Главгосэкспертиза поделилась практическим опытом внедрения ИИ в экспертизу

В начале лекции заместитель руководителя Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы России Александр Перепелица отметил, что сегодня Главгосэкспертиза принимает активное участие в создании единого цифрового пространства, в котором смогут работать и взаимодействовать все участники строительной отрасли.

По его словам, трансформация работы с данными в Главгосэкспертизе началась в 2017 году с перехода от бумажного документооборота к «электронной бумаге», а затем наступил этап работы с машиночитаемыми данными. Для обработки данных, содержащихся в документах, не переведенных в машиночитаемый формат, Учреждение приступило к внедрению систем (модулей) с элементами искусственного интеллекта.

«За два года количество файлов в формате XML в информационных системах Главгосэкспертизы России увеличилось в 60 раз, а количество файлов 3D-моделей (IFC) и комплектов проектной документации с 3D-моделями в ГИС ЕГРЗ увеличилось в 21,5 раза», – рассказал Александр Перепелица.

Также спикер подчеркнул, что одна из основных целей Учреждения на сегодняшний день – полный переход к формированию информации об объектах капитального строительства только в машиночитаемом виде.

Слушателям лекции были представлены возможности федеральной государственной информационной системы «Единый государственный реестр заключений экспертизы объектов капитального строительства» (ГИС ЕГРЗ), оператором которой является Главгосэкспертиза. Среди других сервисных продуктов, применяемых ведомством в работе, Александр Перепелица остановился на карте инженерных изысканий, сервисах проверки XML-документов и визуализации 3D-моделей, а также Витрине проектов ЕГРЗ и классификаторе объектов капитального строительства (ОКС) по функциональному назначению.

Затем в ходе лекции заместитель руководителя Службы анализа данных и ведения ЕГРЗ Главгосэкспертизы России Алексей Иванов рассказал о перспективах использования искусственного интеллекта при экспертизе проектной документации.

Он отметил, что главная задача искусственного интеллекта – имитация логического мышления человека. Для этого ИИ необходимо обучать на основе знаний, накопленных специалистами.

«Система принимает входные данные в виде речи, текста, изображения, а затем обрабатывает их, применяя различные правила и алгоритмы. После обработки система выдает результат, который оценивается посредством анализа и/или обратной связи. Наконец, система использует свои оценки для корректировки входных данных, правил и алгоритмов, а также целевых результатов. Этот цикл продолжается до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат», – рассказал Алексей Иванов.

Таким образом, искусственный интеллект невозможен без человеческих знаний и опыта, без методов и алгоритмов, позволяющих реализовать модели естественного интеллекта, а также без высокопроизводительных вычислительных ресурсов.

Однако существуют и проблемы внедрения ИИ. Алексей Иванов назвал основные из них – распределение ответственности при использовании искусственного интеллекта, наличие авторских прав на обучающие массивы и результат работы искусственного интеллекта, предвзятые результаты работы ИИ при недостатке обучения.

Также он выделил предпосылки использования искусственного интеллекта при экспертизе проектной документации. ИИ позволит обрабатывать большой объем неструктурированных и неформализованных данных, выполнять рутинные процедуры при работе с большими комплектами документации, выступать «умным» помощником для эксперта.

«Внедрение искусственного интеллекта в экспертизу – важный шаг для дальнейшего развития строительной отрасли», – подчеркнул Алексей Иванов.

Подробнее о практических аспектах внедрения искусственного интеллекта в экспертизу в рамках лекции рассказал руководитель проектов Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы Павел Буткин. По его словам, сегодня многие компании предлагают услуги по внедрению и использованию ИИ, однако большинство из них не способны полноценно обработать большой неструктурированный массив информации проектной документации, представляемой на экспертизу. В связи с этим было решено разрабатывать и внедрять собственные решения в системы Учреждения.

«Для обучения искусственного интеллекта мы взяли 130 тысяч заключений экспертизы, 12 миллионов абзацев текста проектной документации и 500 тысяч типовых замечаний. Кроме того, были использованы открытые обучающие библиотеки, словарь отраслевых синонимов, справочник исключений и другие инструменты, которые помогли научить систему релевантному поиску специфической для отрасли информации в рутинных проверках эксперта», – отметил Павел Буткин.

Сейчас Главгосэкспертиза продолжает активно работать с искусственным интеллектом и внедрять новые функции в строительную экспертизу. По словам спикера, в планах стоит создать универсальный инструмент, который будет искать ошибки не по заданным правилам, а осуществлять комплексный свободный поиск по всему пакету документов.

«Наша цель – чтобы заявитель, только загружая проектную документацию на экспертизу, мог сразу получить от нейросети все замечания, которые будут рекомендованы к исправлению. Однако, стоит отметить, что каким бы умным в области экспертизы не был искусственный интеллект, ключевую роль все равно будет играть эксперт», – подытожил руководитель проектов Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы.

Источник и фото: Пресс-служба Главгосэкспертиза РФ