ИНП (Инфраструктура нового поколения)

🤖 Забудьте всё, что вы знали о строительных ERP. Начинается эра ИИ-агентов.

Пока большинство систем лишь «прикручивают» ИИ как надстройку, в CMiC пошли другим путём. Они представили Nexus — пожалуй, первую в мире строительную ERP, где каждый из 25 микросервисов — это автономный ИИ-агент.

Это не просто «умные» функции. Это фундаментально новая архитектура, которая меняет правила игры.


🔵Что это значит на практике?
Специализация мирового уровня. Каждый агент — виртуальный суперспециалист, обученный на своей задаче:
· Один мгновенно парсит чертежи и спецификации, извлекая метрики и материалы.
· Другой проводит банковскую сверку без единого ручного действия.
· Третий анализирует риски по тысячам факторов, включая погоду и цепочки поставок.

🔵 Естественный язык — это новый SQL. Вам больше не нужны сложные запросы к BI или отдел аналитики. Просто напишите или наговорите системе:

«Покажи все просроченные invoices по проекту “Скай-Тауэр” с риском срыва граница более 30%»

Бэкенд не просто поймет запрос — он трансформирует его в готовый отчёт или дашборд. Общение с системой становится таким же простым, как разговор с ассистентом.

🔵 ИИ, который ДЕЙСТВУЕТ, а не советует. Это ключевое отличие. Агенты Nexus не просто дают рекомендации «обратить внимание на перерасход». Они автоматически создают задачи, резервируют бюджеты, формируют заявки — выполняют действия внутри системы на основе своего анализа.

И да, они заявляют о возможности предиктивной аналитики на основе неструктурированных данных (переписки, отчеты прорабов, новости рынка). То есть система может предупредить о проблеме еще до того, как она станет очевидной

🔵Что в сухом остатке?
Nexus от CMiC — это не эволюция, а революция в строительном менеджменте. Это переход от цифровизации рутинных процессов к их полной автономии под контролем человека.

Команды смогут сосредоточиться на стратегии и управлении, а не на вводе данных и построении отчетов.

🔵Подробнее ознакомиться с Nexus можно здесь: ссылка

#ИИ #Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

📌 Китайские застройщики активно внедряют ИИ, экономя миллионы и ускоряя стройки

Строительная отрасль Китая стремительно трансформируется благодаря искусственному интеллекту. Крупнейшие национальные застройщики и девелоперы массово внедряют ИИ-технологии для снижения затрат, повышения эффективности и улучшения управления проектами на всех этапах.

🔴Как китайские компании применяют ИИ в строительстве:
· Проектирование и экспертиза: Как сообщает China Daily, компания «China Construction Third Bureau» использует ИИ для автоматической проверки проектов. Система выявляет противоречия в инженерных сетях — водоснабжении, электроснабжении и вентиляции — что позволяет избежать ошибок и задержек на этапе строительства.
· Контроль на стройплощадке: Системы видеоаналитики в режиме реального времени следят за безопасностью, идентифицируя рабочих без касок и несанкционированное проникновение.
· Управление качеством: Специальные алгоритмы анализируют изображения с объектов, выявляя типичные дефекты и помогая формировать предписания по их устранению.
· Логистика и документы: Китайские девелоперы, такие как «China First Metallurgical Group», с помощью ИИ оптимизируют использование техники. На проекте в Чжэнчжоу это позволило сократить расходы на 5,225 млн юаней.

🔴Реальные результаты:
· Более 70% новых проектов «China Construction Third Bureau» уже используют искусственный интеллект.
· Применение дронов и 3D-моделирования позволяет за 25 минут создать цифровой двойник стройплощадки площадью 240 000 кв. м.

🔴Прогнозы:
По оценкам экспертов, ведущие китайские застройщики уже перешли от экспериментов к пилотному внедрению ИИ. Ожидается, что в ближайшие три-пять лет уровень проникновения этих технологий в крупные проекты превысит 90%.

🔴Опыт Китая показывает: искусственный интеллект становится не просто инструментом, а стратегическим партнером для девелоперов, позволяя решать сложные задачи и выводить национальное строительство на новый уровень технологичности.

#StroyOS_международка

🟦 Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🤖 Новый инструмент для повышения эффективности: Яндекс ПромПтхаб

Спешим поделиться находкой для всех, кто стремится к цифровой трансформации и повышению личной эффективности. Яндекс представил платформу ПромПтхаб.

Это не просто библиотека промтов, а комплексное образовательное сообщество, которое позволяет системно подойти к освоению работы с ИИ.

🔴Ключевые преимущества:
· Структурированное обучение: 9 бесплатных курсов позволяют быстро обучить команды основам и тонкостям промптинга.
· Готовая база знаний: Библиотека промтов для маркетинга, аналитики, контент-менеджмента и других задач сократит время на рутину.
· Практико-ориентированный подход: Возможность участвовать в челленджах и сразу тестировать гипотезы в чате с Алисой ускоряет процесс обучения.

Рекомендуем к ознакомлению как мощный ресурс для развития дополнительных компетенций в области искусственного интеллекта.

🔴Ссылка на платформу.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Как измерить пользу от ИИ: проверенные методы оценки

А вы знали, что есть научный подход к подсчёту эффективности искусственного интеллекта? Делимся проверенными методами от экспертов финансового сектора!

🔴Способ №1: A/B-тестирование
✅ Разделите процессы на две группы
✅ Одну работайте с ИИ, другую — без
✅ Сравните результаты по ключевым метрикам

🔴Способ №2: Контрольная группа
✅ Оставьте часть процессов без изменений
✅ Отслеживайте показатели в долгосрочной перспективе
✅ Анализируйте разницу

🔴Способ №3: Статистический анализ
✅ Используйте метод сопоставления по склонности
✅ Стройте синтетические контрольные группы
✅ Сравнивайте результаты

🔴Способ №4: Моделирование
✅ Создавайте прогнозные модели
✅ Оценивайте потенциальные эффекты
✅ Анализируйте альтернативные сценарии

🔴 Что выбрать?
Начните с A/B-тестирования — это самый надёжный способ. Если не получается — используйте статистические методы. Моделирование оставьте как запасной вариант.

🏗 Применение в строительстве:
✅ Оценка эффективности планирования работ
✅ Анализ затрат на материалы
✅ Контроль сроков выполнения задач
✅ Оптимизация логистики на стройплощадке
✅ Прогнозирование рисков и затрат

🔴Комбинируйте разные метрики — финансовые, технические и бизнес-показатели. Это даст полную картину эффективности внедрения ИИ.

Методологию как простыми и надежными методами посчитать эффект от внедрения ИИ разработали Альянс в сфере ИИ и Ассоциация ФинТех при поддержке ведущих российских банков и финансовых институтов
Подробнее — в файле. Методология дополняет «Кодекс этики в сфере ИИ» Банка России.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🔖Выступление на конференции: анализ методов оценки вакантного жилья в городах мира

Студентка 1-го курса магистратуры Института дизайна и урбанистики ITMO University Кристина Воробьева выступила с докладом на Международной научной конференции «Динамическая урбанистика: в поисках нового направления исследований», которая прошла 12 ноября на факультете городского и регионального развития НИУ ВШЭ.

🔴Тема её доклада — «Анализ методов оценки количества вакантного жилья». В рамках исследования был проведён сравнительный анализ подходов к определению и оценке пустующего жилья, применяемых в разных странах.

💡Что было в фокусе исследования?
· Классификация вакантного жилья: по состоянию (разрушенное, недостроенное) и по продолжительности пустования (временное — до 6 месяцев, структурное — более года).
· Влияние на город: как пустующее жилье влияет на стоимость аренды, уровень преступности и эффективность использования городских ресурсов.
· Сравнительный анализ методов:
· В Японии широко используются данные о потреблении коммунальных услуг (вода, электричество) и машинное обучение (Naive Bayes, XGBoost) для точной классификации зданий.
· В Китае в условиях ограниченного доступа к данным ЖКХ применяются спутниковые снимки ночной освещённости и статистическая обработка.
· В Европе акцент делается на регрессионном анализе, данных переписей и кадастровой информации.

💡 Исследование показало, что выбор метода напрямую зависит от доступности данных в разных странах, а современные технологии, такие как машинное обучение и геопространственный анализ, значительно повышают точность выявления вакантного жилья.

#Буквы_студенты
#Буквы_ИИ

💬 Мы в Telegram
💙 Мы во ВКонтакте
📺 Мы в RuTube

🤖Нашли интересный материал и не можем не поделиться!

Наша лента пополнилась сильной статьей Ильдара Саттарова о том, как искусственный интеллект и роботы перестраивают строительную отрасль — быстрее, чем мы успеваем это осознать.

🔴Если вкратце, то вот о чем речь:

🏗 Технологический сдвиг уже здесь. Роботы и ИИ — это уже не эксперимент, а инструмент выживания для отрасли, которая сталкивается с дефицитом кадров и ростом costs.
📐 Проектирование стало цифровым. Алгоритмы теперь рассчитывают нагрузки, оптимизируют материалы и находят коллизии, сводя человеческие ошибки к минимуму.
🤖 Роботы на площадке — реальность. Автономная техника и дроны берут на себя рутину и опасные задачи, освобождая людей для принятия решений.
👷‍♂️Строитель будущего — это оператор цифровой экосистемы. Меняется не техника, а сама философия профессии.
📊 Эффект измерим: рост производительности до 40%, сокращение ошибок до 70% и повышение безопасности.

Но это лишь верхушка айсберга. В статье есть конкретные кейсы (например, из «Северстроя») и глубокий анализ того, почему данные становятся «новым цементом» в строительстве.

Суть материала лучше прочитать целиком. Он того стоит!

👉Читать статью Ильдара Саттарова «Роботы на стройке...»

#Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Революция в проектировании: ИИ научился работать в CAD как человек!

Учёные MIT создали новую  систему с применением  искусственного интеллекта, которая может работать в программах компьютерного проектирования (CAD) практически как человек.

🔴Как это работает?
✅ ИИ обучался на базе из 41 000 видео с работой реальных дизайнеров
✅ Система умеет превращать 2D-эскизы в 3D-модели
✅ ИИ самостоятельно использует инструменты, меню и кнопки программы

🔴Что умеет новая система:
✅ Автоматически создавать 3D-модели
✅ Предлагать варианты проектирования
✅ Ускорять рутинные операции
✅ Помогать новичкам в освоении CAD

🔴Важный момент: исследователи создали специальный набор данных VideoCAD, который содержит записи каждого клика, движения и выбора инструмента в реальном времени.

🔴Потенциал технологии:
✅ Снижение порога входа в профессию
✅ Увеличение производительности инженеров
✅ Автоматизация повторяющихся задач
✅ Поддержка работы на разных CAD-платформах

Мы думаем, что такие системы станут настоящими «вторыми пилотами» для проектировщиков, помогая им создавать сложные конструкции и ускоряя рабочий процесс.

#ИИ #Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Не конкуренция, а партнерство с ИИ. Что ждет рынок труда?

Только что вышел масштабный доклад McKinsey Global Institute — «Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI». Его главный посыл кардинально меняет повестку: речь идет не о том, что ИИ отнимет у нас работу, а о том, как он станет нашим партнером.

🤖Вот ключевые выводы, которые важно понять уже сегодня:

🔴Люди + Агенты + Роботы = Новая рабочая сила
Будущее— не за полной автоматизацией, а за гибридными командами. «Агенты» (ИИ для умственной работы) и «роботы» (для физической) будут выполнять рутинные задачи, а люди — управлять процессами, принимать решения и брать на себя то, что требует эмпатии и творчества.

🔴 Навыки не исчезнут, а трансформируются
Более 70%навыков, востребованных сегодня, останутся релевантными, но применять их мы будем иначе. Вместо составления отчетов — интерпретация данных от ИИ. Вместо рутинного кодинга — постановка задач для AI-агентов.

🔴Взрывной спрос на «AI-грамотность»
Спрос на умение использовать и управлять инструментами ИИ вырос в 7 раз за 2 года. Это самый быстрорастущий навык в вакансиях США. Технические навыки создания ИИ тоже важны, но их нужно все меньше людей.

🔴Экономический потенциал колоссален
К 2030 году такая модель коллаборации может высвободить $2.9 трлн экономической ценности в США. Но чтобы их получить, компаниям нужно перепроектировать не отдельные задачи, а целые бизнес-процессы под совместную работу людей и машин.

🔴А что насчет других отраслей? Например, строительства?

В отчете нет отдельной главы про строительство, но есть очень показательные примеры, которые рисуют понятную картину будущего.

🔴Вот как может измениться стройка:
1. Люди-Роботы (People-Robot): Такие профессии, как монтажник гипсокартона или изолировщик, уже сегодня технически могут быть сильно автоматизированы. Роботы возьмут на себя тяжелый, монотонный и опасный физический труд.
2. Гибридные роли (People-Agent-Robot): Например, прораб или инженер. Агенты (ИИ) будут управлять логистикой, запасами на складе и оптимизировать графики работ. Роботы — автономно доставлять материалы или выполнять подготовительные работы. А человек будет координировать всех, контролировать качество и решать нестандартные проблемы.
3. Пример из доклада: В строительном магазине AI-агент управляет запасами, а AI-гуманоидный робот приносит клиенту краску и инструменты. Менеджер при этом не грузит товар, а консультирует клиента, используя аналитику от ИИ.

Также в приложении к исследованию приводится список рабочих процессов, которые уже сейчас преобразуются в стройке:
· Подготовка площадки и размещение оборудования
· Каркасные и структурные сборки
· Резка и подгонка материалов
· Замешивание и заливка бетона
· Контроль качества (например, проверки уровня) т т.д.

🔴Что это значит для всех нас?
Эра пассивного наблюдения за развитием ИИ закончилась. Чтобы оставаться востребованными, нам нужно развивать:
· Навыки управления: Умение ставить задачи агентам и роботам, проверять их работу, orchestrate workflows.
· Критическое мышление и принятие решений: ИИ предоставит данные и варианты, но последнее слово и ответственность — за человеком.
· Эмоциональный интеллект и коммуникацию: Именно эти навыки, согласно Индексу Изменения Навыков (Skill Change Index), меньше всего подвержены автоматизации.

🔴Вывод: Будущее работы — не за вытеснением, а за синергией. Самый ценный сотрудник завтрашнего дня — не тот, кто все умеет делать сам, а тот, кто умеет максимально эффективно работать в команде с «умными» машинами.

📎Полный доклад: McKinsey: Agents, Robots, and Us прикреплён к посту.

🔖NSR Specification приглашает на экспертный вебинар по AI и ML в строительной нормативке

Уже завтра:  28 ноября в 14:00 (мск) команда NSR Specification проводит обзорный вебинар на площадке Строительной Академии Технониколь. Мероприятие посвящено применению передовых технологий ИИ в работе с нормативными документами в строительстве.

Участники погрузятся в сложный, но полный возможностей мир искусственного интеллекта и машинного обучения. Организаторы делают акцент на конкретных кейсах и практических разработках.

🔴В программе вебинара — детальный разбор трех направлений:
1️⃣Разработка системы требований для сферы проектирования и строительства.
2️⃣Создание уникальной системы разметки текстов, которая позволяет конвертировать нормативные требования в сценарии для поэтапной проверки информационных моделей (ЦИМ).
3️⃣ Разработка чат-бота на основе LLM для автоматизированного анализа положений нормативных документов. В перспективе эта технология сможет выявлять противоречия в инженерной документации.

Это отличная возможность для специалистов строительной и IT-отраслей узнать, как технологии меняют работу с правилами и стандартами.

Узнайте о будущем строительной норматики из первых рук!

🔴 Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке

Присоединяйтесь!

#NSR_Specification
#ИИ #Или_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Только посмотрите, как робот-маляр справляется с покраской стен

Этот робот оснащен датчиками с искусственным интеллектом. Достаточно разместить аппарат в комнате, и он сделает всю работу.

🔴Малярам пока можно не беспокоиться о полном замещении. Пока!
Сложные поверхности, многоуровневые потолки, художественная отделка, подготовка поверхностей — все это пока требует человеческих рук и глазомера.

Но тренд очевиден: рутинный и монотонный труд начинает автоматизироваться. И это отличный повод для профессионалов расти в сторону более сложных, творческих и нестандартных задач, там, где робот не справится.

#ИИ #Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Хотите освоить программирование и анализ данных через призму урбанистики и градостроительства?

💥 Тогда приходите на День открытых дверей Мегафакультета трансляционных информационных технологий ИТМО.

Вы узнаете о нашей образовательной программе, какие знания и навыки вы получите, а также о перспективах, которые открывает для вас Институт дизайна и урбанистики. У вас будет возможность пообщаться с преподавателями и задать интересующие вопросы.

👉 Регистрируйтесь по ссылке.

До встречи в ИТМО 💚

🙄Признаюсь честно: ИИ-агенты — это то, что сейчас интересует меня в приоритете больше всего.

Мы буквально на этой неделе обсуждали их суть на вебинаре, как главный тренд— и вот случайно наткнулась на полноценное аналитическое исследование, которое просто невозможно не прочитать.

Естественно делюсь с вами ключевыми выводами, потому что тема действительно 🔝

Сам материал — аналитический доклад «ИИ-агенты в действии: экономика, риски и эволюция организационных моделей», подготовленный консалтинговой компанией Axenix вместе с Исследовательским центром ИИ МГУ.

Если коротко — это одна из самых обширных русскоязычных работ по агентам, которые я встречала.

Что внутри:
⏺ Что такое ИИ-агенты на самом деле
Чем они отличаются от обычного ИИ вроде GigaChat или ChatGPT? Здесь есть четкое объяснение: агенты — это не просто диалоговые модели, а автономные системы, способные самостоятельно ставить цели, планировать и действовать.

⏺ Уровни автономности
Описано, как агенты эволюционируют от простых автоматизаций до целых экосистем, где агенты координируются между собой.

⏺ PRACTICE-модель*
8 ключевых свойств агентов: переносимость, автономность, контекстное осведомлённость, доверие и др. — очень структурно.

⏺ Экономика внедрения
Разбор прямых и косвенных эффектов по отраслям: где агенты уже экономят 30-50% времени, снижают ошибки и даже меняют структуру ФОТ.

⏺ Сколько это стоит
Приведены цифры по CAPEX/OPEX для компаний разного масштаба — от малого бизнеса до корпораций. Цифры в рублях, что редкость.

⏺ Риски
Не только технические (безопасность, данные), но и этические, регуляторные, кадровые.

⏺ Оргструктуры
Как меняется управление? Появляется роль ИИ-лидера (CAIO), возникают гибридные и централизованные модели управления агентами.

⏺ ИИ управление
Система управления ИИ на уровне всей организации — следующий этап зрелости.

⏺ Кейсы
Примеры из ритейла, финансов, логистики, госсектора — кто и как уже использует агентов.

✅ Вывод: если вы планируете работать с агентами — этот материал точно надо изучить. Здесь есть всё: от базовых определений до готовых моделей внедрения и риск-менеджмента.

👌Ссылки на источники и исследования внутри тоже есть — можно углубляться в тему еще дальше.


Пы. Сы
Примеров по градблоку, увы, нет), но мы же можем это исправить 😉

*В самой презентации этот термин, что очень важно, не переводится, а дается в оригинале, так как это условное название модели.

Вот полная расшифровка PRACTICE-модели из презентации:

· P - Portability (Переносимость, отчуждаемость): Способность агента работать в разных средах.
· R - Runtime Efficiency (Эффективность выполнения): Оптимальное соотношение затраченных ресурсов и результата.
· A - Autonomy (Автономность и адаптивность): Способность самостоятельно адаптироваться и действовать.
· C - Context Awareness (Контекстуальная осведомленность): Понимание агентом окружающего контекста и умение в нем действовать.
· T - Trustworthiness & Controllability (Доверие и управляемость): Прозрачность, безопасность и возможность контроля со стороны человека.
· I - Identity (Идентичность): Восприятие агента как полноценного субъекта деятельности.
· C - Communication & Presence (Возможность коммуникаций): Способность общаться и взаимодействовать.
· E - Extendability (Расширяемость): Возможность масштабирования и наращивания функционала.

🤖 Ремонт без стресса и просрочек: ИИ-бригадир от российских студентов ускорит работы на 25%

Знакомьтесь с будущим ремонта — платформа ConstrAct, разработанная магистрантами Университета ИТМО. Этот цифровой помощник на базе искусственного интеллекта берет на себя самые сложные и рутинные задачи: от создания дизайн-проекта до контроля за «последним гвоздем».

🔴Как это работает?
Вы загружаете в систему чертежи и планы, а ИИ-бригадир всего за 2 минуты:
✅Составляет точную смету, используя актуальные СНиПы и ГОСТы.
✅ Анализирует рынок и находит лучшие цены на материалы.
✅ Формирует полный пакет документов и выстраивает этапы работ.

🔴В чем выгода?
Для строительных компаний и частных заказчиков это значит:
✅ Экономия до 25% времени на управлении проектом.
✅ Сокращение перерасхода бюджета на 20%.
✅ Срывы сроков происходят вдвое реже.

При этом ИИ не заменяет сметчиков и прорабов, а становится их мощным инструментом, берущим на себя рутину.

Хотя сегодня ИИ в строительстве используют только около 12% компаний (кто-то называет и большее число) , будущее — за такими решениями. Уже сейчас платформа привлекает внимание крупных девелоперов и маркетплейсов, и ведутся переговоры о первых пилотных внедрениях.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Рекомендуем материал от наших коллег с канала «Буквами о цифре».

Они подготовили краткий обзор о цифровой трансформации стройкомплекса Подмосковья. В посте — эксклюзивные комментарии министра и данные о том, как технологии и ИИ сделали отрасль прозрачнее и эффективнее.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Реалии и перспективы российской космической системы ДЗЗ в контексте перехода на рыночную модель

Доклад заместителя генерального конструктора АО «РКС» Емельянова А.А. на конференции ИКИ РАН

Собрал для вас скриншоты презентации и тезисы доклада, которые показались мне любопытными:

1️⃣ Наземная инфраструктура ДЗЗ Роскосмоса полностью переведена на сервисную модель. Приемные средства Роскосмоса и Росгидромета унифицированы до 3-4 классов устройств

2️⃣ Федеральный фонд данных ДЗЗ содержит 7+ петабайт снимков с 31 космического аппарата

3️⃣ Поправки в законодательство в части обязательности использования данных ДЗЗ в контрольно-надзорной деятельности и отчетности подконтрольных хоз.субъектов находятся на рассмотрении у законодателей

4️⃣ Крупнейшие заказчики данных из банка базовых продуктов ДЗЗ Роскосмоса:

⛽️ Газпромнефть (9,6 млрд кв.км)
🚢 Атомфлот (3,4 млрд кв.км )
🌾 Фед.инф.система земель с/х назначения (22 млн кв.км)

5️⃣ АО "РКС" и ИКИ РАН технологически готовы создать прибор с характеристиками, аналогичными Sentinel-2 и Landsat

6️⃣ В 2024 в сервисах "Цифровой Земли" суммарно проанализировано 13+ млн кв.км данных, в том числе 8,7 млн кв.км лесов

7️⃣ Планы по увеличению российской спутниковой группировки ДЗЗ к 2036:
▸ 30+ частных аппаратов
▸ 10 государственных аппаратов в коммерческом сегменте (с разрешением до 10 м)

8️⃣ Из-за сложных географических и метеоусловий вероятность проведения кондиционной космической съемки территории России - менее 20-30%

🎥 Таймкод доклада

🤖 В России представили киберкран с управлением за 1000 км

Представьте, что вы управляете гигантским промышленным краном в Туле, сидя за пультом в Санкт-Петербурге. Это уже не фантастика, а российская реальность. Наша промышленность сделала огромный шаг в будущее с появлением первого в стране киберкрана.

🔴Что это за чудо-техника?
Это не просто кран, а высокотехнологичный комплекс от компаний «Интехком» и «Вирсайн Инновации». Его ключевая особенность — полноценное дистанционное управление на расстоянии до 1000 километров. Но как это работает?

🔴Технологическая магия: что внутри?
· Сверхнадежная связь:
В основе — запатентованная технология проводной подачи сигнала, которая гарантирует передачу видео 4К без задержек и неуязвима для радиопомех.
· Искусственное зрение: Кран оснащен 3D-лидарами, камерами и датчиками. Он «видит» цех в мельчайших деталях, отслеживает движение людей и имеет защиту от столкновений.
· Функция антираскачки: Обеспечивает плавное и точное перемещение грузов, даже если оператор находится за тысячу километров.

🔴Где это уже работает?
Технология прошла апробацию и успешно внедрена на стратегически важных объектах:
· Заводы «Норникеля» в Дудинке и Мурманске
· Предприятие «Северсталь-метиз» в Череповце
· Металлургический комбинат в Липецке
· Строительство нового корпуса НИИ Склифосовского в Москве

🔴Почему это меняет все?

Как отмечает гендиректор «Интехкома» Игорь Овян, эта технология кардинально меняет саму концепцию работы машиниста крана.
· Комфорт и безопасность: Оператор теперь может работать в современном офисе, а не в шумном, пыльном цеху. Это решает проблему тяжелых вахтовых условий.
· Доступ к кадрам: Появляется возможность привлекать лучших специалистов из любого региона страны, не перевозя их на объект.
· Эффективность: Кран может работать в автоматическом режиме, повышая общую производительность предприятия.

Этот проект — яркий пример того, как цифровизация и инновации создают новую, технологичную и комфортную реальность для российской промышленности. Будущее, в котором машины управляются на расстоянии, уже наступило

#ИИ #Роботы #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 ИИ на стройке: Московские цифровые сервисы стали доступны регионам в Атласе АСИ

Москва, давно ставшая лидером в внедрении цифровых технологий в градостроительстве, продолжает системно делиться своими наработками. Теперь три ключевых сервиса на основе искусственного интеллекта официально пополнили каталог лучших практик — Атлас сервисно-инфраструктурных решений Агентства стратегических инициатив (АСИ).

🔴Что это за сервисы?
1. «Квартирография» — это настоящий искусственный интеллект для планировщиков. Сервис анализирует массу параметров и создает оптимальные планировки квартир, позволяя использовать площадь здания на 45% эффективнее. Результат — более комфортное и продуманное жилье.
2. «Цифровой нормоконтроль» — революция в согласованиях. Робот проверяет проектную документацию на соответствие всем нормам и правилам, сокращая время этой рутинной, но vitalной процедуры в два раза. Это ускоряет старт строительства и минимизирует человеческие ошибки.
3. «Мониторинг хода строительства» — «всевидящее око» для стройки. С помощью компьютерного зрения сервис анализирует фото и видео с объектов и с точностью до 90% определяет стадию строительства, фиксируя прогресс и возможные отклонения.

🔴Почему это важно для всей страны?
Как сообщал ранее мэр Москвы Сергей Собянин, в рамках соглашения с вице-премьером Маратом Хуснуллиным лучшие практики столицы будут тиражироваться по России. Это значит, что технологии, доказавшие свою эффективность в мегаполисе, помогут и другим городам:
· Строить быстрее и качественнее.
· Развивать современную городскую инфраструктуру.
· Повышать комфорт новой жилой застройки.

💬 "Москва активно апробирует и масштабирует разработки на столичных стройплощадках и делится передовыми цифровыми технологиями с другими регионами. Теперь три новых цифровых сервиса, созданных в Центре искусственного интеллекта в градостроительстве, доступны в Атласе сервисно-инфраструктурных решений Агентства стратегических инициатив. Это в очередной раз подтверждает их эффективность и востребованность", – цитирует Владимира Ефимова пресс-служба столичного градкомплекса.

💬Глава департамента градостроительной политики Владислав Овчинский добавил, что работа по повышению доступности цифровых решений для стройкомплекса будет продолжаться. Московские сервисы позволяют не только ускорить темпы строительства, но и значительно улучшить качество возводимых объектов.

💡Пилоты уже запущены, а работа продолжается
Важно отметить, что тиражирование технологий уже активно началось. Центр искусственного интеллекта уже проводит масштабную работу с регионами: на сегодняшний день успешно проведены  пилоты  по внедрению сервисов «Цифровой нормоконтроль» и «Квартирография» в 20   субъектах страны.

И это только начало. В наступающем 2026 году эта практика будет не только расширяться, но и дополняться новыми цифровыми решениями, которые уже разрабатываются Центром искусственного интеллекта.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🔴Рекомендация, особенно тем, кто давно работает с региональными ГИСОГД, вы  наверняка помните Петра Метёлкина по его работе в Проектном офисе Минстроя РФ.

Очень рекомендую приобрести его книгу «Искусственный интеллект. Основы и практические решения» – тираж на исходе, экземпляров осталось совсем мало, надо торопиться!

Кстати, в декабре запланирована встреча с автором, где можно будет получить автограф. А еще Петр расскажет, чем он занимается сейчас и какое отношение это имеет к искусственному интеллекту.

По точной дате сориентирую позже. Будьте на связи😉

https://ozon.ru/t/ynIKSYR

🤖 Яндекс запустил «Нейроюриста» — ИИ, который выполняет до 40% задач юриста

🔴Это мощный инструмент для автоматизации рутины. Ключевая особенность — он интегрирован с правовой системой «Гарант» и умеет работать с документами.

🔴Что умеет «Нейроюрист»?
✅Анализировать договоры, сравнивать версии и упрощать сложные юридические тексты.
✅Проверять файлы (PDF, изображения, презентации) на соответствие законодательству.
✅ Давать развернутые ответы на сложные вопросы со ссылками на нормы права и судебную практику.

Сервис был создан юристами для юристов, что обеспечивает понимание иерархии источников права. 86% его ответов получили высокую оценку от живых специалистов.

🔴Пока доступно 2️⃣0️⃣ бесплатных запросов в месяц для тестирования, а для компаний есть опция развертывания на своей инфраструктуре.

#НейроЮрист
#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 AlphaEarth Foundations: Как новый ИИ от Google «видит» всю планету и помогает строить умные города

Каждый день спутники присылают терабайты данных о нашей планете: снимки, радарные замеры, климатические модели. Но вся эта информация разрозненна — как пазл, который никто не может собрать. Что, если бы появился инструмент, который объединил все эти данные в одну четкую и понятную картину?

🔴Представляем AlphaEarth Foundations — революционную модель ИИ от Google DeepMind, которая работает как «виртуальный спутник». Она объединяет гигантское количество  разрозненных данных в единую цифровую модель всей поверхности Земли с невероятной детализацией — 10 на 10 метров.

🔴Как это работает?
Модель берет данные из десятков источников (оптика, радар, лидар, климатические симуляции) и создает для каждого участка планеты его «цифровой отпечаток» — емкое математическое описание (эмбеддинг). Это в 16 раз компактнее, чем у предыдущих систем, и позволяет анализировать планету целиком с невиданной скоростью и точностью.

🔴Эта технология уже доступна в Google Earth Engine как Satellite Embedding Dataset, и ее тестируют более 50 организаций по всему миру для решения задач в сельском хозяйстве, экологии и картографии.

🔴А при чем здесь города? Моделируем пользу для урбанистики.

Вот как эта технология может изменить подход к развитию наших городов:
1️⃣«Живой» генплан. Вместо статичных карт у градостроителей появляется динамическая, обновляемая модель города. Можно в режиме, близком к реальному времени, отслеживать:
   · Стихийную застройку: Выявлять незаконное строительство или изменение землепользования на самых ранних стадиях.
   · Тепловые острова: Точно видеть, какие районы города перегреваются больше всего, и планировать озеленение именно там, где это критически необходимо.
   · Плотность застройки и нагрузку на инфраструктуру: Анализировать, как рост числа зданий влияет на транспорт, электросети и водоснабжение.
2️⃣ Точный мониторинг зеленых зон. Система может автоматически классифицировать типы растительности (деревья, кустарники, газоны) и отслеживать их здоровье. Это позволяет не просто считать гектары парков, а понимать, где они деградируют, и эффективно распределять ресурсы на их содержание.
3️⃣Управление водными ресурсами и ЧС.
   · Анализ подтоплений: Модель, объединяющая данные о рельефе, осадках и застройке, может с высокой точностью прогнозировать зоны риска при паводках или сильных ливнях.
   · Планирование дренажных систем: Помогает проектировать инженерные сети, основываясь на реальном поведении водных потоков, а не на теоретических моделях.
4️⃣ Транспорт и логистика. Интеграция данных о дорожной сети, качестве покрытия и даже теневой активности (например, по движению машин) позволяет оптимизировать маршруты общественного транспорта и планировать строительство новых дорог именно там, где в них есть реальная потребность.

🔴Пример из реальности: Инициатива Global Ecosystems Atlas уже использует эти данные для классификации неизученных экосистем. Представьте, что такой же подход применяется к городской среде — мы получим детальнейшую классификацию типов городских территорий, что является основой для любого умного планирования.

Будущее уже здесь. AlphaEarth Foundations — это не просто карта, это «цифровой двойник» земной поверхности, который помогает нам не просто наблюдать за планетой, а понимать ее и принимать обоснованные решения. И один из самых перспективных путей ее применения — создание более умных, устойчивых и комфортных для жизни городов.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure