Издаётся с сентября 1923 года
DOI: 10.33622/0869-7019
Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science


  • ТЕХНОЛОГИЯ И ОРГАНИЗАЦИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА
  • Искусственный интеллект в градостроительной деятельности: современные методы и их перспективы
  • УДК 69.007
    doi: 10.33622/0869-7019.2025.08.77-82
    Илья Леонидович КИЕВСКИЙ1, доктор технических наук, генеральный директор, ikievski@yandex.ru
    Сергей Александрович СЕМЕНОВ1,2, зам. генерального директора по информатизации, аспирант НИУ МГСУ, s.semenov@dev-city.ru
    Алексей Юрьевич КРУТЯКОВ1, зам. генерального директора, a.krutyakov@devcity-project.ru
    Илья Борисович ГРИШУТИН1, начальник отдела функционального моделирования и развития информационных систем, i.grishutin@dev-city.ru
    Сергей Олегович МАКСИМОВ1, начальник отдела научных исследований, s.maksimov@dev-city.ru
    Михаил Евгеньевич КАРГАШИН1, старший программист, m.kargashin@dev-city.ru
    Владислава Олеговна ЧЕЛМАКИНА1, аналитик, v.chelmakina@dev-city.ru
    1 Научно-проектный центр «Развитие города», 129090 Москва, просп. Мира, 19, стр. 3
    2 Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), 129337 Москва, Ярославское ш., 26
    Аннотация. Рассматривается использование искусственного интеллекта и методов машинного обучения в градостроительстве. Авторами статьи выделены три ключевые задачи - планирование градостроительных процессов, прогнозирование показателей (сроки, стоимость, нагрузки на инфраструктуру) и комплексный мониторинг строительства. Для их решения предлагается использовать классическое машинное обучение, нейронные сети и компьютерное зрение. Представлены перспективные возможности применения искусственного интеллекта, а также уже разработанные решения в таких сферах, как оценка недвижимости, прогнозирование сроков строительства, анализ городской среды с помощью методов машинного обучения и мониторинга процессов на строительных площадках. Проанализированы перспективы применения генеративных моделей и больших языковых моделей для автоматизации документооборота и повышения эффективности проектирования. Отмечено, что искусственный интеллект не заменяет традиционные методы, но значительно повышает эффективность управления мегапроектами. Представлено практическое применение методов машинного обучения. Исследования проведены Научно-проектным центром "Развитие города", а их результаты будут подробно раскрыты в последующих публикациях.
    Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, градостроительство, нейронные сети, глубокое обучение, компьютерное зрение, большие языковые модели, документооборот, генеративные модели, мониторинг строительства
  • СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
    1. Левщанов С. В. Применения нейронных сетей для мониторинга техники безопасности на строительных площадках // Вестник науки. 2024. № 7. С. 247-251.
    2. Курганович К. А., Шаликовский А. В., Босов М. А., Кочев Д. В. Применение алгоритмов искусственного интеллекта для контроля паводкоопасных территорий // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2021. № 3. С. 6-24.
    3. Кравцов С. С., Чантиева М. Э. Автоматическое обнаружение дефектов дорожного полотна при помощи сверточных нейронных сетей // Colloquium Journal. 2022. № 3(126). С. 42-47.
    4. Игнатьев А. В., Гилка В. В., Матыцына Д. А. Автоматическое распознавание типа застройки для системы экологического мониторинга // Инженерный вестник Дона. 2020. № 1. С. 1-13.
    5. История YOLO - самой известной архитектуры компьютерного зрения. URL: https://habr.com/ru/articles/865834/ (дата обращения: 30.05.2025).
    6. Stable Diffusion web UI. URL: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui (дата обращения: 30.05.2025).
    7. MidJourney. URL: https://www.midjourney.com/ (дата обращения: 30.06.2025).
    8. Kandinskiy 3.1. URL: https://www.sberbank.com/promo/kandinsky/ (дата обращения: 30.06.2025).
    9. Гареев И. Ф., Ахметгалиев Т. А., Юнусов Р. Р. Источники данных и машинное обучение на предынвестиционной стадии проектов развития территорий // Жилищные стратегии. 2024. Т. 11. № 3. С. 409-426.
    10. Нейросети и машинное обучение в девелопменте: от "умных" камер до виртуальных дворецких. URL: https://www.iksmedia.ru/articles/5875915-Nejroseti-i-mashinnoe-obuchenie-v.html?`ysclid=mc8yjwthuo572294684 (дата обращения: 30.06.2025).
    11. Нейронные сети в архитектурном проектировании: обзор рынка и несколько экспериментов. URL: https://habr.com/ru/companies/pik_digital/articles/861374/ (дата обращения: 30.05.2025).
  • Для цитирования: Киевский И. Л., Семенов С. А., Крутяков А. Ю., Гришутин И. Б., Максимов С. О., Каргашин М. Е., Челмакина В. О. Искусственный интеллект в градостроительной деятельности: современные методы и их перспективы // Промышленное и гражданское строительство. 2025. № 8. С. 77-82. doi: 10.33622/0869-7019.2025.08.77-82

НАЗАД