Возможности искусственного интеллекта и автоматизации процессов проектирования в строительстве: библиометрический анализ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в строительном секторе происходит неравномерно, однако потенциал машинного обучения и искусственного интеллекта (AI/ML-технологий) в этой сфере огромен. Цель исследования — выполнить библиометрический анализ научных публикаций о развитии технологий ИИ и автоматизации в строительном проектировании. Новизна исследования заключается в комплексном анализе трендов и динамики исследований ИИ в строительстве на основе обширной выборки научных публикаций. Практическая значимость состоит в выявлении перспективных направлений применения AI/ML-технологий для развития инноваций и оптимизации процессов в строительной отрасли.Материалы и методы. Проанализировано 16 819 научных статей, опубликованных в период с 1955 по 2023 г., индексируемых на платформе OpenAlex. Выборка осуществлялась по поисковым запросам, связанным с ИИ в строительстве в целом, а также по отдельным направлениям: BIM-моделированию, генеративному проектированию и цифровым двойникам (ЦД). Использованы методы библиометрического анализа, статистического анализа, кластеризация исследований проведена с помощью VOSviewer 1.6.20.Результаты. Исследования о применении возможностей ИИ в строительстве получили активный импульс к развитию после 2020 г. Направления ЦД и BIM-технологий только начинают рассматриваться с точки зрения возможностей AI/ML-технологий, генеративное проектирование развивается быстрее за счет более раннего старта исследований. Выявлены ключевые страны, университеты и тематические кластеры в каждом направлении.Выводы. Результаты исследования показывают перспективные направления применения AI/ML-технологий в строительной сфере. Дальнейшие исследования ЦД, BIM-моделирования и генеративного проектирования могут способствовать развитию инноваций и улучшению процессов проектирования, строительства и управления объектами.

Об авторах

Д. В. Слепушкин

Московский инновационный университет

Email: v737@mail.ru
SPIN-код: 4234-0485

Д. Ю. Бурлов

Московский финансово-промышленный университет «Синергия»

Email: budim2022@yandex.ru
SPIN-код: 3365-5590

Список литературы

  1. Газаров А.Р. Преимущества использования искусственного интеллекта в сфере строительства // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 4. С. 136–139. EDN DZQOPN.
  2. Колчин В.Н. Специфика применения технологии «искусственного интеллекта» в строительстве // Инновации и инвестиции. 2022. № 3. С. 250–253. EDN JJLECU.
  3. Baduge S.K., Thilakarathna S., Perera J.S., Arashpour M., Sharafi P., Teodosio B. et al. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications // Automation in Construction. 2022. Vol. 141. P. 104440. doi: 10.1016/j.autcon.2022.104440
  4. Rafsanjani H.N., Nabizadeh A.H. Towards human-centered artificial intelligence (AI) in architecture, engineering, and construction (AEC) industry // Computers in Human Behavior Reports. 2023. Vol. 11. P. 100319. doi: 10.1016/j.chbr.2023.100319
  5. Караманянц М.Б. Изменения строительной отрасли при активном внедрении технологии с применением искусственного интеллекта (ИИ) // Экономика строительства. 2023. № 9. С. 141–145. EDN SBRLCQ.
  6. Комаров Н.М., Жаров В.Г. Управление инженерными системами интеллектуального здания с использованием технологий информационного и инфографического моделирования // Сервис plus. 2013. № 2. С. 74–81. EDN QAXENX.
  7. Волков А.А., Батов Е.И. Системотехника функционального моделирования интеллектуальных зданий // Вестник МГСУ. 2015. № 10. С. 188–193. EDN UMUGLZ.
  8. Каширипур М.М., Николюк В.А. Возможности искусственного интеллекта в строительной индустрии // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. 2024. Т. 26. № 1. С. 163–178. doi: 10.31675/1607-1859-2024-26-1-163-178. EDN KRQYWZ.
  9. Плешко М.С., Пошев А.У.Б. Модернизация методов решения прикладных задач в строительстве с применением BIM-технологий // Инновации и инвестиции. 2021. № 5. С. 209–212. EDN DZLGSI.
  10. Pena M.L.C., Carballal A., Rodríguez-Fernández N., Santos I., Romero J. Artificial intelligence applied to conceptual design : а review of its use in architecture // Automation in Construction. 2021. Vol. 124. P. 103550. doi: 10.1016/j.autcon.2021.103550
  11. Pan Y., Zhang L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management : а critical review and future trends // Automation in Construction. 2021. Vol. 122. Pp. 103517. doi: 10.1016/j.autcon.2020.103517
  12. Urbieta M., Urbieta M., Laborde T., Villarreal G., Rossi G. Generating BIM model from structural and architectural plans using Artificial Intelligence // Journal of Building Engineering. 2023. Vol. 78. P. 107672. doi: 10.1016/j.jobe.2023.107672
  13. Шананин В.А., Лосев К.Ю. Создание цифровых двойников в строительстве при помощи искусственного интеллекта // Инновации и инвестиции. 2023. № 6. С. 357–360. EDN NXXOJC.
  14. Алтынцев М.А., Карпик П.А. Создание метрической имитационной модели «цифрового двойника» активным методом дистанционного зондирования земли // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). 2020. Т. 25. № 4. С. 58–67. doi: 10.33764/2411-1759-2020-25-4-58-67. EDN VZKWTI.
  15. Delgado J.M.D., Oyedele L. Digital Twins for the built environment: learning from conceptual and process models in manufacturing // Advanced Engineering Informatics. 2021. Vol. 49. P. 101332. doi: 10.1016/j.aei.2021.101332
  16. Kreuzer T., Papapetrou P., Zdravkovic J. Artificial intelligence in digital twins – a systematic literature review // Data & Knowledge Engineering. 2024. Vol. 151. P. 102304. doi: 10.1016/j.datak.2024.102304
  17. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта и нанотехнологий в инвестиционно-строительной сфере России // Вестник НГУЭУ. 2021. № 3. С. 81–95. doi: 10.34020/2073-6495-2021-3-081-095. EDN KWCGFR.
  18. Терешко Е.К., Рудская И.А. Цифровой потенциал строительного комплекса: понятие, сущность и проблемы развития // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2020. Т. 13. № 3. С. 27–40. doi: 10.18721/JE.13302. EDN QNGQIV.
  19. Young D., Panthi K., Noor O. Challenges involved in adopting BIM on the construction jobsite // EPiC Series in Built Environment. 2021. doi: 10.29007/f8r3
  20. Abioye S.O., Oyedele L.O., Akanbi L., Ajayi A., Delgado J.M.D., Bilal M. et al. Artificial intelligence in the construction industry: A review of present status, opportunities and future challenges // Journal of Building Engineering. 2021. Vol. 44. P. 103299. doi: 10.1016/j.jobe.2021.103299
  21. Delgado J.M.D., Oyedele L., Ajayi A., Akanbi L., Akinade O., Bilal M. et al. Robotics and automated systems in construction: Understanding industry-specific challenges for adoption // Journal of Building Engineering. 2019. Vol. 26. P. 100868. doi: 10.1016/j.jobe.2019.100868
  22. Regona M., Yigitcanlar T., Xia B., Li R.Y.M. Artificial intelligent technologies for the construction industry: how are they perceived and utilized in Australia? // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2022. Vol. 8. Issue 1. P. 16. doi: 10.3390/joitmc8010016
  23. Горбова И.Н., Аванесова Р.Р., Мусаев М.М. Цифровая трансформация строительной отрасли России // Вестник Академии знаний. 2023. № 2 (55). С. 46–51. EDN EDFXIZ.
  24. Кашеварова Г.Г. «Искусственный интеллект», или «логические рассуждения и разумные решения» в технической диагностике объектов строительства // Academia. Архитектура и строительство. 2023. № 4. С. 166–180. doi: 10.22337/2077-9038-2023-4-166-180. EDN SYDNNW.
  25. Чудаева А.А., Барышев Д.В. Инкорпорация цифровых технологий в строительство: текущая ситуация и перспективы // Теория и практика общественного развития. 2023. № 6 (182). С. 198–205. doi: 10.24158/tipor.2023.6.25. EDN SXCDXC.
  26. Hunde B.R., Woldeyohannes A.D. Future prospects of computer-aided design (CAD) : a review from the perspective of artificial intelligence (AI), extended reality, and 3D printing // Results in Engineering. 2022. Vol. 14. P. 100478. doi: 10.1016/j.rineng.2022.100478
  27. Oluleye B.I., Chan D.W., Antwi-Afari P. Adopting Artificial Intelligence for enhancing the implementation of systemic circularity in the construction industry : а critical review // Sustainable Production and Consumption. 2023. Vol. 35. Pp. 509–524. doi: 10.1016/j.spc.2022.12.002
  28. Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 79–95. doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95. EDN KCNAPJ.
  29. Hanafy N.O. Artificial intelligence’s effects on design process creativity: “A study on used A.I. Text-to-Image in architecture” // Journal of Building Engineering. 2023. Vol. 80. P. 107999. doi: 10.1016/j.jobe.2023.107999
  30. Ko J., Ennemoser B., Yoo W., Yan W., Clayton M.J. Architectural spatial layout planning using artificial intelligence // Automation in Construction. 2023. Vol. 154. P. 105019. doi: 10.1016/j.autcon.2023.105019

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).