Автоматизация создания исполнительной документации с помощью ИИ
В современном строительстве создание исполнительной документации — одна из самых трудоемких и время-затратных задач. Эта документация включает чертежи, сертификаты на материалы, данные о выполненных работах, информацию о подрядчиках и заказчиках. Автоматизация этого процесса с помощью искусственного интеллекта (ИИ) может значительно сократить время и уменьшить количество ошибок, связанных с человеческим фактором. Сразу скажу, что всегда систему и алгоритмы можно улучшать, дополнять и дорабатывать под конкретные задачи.
Цель этой статьи — обсудить возможности использования ИИ для автоматизации процесса создания исполнительной документации, представить примеры нейросетей, которые могут помочь в решении этой задачи, написать примеры промтов и алгоритм выполнения, а также адаптировать подходы для применения в России. Поговорив со своим другом и по совместительству строителем и инженером, я решил попробовать реализовать данный проект и протестировать в компании своего товарища. Приступим: сначала я кратко распишу возможные инструменты и далее попробую раскрыть тему более детально
Примеры нейросетей для автоматизации исполнительной документации
На сегодняшний день существует несколько инструментов, которые можно использовать для создания строительной документации на основе данных, полученных в процессе выполнения работ:
1. OpenAI GPT-4 и другие языковые модели
Модели на основе GPT могут быть полезны для автоматической генерации текстовых частей исполнительной документации, таких как отчеты о выполненных работах, данные подрядчиков и заказчиков, а также описания материалов. Модели могут анализировать вводные данные и формировать необходимую документацию, выполняя роль ассистента по документообороту.
2. NLP-модели (Natural Language Processing)
Такие модели, как BERT, RoBERTa или российская версия RuGPT, могут анализировать и классифицировать документы, находить нужную информацию в объемных текстах, автоматически заполнять формы и добавлять комментарии на основе поступающих данных.
3. Компьютерное зрение (CNN, Convolutional Neural Networks)
Для работы с чертежами и графической документацией можно использовать нейросети, специализирующиеся на распознавании изображений и анализе чертежей. Например, архитектурные проекты могут быть обработаны с помощью таких инструментов, как Pix2Pix или U-Net, что позволит распознавать элементы чертежей и вносить изменения автоматически.
4. AI инструменты для BIM (Building Information Modeling)
Нейросети, интегрированные в BIM-программы (например, Autodesk Revit с AI-надстройками), могут автоматизировать создание и корректировку чертежей на основе входных данных. Они также могут интегрироваться с IoT-устройствами для получения реальных данных о ходе строительства.
Алгоритм автоматизации создания исполнительной документации
Для реализации создания исполнительной документации на основе ИИ можно предложить следующий алгоритм:
1. Сбор исходных данных
В первую очередь нужно собрать все данные о выполненных работах, объемах, сертификатах на материалы, подрядчиках и заказчиках. Это могут быть файлы с текстовыми описаниями, таблицы с объемами работ, чертежи в цифровом формате (AutoCAD, Revit), а также фотографии выполненных этапов.
Модели на базе NLP (Natural Language Processing) могут помочь в автоматизации сбора и структурирования данных. Например, языковая модель GPT-4 способна обрабатывать текстовые документы и автоматически извлекать ключевые данные. Ваша задача:
1. Собрать файлы с данными (документы Word, Excel, PDF).
2. Загрузить их в модель, настроенную для анализа текстов и таблиц.
3. Нейросеть автоматически извлечет такие данные, как объемы выполненных работ, даты, номера сертификатов, и поместит их в нужные разделы шаблонов документов.
Пример: Вы загружаете в систему PDF-документ с сертификатами на материалы, и нейросеть автоматически вставляет данные, такие как номер сертификата, дату выдачи, в нужные поля исполнительной документации.
2. Обработка данных с помощью ИИ
Используя модели NLP и языковые модели, такие как GPT-4, можно автоматически сгенерировать текстовую часть документации. Модели могут анализировать данные и генерировать отчетность на основе предоставленной информации, заполнять формы и таблицы, а также генерировать текст для сертификатов.
1. Вы вводите ключевую информацию о работах, например: “Бетонирование фундаментной плиты, оси Ж2-И/39-40, дата начала 22 марта 2024 г., дата завершения 22 марта 2024 г.”
2. Нейросеть автоматически генерирует отчет:
“Бетонирование фундаментной плиты в осях Ж2-И/39-40 выполнено в соответствии с проектной документацией. Работы начаты 22 марта 2024 года и завершены в тот же день.”
Пример:
Вводные данные: объемы выполненных работ, использованные материалы, данные подрядчика.
Результат: автоматически сгенерированный текст отчета с подробным описанием выполненных задач.
3. Автоматическое создание чертежей
Для работы с чертежами и графической документацией можно использовать нейросети для распознавания изображений и объектов. Такие инструменты, как Pix2Pix или Unet специализированные BIM-решения, могут генерировать чертежи на основе исходных данных и вносить корректировки в уже существующие планы.
1. Загружаете данные о проекте и исходные чертежи в систему.
2. Нейросеть автоматически вносит изменения в чертежи, основываясь на завершенных работах.
3. Генерация исполнительных схем: например, на чертеже добавляется пометка о бетонировании фундаментной плиты в указанных осях.
Пример:
Данные о выполненных работах и изменениях в проекте автоматически вносятся в чертежи и схемы. Нейросеть анализирует проект и создаёт необходимые исправления в зависимости от объемов работ и изменений на строительной площадке.
4. Создание пакета документов
На заключительном этапе ИИ объединяет все сгенерированные данные (текстовую и графическую информацию) в единый пакет документации. Это могут быть файлы PDF или DOC, где будут включены отчеты, чертежи, схемы и сертификаты на материалы.
1. Модель анализирует текст сертификатов и протоколов.
2. Система проверяет, что все документы соответствуют требованиям ГОСТ и СНиП, и выдает отчет о соответствии.
Пример: Если в сертификате на бетон указано, что смесь прошла испытание, ИИ проверит, что номер партии и дата испытаний соответствуют данным в исполнительной документации.
Нейросеть собирает воедино все элементы (отчеты, чертежи, сертификаты), формирует структуру документации и подготавливает её к передаче заказчику или контролирующим органам.
Для адаптации предложенных решений под российские реалии важно учесть требования законодательства (например, СНиПы и ГОСТы), а также специфику российского строительного рынка.
Для российских строительных проектов могут использоваться локализованные модели, такие как RuGPT, которые уже адаптированы под русский язык и правовые нормы. Они помогут быстрее и точнее обработать текстовую информацию и заполнить необходимые формы в соответствии с российскими стандартами (СНиП, ГОСТ).
Идем дальше.......
Пример полного использования нейросети
Предположим, у вас есть проект по бетонированию фундаментной плиты, и вам нужно создать исполнительную документацию:
Шаг 1: Загрузите все исходные данные в систему: объемы бетона, сертификаты на материалы, чертежи.
Шаг 2: Система на основе GPT-4 автоматически сгенерирует текст отчета о бетонировании, укажет объемы, даты начала и окончания работ.
Шаг 3: Модель компьютерного зрения модифицирует чертежи, добавляя пометки об установке бетонной плиты.
Шаг 4: Система проверит корректность сертификатов и протоколов испытаний.
Шаг 5: Нейросеть автоматически соберет все данные в один документ и сформирует исполнительную документацию, готовую для передачи заказчику.
Примеры промптов для языковых моделей (GPT-4, RuGPT)
1. Заполнение текстовых разделов исполнительной документации
Промпт:
“Создай текст исполнительной документации для бетонирования фундаментной плиты в осях Ж2-И/39-40. Работы выполнены ООО ‘Строй’. Дата начала работ: 22 марта 2024 года. Дата окончания работ: 22 марта 2024 года. Проект: ООО ‘Генподряд’ шифр 1122.РП-АС5.УМО. Использованные материалы: бетонная смесь партии №24/00474, сертификат качества от 22.03.2024. Укажи, что работы выполнены по проектной документации и СНиП 12-01-2004.”
Ожидаемый результат: Нейросеть сгенерирует текст для документа, который включает все необходимые данные, такие как название проекта, использованные материалы и соответствие нормам.
2. Описание работ с указанием нормативных документов
Промпт:
“Составь текст для исполнительной документации, который включает следующие данные: название работы — устройство усадочных швов в осях Ж2-И/39-40. Работа выполнена по проекту ООО ‘Генподряд’, шифр 1122.РП-АС.5.УМО. Используй СП 48.13330.2019 ‘Свод правил. Организация строительства. СНиП 12-01-2004’ в качестве нормативного документа.”
Ожидаемый результат: Модель сгенерирует текст с точным описанием работ и ссылками на применённые нормативные документы.
Примеры промптов для моделей компьютерного зрения (для работы с чертежами и схемами)
3. Создание исполнительного чертежа на основе данных
Промпт:
“На основе предоставленного чертежа и данных о выполненных работах внеси изменения в план фундаментной плиты в осях Ж2-И/39-40. Укажи завершение бетонирования 22 марта 2024 года, добавь необходимые отметки для усадочных швов. Проект ООО ‘Генподряд’, шифр 1122.РП-АС.5.УМО.”
Ожидаемый результат: Система внесет изменения в чертеж, отобразив выполненные работы, добавит отметки об усадочных швах и укажет информацию о проекте.
4. Автоматическая валидация чертежа на соответствие нормам
Промпт:
“Проверь чертеж фундаментной плиты в осях Ж2-И/39-40 на соответствие СП 48.13330.2019 ‘Свод правил. Организация строительства’ и СНиП 12-01-2004. Укажи, есть ли несоответствия проекту шифра 1122.РП-АС.5.УМО.”
Ожидаемый результат: Нейросеть анализирует чертеж, сверяет его с проектными требованиями и укажет на возможные несоответствия или ошибки.
Примеры промптов для анализа и генерации текстов
5. Анализ сертификатов на материалы и их включение в документацию
Промпт:
“Анализируй предоставленные данные о сертификатах на бетонную смесь, партия №24/00474, дата — 22.03.2024. Сгенерируй текст для исполнительной документации с указанием, что бетон соответствует техническим требованиям и приложи результаты ультразвукового испытания прочности бетона от 29.03.2024.”
Ожидаемый результат: Нейросеть автоматически проверяет сертификаты и генерирует текст, подтверждающий их соответствие техническим нормам.
6. Компиляция исполнительной документации
Промпт:
“Создай финальный пакет исполнительной документации для проекта бетонирования фундаментной плиты в осях Ж2-И/39-40. Включи отчеты о выполненных работах, исполнительные схемы, сертификаты на материалы (партия №24/00474, сертификат от 22.03.2024), протоколы испытаний бетона (ультразвуковое испытание от 29.03.2024), даты начала и завершения работ.”
Ожидаемый результат: Система генерирует весь пакет документации, включая чертежи, текстовые отчеты и протоколы.
Примеры промптов для проверки и валидации данных
7. Валидация данных о выполненных работах
Промпт:
“Проверь правильность заполнения данных о выполненных работах: бетонирование фундаментной плиты в осях Ж2-И/39-40, проект ООО ‘Генподряд’, шифр 1122.РП-АС.5.УМО, сертификаты на бетонную смесь (№24/00474, от 22.03.2024). Соответствуют ли работы СНиП 12-01-2004?”
Ожидаемый результат: Нейросеть проверит данные на соответствие нормативным требованиям и проектной документации.
В целом весь алгоритм и инструменты требуют точечной настройки. Пробуем и тестируем. Будем дополнять и модернизировать.
Спасибо за прочтение….