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 с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».