В МГСУ в следующем году запустят крупнейший в России 3D-принтер
Аналогичный механизм для печати зданий уже есть в США.
В России пока что стоится корпус, в котором разместят 3D-принтер. Готов каркас атриума, где в последующем разместится принтер, фундамент и основание со специальной нишей для амортизационных систем.
Новый принтер станет крупнейшим в России и одним из самых крупных в мире.
🤖 Генераторы изображений стали удобным инструментом для создания первых набросков, помогают быстро редактировать изображения, повышать их качество и проверять разные концепции без длительной ручной работы.
🏙 ИИ также способен анализировать данные о ветре, температуре и освещенности на проектируемом участке, если для этого используется точная цифровая модель города.
🔵 При этом нейросети пока не умеют выполнять точные геометрические расчеты. Они не обучены представлениям о реальных пространственных характеристиках и не обладают необходимыми сведениями о физическом мире. Поэтому они не заменяют рендеринг и визуализацию, а лишь ускоряют отдельные этапы работы.
⏲ В будущем наиболее перспективным направлением считается появление специализированного ПО на базе ИИ. Такие системы смогут автоматизировать подготовку строительных чертежей, на которую сегодня уходит до 60% времени проектирования, генерировать детальные планировки и упростить обмен данными между участниками проекта.
В Канаде создают 3D-карту деревьев для городского озеленения
🔫 В городе Гвельф реестр растительности велся вручную. Последний раз он обновлялся 12 лет назад.
Сейчас специалисты этот процесс автоматизируют: устанавливают на пикапы мобильные лазерные сканеры для создания цифровой копии всех городских деревьев.
🔍 Машины со сканерами делают два миллиона измерений в секунду, фиксируя высоту, диаметр ствола, объем кроны и местоположение каждого дерева, информацию о близлежащей инфраструктуре.
🏠 Проект поможет достичь 40%го озеленения Канады к 2070 году, рассчитывают авторы инициативы.
В регионах предложили создать единого оператора инженерных работ
📊 Для синхронизации работ на разных сетях и координации властей, бизнеса и ресурсных компаний в каждом регионе РФ необходимо создать единого оператора, считает исполнительный директор Клуба инвесторов Москвы Владислав Преображенский.
🧲 Все мы были свидетелями, когда разные службы по очереди на одной и той же улице укладывали асфальт, прокладывали трубы, а потом опять тянули какие-то сети. Чтобы избежать этого, в регионах нужно создать единого оператора, который обеспечит эффективное взаимодействие между застройщиками, ресурсоснабжающими компаниями и местной администрацией.
👤 Владислав Преображенский,
исполнительный директор Клуба инвесторов Москвы
⏲ По мнению Преображенского, такая система позволит сократить бюджетные расходы, снизить число отключений коммунальных услуг и перекрытий дорог, а также упростит реализацию проектов комплексного развития территорий.
🏙 Решение может пригодиться девелоперскому бизнесу любого масштаба и для разных подразделений. В маркетинге она ускоряет адаптацию контента под разные аудитории и подготовку материалов. HR-служба быстрее обрабатывает резюме, а аналитикам модель помогает отслеживать лиды и связывать данные из разных внутренних систем.
📊 Модель становится базой для создания профильных ИИ-агентов под задачи заказчика. Это обеспечивает надежное хранение корпоративных данных.
🛜 Продукт «Девелоника-GPT» представлен компанией «Девелоника». Он напрямую подключается к основным рабочим сервисам компании — Confluence и Jira. Каждый сотрудник получает доступ через свой личный токен.
👥 На основе «Девелоники-GPT» также можно создавать собственных ИИ-агентов под конкретные процессы.
👷 Строительный рынок в России – это почти 18 трлн. рублей в год. При таких масштабах кажется, что индустрия уже давно должна была пройти путь цифровизации. Почему этого не произошло?
🤩 Денис Колов, коммерческий директор "Экзон", объяснил, почему Excel - это не инструмент, а проблема.
Дубай запускает платформу цифрового двойника всего эмирата
🇦🇪 Проект объединяет комплексные данные об объектах, инфраструктуре и жилых зданиях.
🏗 Платформа включает 3D-модели более 195 тыс. зданий, 330 тыс. общественных объектов и 280 000тыс. элементов инфраструктуры. Она интегрирует более 1,5 тыс. слоев геопространственных данных и более 100 приложений в различных секторах.
🏢 На будущих этапах проекта цифровой двойник также позволит моделировать сценарии природных катаклизмов, управлять активами и анализировать перспективы долгосрочных городских проектов.