ГК А101 выбрала два ИИ-решения для расчёта армирования монолитных плит

ГК «А101» отобрала Contextmachine и AI Diagnost для автоматизации проектирования армирования плит перекрытия в программе «Техлаб Москва» Московского инновационного кластера. Победителей объявили на Московском стартап-саммите.

Заявки на участие подали более 1 200 специалистов из 53 регионов России, в основной этап прошли 50 команд. Три месяца они создавали ИИ-решения под запросы бизнеса вместе с ИТ-менторами и отраслевыми экспертами.

При проектировании монолитного дома инженеры рассчитывают нагрузки и получают цветные карты: на них видно, где плите перекрытия или фундаменту нужно дополнительное усиление арматурой. Раньше эти расчёты проектировщики переносили в трёхмерную цифровую модель здания вручную. Девелопер поставил задачу автоматизировать этот этап, ускорить выпуск рабочей документации и убрать лишний расход стали.

Contextmachine формирует схему участков дополнительного усиления перекрытий по результатам прочностного расчёта. Алгоритм классифицирует требования, строит геометрическую модель допустимых зон и дискретной оптимизацией определяет конфигурацию стержней с минимальным расходом стали при заданных конструктивных ограничениях. Результат передаётся прямо в BIM-модель. По словам CTO Андрея Астахова, на поиск варианта армирования конструктор тратит 4-7 рабочих дней, а в пилоте с «А101» систему адаптируют под стандарты компании, что сократит обработку одного корпуса с типовыми плитами на 3-7 дней.

AI Diagnost по тем же картам нагрузок подбирает арматуру под выделенные зоны и выдаёт готовую раскладку с точным диаметром и длиной каждого стержня. Из вариантов алгоритм выбирает самый экономный по металлу и удобный для сборки на площадке. Разработчики заявляют снижение расхода на 15-25% массы металла. Сейчас на архивных проектах девелопера они сверяют раскладку алгоритма с расчётами проектировщиков, чтобы зафиксировать экономию по каждому типу плит.

Артем Чернов, директор по развитию информационных систем ГК «А101», пояснил, что компания рассчитывала на одного подрядчика, но поддержала две команды: одна берёт на себя оптическое распознавание карт нагрузок, вторая отвечает за оптимизацию расхода стали.

Источник — CNews — промтехнологии