Меня всегда интересовало всё, что связано с инженерным проектированием. По образованию я - инженер. С 2006 года вся моя профессиональная деятельность была посвящена этому направлению. Занимался, в частности, проектированием систем приточно-вытяжной противодымной защиты, которая предназначена для обеспечения незадымления путей для безопасной эвакуации людей при пожаре. За это время сложился достаточно большой пласт знаний и практического опыта, который требовал обобщения и применения.
С развитием технологий у меня возникло понимание, в каком направлении может двигаться отрасль инженерно-строительного проектирования. Это одна из самых консервативных отраслей, и она достаточно медленно воспринимает изменения. Тем интереснее участвовать в её эволюции.
Большая часть работы в процессе инженерного проектирования поддается автоматизации, особенно с применением нейросетей. И я глубоко убеждён, что будущее этой отрасли в значительной степени завязано на нейронные сети, машинное обучение и на автоматизированные технологии проектирования.
Труд инженера-проектировщика будет представлять в большой части пользовательский контроль вместо разработки, в частности, принятия ключевых проектных решений и верификацию результатов работы моделей в рамках системы.
Цифровая трансформация, в том числе в проектировании, сродни тому, как в первой половине XIX века произошёл переход от ремесленного труда к конвейеру и фабричному производству. Думаю, здесь применим термин «промышленная революция», только относительно процессов проектирования. Этот вопрос уже становится мейнстримом, он затрагивает всё больше отраслей экономики, промышленности, производства. И мы планируем принять в нём активное участие. Я считаю, что будущее именно за такими технологическими компаниями, которые смогут максимально автоматизировать эти процессы с применением современных технологий.
Уровень машинного обучения уже сегодня позволяет достаточно глубоко и последовательно трансформировать ручной труд, связанный с вычленением и увязкой нормативных требований и формированием на их основе проектной документации, в программное обеспечение. Это то, чем мы занимаемся в рамках нашего технологического стартапа – разрабатываем софт, который будет выполнять большую часть работы.
На сегодняшний день всё активнее в обиход входит термин генеративного проектирования. Это проектирование с помощью применения искусственного интеллекта, технологий машинного обучения, что позволит в будущем автоматизировать как процесс создания нормативных требований, так и непосредственно процесс разработки проектной документации. Стоит упомянуть, что создание так называемых цифровых двойников зданий, которые будут существовать на протяжении всего жизненного цикла объекта, начиная от зарождения идеи на этапе разработки концепции объекта и заканчивая этапом его эксплуатации, позволит сделать процесс проектирования, строительства и эксплуатации максимально эффективным и прогнозируемым. Всё больше людей и компаний двигаются в этом направлении. И это уже, по сути, наше настоящее, где цифровые двойники живут в различных отраслях экономики и промышленности. И проектирование не исключение.
Я убеждён, что будущее за полностью оцифрованными сквозными процессами на всех этапах жизненного цикла объекта. И последние полтора года мы активно работаем в этом направлении. Мы инвестируем все свои свободные средства в развитие этого уникального продукта, который по своей сути направлен на изменения подхода с алгоритмического проектирования с ручным трудом инженера-проектировщика на генеративное проектирование с использованием технологий искусственного интеллекта, машинного зрения.
Попутно возникают эффекты, влияющие в целом на отрасль:
1. Возможность допущения ошибки в процессе проектирования сводится к статистическому минимуму.
2. Кратно сокращаются сроки подготовки проектной документации – от нескольких месяцев до нескольких дней.
3. Значительно уменьшается стоимость проектирования. У заказчика строительства появляется возможность на ранних этапах, фактически на этапе формирования идеи и принятия решения об инвестировании в конкретный проект, иметь представление о необходимых затратах.
Соответственно, он может детально и предметно оценить инвестиционную модель.
Пожалуй, это область уже недалекого будущего, и наша задача максимально приблизить этот процесс и трансформировать весь свой накопленный опыт инженеров, проектировщиков в создание подобных систем, которые в последствии, безусловно, ускорят и улучшат работу.
