве».
⚫️22.11 — «Внедрение и использование ИИ и ТИМ для эффективной реализации и достижения национальных целей в рамках национального проекта "Инфраструктура для жизни"»
⚫️25.11 — «Перспективы развития ИИ и ТИМ в строительстве». Про автоматизацию ПИР, роботизацию строительства, умные здания и города и предиктивную аналитику.
⚫️27.11 — «Этические и правовые аспекты использования ИИ в профессиональной деятельности».
⚫️29.11 — «Внедрение ИИ и ТИМ в пространственное развитие территорий, включая КРТ».

🤍 Мероприятия от Яндекса
⚫️21.11, онлайн — «Создание AI-ассистентов»
Что будет: команда Яндекс Cloud расскажет, как создавать ИИ-помощников на базе RAG в среде AI Studio.

⚫️27.11, офлайн — «Интеграция ИИ/ML: ожидания vs реальность»
Что будет: команды Яндекса, Райффайзен Банка и «Сколково» разберут реальный кейс по внедрению ИИ/ML, а также расскажут, как сами работают с этими технологиями, и о влиянии ИИ на бизнес.

Вы знаете, кому переслать. #учимся