Top.Mail.Ru
26 октября 2022

Как нейросети и машинное обучение меняют девелопмент

Пять умных сервисов в девелопменте, в которых применяется искусственный интеллект и машинное обучение

Объем информации в мире каждый год растет экспоненциально. К 2022 году человечество накопило около 80 зеттабайт оцифрованных данных (1 зеттабайт равен 1 триллиону гигабайт). Весь этот массив информации, который обозначают термином Big Data, еще относительно недавно собирали и исследовали вручную. Однако начиная с 2016 года стал развиваться тренд на обработку данных с помощью нейросетей, что дало возможность любому бизнесу, в том числе и девелоперам, значительно повысить качество продукта и эффективность. Подробнее об этом «Стройгазете» рассказал директор по цифровому продукту компании GloraX Артем Чернов.

Невидимый наблюдатель

Улучшение условий безопасности на стройке - приоритетный вопрос для девелоперов. В частности, в несколько раз сократить количество несчастных случаев на стройплощадках застройщикам помогло появление «умных» камер. Фото и видеозаписи с них непрерывно обрабатывает нейросеть, затем на основании полученных данных система сигнализирует о потенциальных рисках и опасностях.

Таким образом искусственный интеллект может предупредить о возгорании или наличии шаткой конструкции, а также сообщить ответственным сотрудникам о нарушении техники безопасности, если, например, на стройплощадке зафиксирован сотрудник без каски.

Объемное проектирование и генеративный дизайн

Другое не менее интересное применение AL-технологий (технологии искусственного интеллекта) - создание цифровых макетов зданий при помощи съемок и данных, полученных с камер дронов и автономных роботов. Передвигаясь по строительной площадке, они фиксируют точечные пространственные объекты, которые затем нейросеть обрабатывает и представляет в виде объемной модели. Опираясь на эти макеты, руководители могут отслеживать все изменения на строительном объекте и сопоставлять корректность выполнения работ с проектной документацией. Главный плюс – возможность узнавать о рисках заранее. Это главный источник экономии, который быстро окупает все вложения в такие технологии.

Al на службе клиентского сервиса

Нейросети незаметно взаимодействуют и с покупателями недвижимости. Например, ML-алгоритмы лежат в основе многих оценочных программ. Еще задолго до старта продаж искусственный интеллект обрабатывает чертежи и схемы будущих лотов - определяет их площади, количество комнат, местоположение окон и дверей. Эти параметры нейронная сеть использует для создания карточек описания квартир. Также на основе двумерных планов ML-алгоритмы генерируют полноценные рендеры помещений, расставляют на них мебель и даже предлагают варианты отделки. В конечном итоге это экономит время застройщику и исключает технические ошибки при размещении рекламы - карточки автоматически подгружаются на страницы сайтов продаж и агрегаторов и адаптируются под них.

Al-инструменты лежат в основе многих рекомендательных сервисов. Например, алгоритмы делают выборки предложении для покупателей на основании анализа их поведения в сети. А еще искусственный интеллект помогает определять оптимальную стоимость лотов - опираясь на рыночную ситуацию, исторические данные, ценовые предложения конкурентов, курс валют и ипотечную ставку.

Помимо этого, искусственный интеллект помогает клиенту определиться с выбором недвижимости по заданным параметрам, а затем сопровождает его на всем пути владения объектом. Так, в компании GloraX появился цифровой помощник Lora, который заменяет менеджера по продажам, специалиста клиентского сервиса, ипотечного брокера и менеджера по постпродажному обслуживанию. Система собирает и систематизирует запросы и обращения клиентов. Это сокращает время на обработку данных и позволяет в кратчайшие сроки предлагать оптимальные решения и помогать решать кейсы клиента без долгих уточняющих вопросов.

Дом с умом

Девелоперы используют возможности нейросети не только для сопровождения процесса заключения сделки. После ввода объекта в эксплуатацию искусственный интеллект позволяет в автоматическом режиме вести контроль работы всех систем жизнеобеспечения дома – от безопасного функционирования лифтов, до бесперебойной работы квартирных контроллеров протечки и «умных выключателей». Контролируя степень износа инженерных систем, машины помогают избежать аварий и протечек, а также уменьшают затраты жителей на эксплуатацию зданий и коммунальные услуги.

Технологии будущего

В строительной отрасли Al-технологиям придают важное значение. Об этом говорит исследование McKinsey Global Institute - если в 2017 году инструментами искусственного интеллекта пользовались менее 16% застройщиков, то сейчас эта практика распространена повсеместно. В будущем тенденция продолжится - роботы и автономная техника сведут к минимуму влияние человеческого фактора, повысят эффективность строительства, его безопасность и качество.

С развитием технологии появится множество сервисных программ по управлению инфраструктурой «умных» квартир. Например, виртуальные хаускиперы, которые возьмут на себя организацию быта и всю коммуникацию с управляющей компанией.

Какие вопросы девелопмента решат нейросети в ближайшем будущем?

Современный девелопмент решает вопросы не только в стадии строительства и приобретения объекта, но и в дальнейшей эксплуатации. Машинное обучение всегда строится на базах данных, а значит профессиональное программное обеспечение в ближайшие годы будет массово приобретать надстройки искусственного интеллекта: технология его использования развивается и становится дешевле, а профессионалы рынка обладают большим объемом типизированых данных. Когда нейросети научатся обрабатывать и собирать эти данные с минимальными временными издержками, мы увидим, как у архитекторов, проектировщиков, строителей, инженеров появятся цифровые напарники, которые смогут как порекомендовать лучшее решение, так и, что особенно важно в девелопменте, предсказать риски.

В части работы с клиентами, а не профессионалами внутри компании, ключевая проблема заключается в сборе данных о них самих, а не их деятельности. Современные технологии предиктивной аналитики и маркетинга позволяют совмещать разнородные данные о клиентах на основе цифровых следов в соцсетях, на сайтах ретейлеров и е-кома, государственных и финансовых организаций. Однако, не стоит переживать по этому поводу, банальная «скупка» контактных баз уходит в прошлое. Она попросту неэффективна. Гораздо важнее научиться анализировать данные и предугадывать желания клиента до момента их возникновения.

К примеру, нейросеть видит по запросам и следам человека, что он интересуется инвестициями, покупает новый костюм для новой должности – значит через месяц ему разумно предложить инвестиции в недвижимость. А если мы заметим, что он публикует объявления о продаже дачи или машины, то стоит это сделать на пару недель раньше. Для стадии эксплуатации мы также развиваем возможность предугадывать желания клиентов в части заказов товаров, домашних услуг, ремонта и отдельно прорабатываем программы развития общения между жильцами, готовим к запуску комьюнити-центры в наших ЖК.

Читайте далее
04 / 10
Логотип СМИ
21 мая 2024
В Московском районе Казани построят жилой комплекс площадью почти 50 тыс. кв. м
Логотип СМИ
17 мая 2024
Под Петербургом построят жилой комплекс размером с небольшой город
Логотип СМИ
17 мая 2024
Рядом с Красным Селом появится жилой комплекс на 1,5 млн кв. м
Логотип СМИ
17 мая 2024
GloraX планирует построить у Красного Села микрорайон на 1,5 млн кв. метров
Логотип СМИ
16 мая 2024
Покупателей квартир привлекают научным подходом
Логотип СМИ
16 мая 2024
GloraX создал научную лабораторию для проектирования жилой среды
Логотип СМИ
16 мая 2024
Девелопмент по науке: GloraX внедрил новый подход к проектированию жилья
Логотип СМИ
16 мая 2024
Жить удобно: как окружающая городская среда влияет на самочувствие и благополучие
Логотип СМИ
24 апреля 2024
GloraX усиливает команду и расширяет географию проектов
Логотип СМИ
24 апреля 2024
Glorax собирает директоров