Что первым приходит в голову на фразу «углеродные выбросы»? Вряд ли строительство: со стройплощадки дым обычно не выходит, а активный расход электричества, на первый взгляд, не начнется до сдачи здания. А вот и слегка неожиданный факт: в 2022 году в ООН признали, что именно строительство ответственно почти за 40% выбросов CO2 вследствие производства работ. Производство и логистика материалов, работа техники, отопление, кондиционирование и даже использование тонн бумаги для документации — всё имеет значение.
Будет несправедливо сказать, что решение не ищут. Как и в других отраслях — большинство крупных компаний уже давно занимается снижением выбросов. Вопрос только в том, какое из решений будет эффективнее всего. Рассуждаем о том, что предпринимают стройподрядчики сегодня, как там в других отраслях, и при чем тут искусственный интеллект.
Мир в поиске решений
Борьба с углеродными выбросами началась еще в середине XX века, когда ученые и экологи начали осознавать связь между промышленной деятельностью и изменением климата. Например, с 70-х годов в мире стали вводить стандарты по выбросам для автомобилей, а в 1997 году был принят Киотский протокол — первое международное соглашение, обязывающее страны снижать выбросы парниковых газов.
Вслед за Киотским протоколом последовали другие инициативы, направленные на снижение углеродных выбросов. В 2015 году было принято Парижское климатическое соглашение, которое поставило цель удержать рост глобальной температуры на уровне 1,5°C.
Эти международные соглашения стали основой для разработки и внедрения различных технологий и методов, направленных на снижение углеродного следа в различных отраслях.
Что предпринимают компании?
Традиционно в энергетической отрасли снижают потери энергии за счет модернизации оборудования и перехода на возобновляемые источники энергии. В автомобильной промышленности — оптимизируют двигатели, в текстильной — переходят на более экологичные краски и экономят воду, а в химической — учатся улавливать газы. Интересный пример — производство цемента Heidelberg Materials. Завод оснащён установкой по улавливанию углерода, способной захватывать около 400 000 тонн CO₂ в год, 50% от общего объёма выбросов предприятия.
В строительстве традиционно используют прямолинейные методы. Например, оптимизируют логистику — выбирают ближайших поставщиков и быстрые маршруты. Еще — используют вторичный металл или подбирают бетон с экологичным производством. Девелоперы гордятся сертификацией по системам BREEAM или LEED и автоматизацией стройплощадок: во многих проектах сегодня применяются роботы.
Эти меры работают, но остаются ограниченными: чтобы рассчитать углеродный след вручную, инженеры должны собрать сотни данных — от массы арматуры до графика доставки бетона. Подобные расчёты занимают месяцы, а за это время проект уже может уйти в стройку. В результате такие прогнозы и расчеты — скорее отчётность «задним числом», а не рабочий инструмент сокращения CO2.
Искусственный интеллект: новый подход
Искусственный интеллект для прогнозирования выбросов и их потенциального сокращения начали использовать не так давно. Здесь меняется сама логика: ИИ способен обработать тысячи параметров одновременно и построить прогноз до того, как начнется стройка.
Если классические методы реагировали постфактум (мы сделали X и получили Y), то ИИ позволяет моделировать сценарии заранее: какой углеродный след даст фундамент на сваях против монолитного, какой фасад будет «чище» — стеклянный или керамический, где выгоднее закупить материалы, и как обслуживать готовые здания.
Проще всего начать с систем «умных» домов. Почти десять лет назад запустился масштабный проект Schneider Electric, который сегодня уже можно хорошо оценить. Более 600 образовательных зданий подключили к единой системе с ИИ-оптимизацией коммунальных расходов. В итоге выбросы сократили на 205 тонн за зиму.
Еще один «аналитический» проект — EcoSphere в США. Инструмент использует спутниковые данные, машинное обучение и ИИ, чтобы оценить на базе больших городов вроде Чикаго, как материалы, плотность застройки, инфраструктурные решения
Один из сильных примеров в производстве стройматериалов — стартап Carbon Re из Великобритании. Их платформа Delta Zero работает на цементных заводах и в металлургии — с помощью ИИ-двойников моделирует производственные процессы, контролирует разные виды топлива, оптимизирует режимы печей. Даже в пилотных проектах снижение выбросов CO₂ достигает до 20%, а экономия на затратах на топливо — порядка 8%.
Как ИИ реально применяется в строительстве
Возьмем проект многофункционального комплекса. Архитекторы загружают BIM-модель, алгоритм анализирует варианты конструктивов: стальной каркас против бетонного, керамический фасад против стеклянного. Для каждого сценария система мгновенно показывает прогноз: выбросы на производстве материалов, углеродный след транспортировки и эксплуатации в течение 30 лет. Заказчик получает не только смету, но и полную «экологическую стоимость» здания.
И ещё один сценарий из Китая по эксплуатации зданий. Целые «умные» районы строятся с применением цифровых двойников, прогнозирующих энергопотребление на десятилетия вперёд. Алгоритмы учитывают климат, количество жильцов, тип оборудования и предлагают решения, которые снижают выбросы на десятки лет вперёд. В итоге — еще до строительства есть расчеты по тому, насколько эффективной будет эксплуатация, а если нужно — проект можно скорректировать.
В России пока нет десятков громких кейсов, но тенденция очевидна. В Сколково и МГСУ ведутся исследования в области связки BIM и искусственного интеллекта для оценки выбросов на ранних стадиях проектирования. А «Цифрум» Росатома разрабатывает решения для прогнозирования выбросов промышленных объектов, и эти технологии уже обсуждаются как потенциально применимые к строительным проектам. Пока — наблюдаем, экспериментируем и внедряем «пилоты». Но кажется, что просто автоматизировать процессы уже недостаточно — высокие технологии уже слишком близко, чтобы их игнорировать.
А вы готовы к цифровизации с ИИ или еще на этапе автоматизации документов?
Подписывайтесь и читайте больше в наших каналах в Телеграм и ВК.
