🤖 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

🤖 ИИ из Томска создает бетон за час

Исследователи ТГАСУ обучили нейросеть проектировать бетонные смеси. Вместо многолетних экспериментов — расчет за 60 минут.

🔴Как?
Нейросеть анализирует параметры сырья (цемент, песок, наполнители) и вычисляет, как плотнее всего упаковать их частицы. Это позволяет точно задавать свойства конечного материала.

🔴Результат:
· Смеси не расслаиваются, обладают высокой текучестью и прочностью.
· Расход цемента снижен за счет добавок на основе вторичных материалов (кварцевая мука, микрокальцит).
· Состав можно быстро менять под нужную задачу — от тонкостенных конструкций до объектов для атомной промышленности.

Метод ускоряет разработку в разы и дает контролируемый результат, меняя подход к созданию строительных материалов.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖«Нанософт» выпустил ИИ-модули для инженеров: как алгоритмы учатся читать нормативку

Если вы проектировщик, то знаете: поиск требований в стандартах — это часы рутины и высокий риск что-то упустить. «Нанософт» решил проблему, дав инженерам инструмент, который не просто ищет, а понимает смысл нормативных документов.

Осенью прошлого года компания представила обновление платформы NSR Specification с двумя ключевыми модулями на базе ИИ: семантического анализа и семантического поиска.

🔴Суть в одном предложении: система учится автоматически проверять BIM-модели на соответствие стандартам и находить нужные пункты по смыслу, а не только по ключевым словам.

🔴Как это развивалось — от базы знаний до ИИ-ассистента:
· Старт (2021): Был создан «Модуль требований» — база стандартов, интегрированная в nanoCAD. Первый шаг к автоматизации.
· Первый ИИ-элемент: Появился «Модуль семантической разметки». Он научился самостоятельно выделять в текстах границы требований и «приклеивать» к ним нужные классификаторы.
· Своя среда: Команда разработала специализированный текстовый редактор для работы со стандартами от начала и до публикации.
· Главная цель: Всё это вело к автоматизации самой трудоёмкой задачи — оценки соответствия информационной модели (ЦИМ/BIM) нормативным требованиям.

🔴Что из себя представляют новые модули?
· NSR Модуль семантического анализа: Его «обучали» на пилотных проектах с реальными BIM-моделями от крупных компаний. Он анализирует, как требования стандартов применяются к конкретным объектам, учась на практике.
· NSR Модуль семантического поиска: Родился из экспериментов с RAG-пайплайном. За год разработчики перешли от векторного к гибридному поиску, научили систему учитывать метаданные требований, вести диалог и понимать контекст инженерных запросов. Фактически, это ассистент, который разбирается в СП и ГОСТах.

🔴Почему это не просто «ещё один чат-бот»?
Это инструмент,который берёт на себя рутинный интеллектуальный труд: анализ текстов, поиск взаимосвязей, первичную проверку. Это позволяет инженеру тратить время на проектные решения, а не на бумажную работу.

🔴Итог:
«Нанософт»системно движется к цели — сократить разрыв между массивом нормативной документации и цифровыми моделями. Теперь можно не только искать требования по смыслу, но и автоматически проверять им проект.

Как думаете, сможет ли такой инструмент в будущем полностью заменить рутинную проверку нормативов, или эксперт с опытом всё равно останется незаменимым звеном?

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

ℹ️ Сколково открывает креативное направление для медиатехнологий

Московский инновационный кластер «Сколково» начал отбор компаний в новый креативный кластер, посвященный медиатехнологиям. Это следующая ступень в развитии креативной инфраструктуры: в конце 2023 года там уже заработала первая очередь — кластер для разработчиков видеоигр и анимации.

📱Цель новой площадки — стать рабочим хабом для команд, которые создают технологический бэкбон современного контента. Резидентов ищут в конкретных и перспективных областях:
· Иммерсивные технологии (VR/AR)
· Виртуальный продакшн
· Цифровые двойники
· 3D-моделирование
· Метавселенные и цифровые аватары
· Разработка оборудования и ПО для медиаиндустрии.

📱При отборе будут оценивать не просто идеи, а готовые наработки: опыт создания инновационных решений, наличие патентов, зрелость продукта и его конкурентоспособность.

📱Что получат резиденты?
Доступ к специализированной инфраструктуре:
ЦОД, пилотным зонам для тестирования, офисам и студии виртуального производства. Также предусмотрена поддержка: льготные условия аренды и помощь в продвижении проектов.

Параллельно продолжается набор компаний в уже работающий кластер видеоигр и анимации.

📱Как попасть?
Заявки на резидентство в кластер медиатехнологий принимаются на платформе i.moscow.
Условия для игровых и анимационных студий— на сайте createdin.moscow.

Источник: канал мэра Москвы С.С. Собянина.

#ИИ #Архитектура #Градостроительство #AI

ℹ️ подписывайтесь:
@UrbanLabAI