L3 · образовательный трек

ИИ в архитектурно-строительном проектировании

Фундамент под L1 и L2: понятийная база, как устроен ИИ «на пальцах» строительной терминологии, учебный кейс нормоконтроля и практикумы с разбором.

Путь освоения ИИ для специалистов — обучающий курс
00

Язык отрасли

Прежде чем говорить об ИИ, договоримся о терминах процесса проектирования. Проект проходит стадии; у каждой свой результат и ответственный. Главная по «цене ошибки» — стадия «П» и её экспертиза.

ИРД +изыскания КонцепцияТЭО Проектная (П)→ ЭКСПЕРТИЗА Рабочая (РД)чертежи СПДС Авторнадзорна стройке здесь решается судьба сроков и бюджета
Упрощённый жизненный цикл проекта
ПП №87Постановление о составе разделов ПД (для ОКС — 12 разделов).
СПДСГОСТ Р 21.101 — правила оформления чертежей и штампов.
ЭкспертизаПроверка ПД; отрицательное заключение = переделки.
ИРДИсходно-разрешительная документация (ГПЗУ, ТУ, кадастр).
ГИП / ГАПГлавный инженер / главный архитектор проекта — отвечают за проект.
РазделовикСпециалист, ведущий конкретный раздел (АР, КР, ОВ…).
НормоконтрольПроверка документации на соответствие нормам и комплектность.
ТИМ / BIMТехнологии информационного моделирования — цифровая модель объекта.
СОД / CDEСреда общих данных — единое хранилище проектных данных.
01

ИИ «на пальцах»

Типы ИИ: LLM, RAG, OCR, компьютерное зрение

«Искусственный интеллект» в проектировании — не одна технология, а несколько разных инструментов. Важно понимать не только что они умеют, но и чего принципиально не умеют.

ИнструментЧто делаетУмеетНЕ умеет
LLM
языковая модель		понимает и генерирует текстписать черновики разделов, отвечать по документугарантировать точность без проверки; «знать» ваши нормы без загрузки
RAGответ строго по загруженным документамцитировать пункт нормы с источникомпридумывать то, чего нет в базе (и это плюс)
OCRтекст из сканов/PDFраспознавать таблицы, штампыбезошибочно читать плохой скан без проверки
CV
компьютерное зрение		анализ изображенийсравнивать фото со стройки с модельюработать без эталонной модели
Ген. дизайнварианты по ограничениямпредлагать посадку/планировкизаменять инженерное суждение

Как работает RAG (это ключ к нормоконтролю)

Вопрос«есть ли в ПЗ реквизиты ТУ?» Поиск в базе норм/док-товнаходим релевантные фрагменты LLM отвечаетТОЛЬКО по найденному Ответ + цитатас местом в документе
RAG: сначала найти в документах, потом ответить только по найденному
💡 Инсайт
RAG превращает «болтливый» ИИ в дисциплинированного проверяющего: модель имеет право отвечать только цитатами из загруженных норм и документов. Нет источника — нет ответа. Именно поэтому RAG — главная технология для нормоконтроля.
02

Где ИИ уместен

Не каждую задачу стоит автоматизировать. Правило оценки — перемножить три множителя (каждый 1–3 балла):

КритерийНизко (1)Высоко (3)
Объём рутинызадача редкаяпожирает человеко-недели
Проверяемостьответ субъективенесть пункт нормы-эталон
Цена ошибкикритична даже под надзоромнизкая при HITL (человек отсекает)
✎ Упражнение 1
Оцените по трём критериям: (а) проверка наличия всех разделов ПД по ПП №87; (б) выбор конструктивной схемы здания. Где ИИ уместен? Подсказка: смотрите на «проверяемость» и «цену ошибки».
✓ Разбор
(а) Рутина 3 × Проверяемость 3 (есть ПП №87) × Цена ошибки 3 (HITL гасит ложное) = 27 → ИИ уместен как ассистент-проверяющий. (б) Проверяемость 1 (нет однозначного эталона) × Цена ошибки 1 (ошибка несущей конструкции опасна) → ИИ не решает, может лишь подсказывать справочно.
✎ Упражнение 2
Придумайте свою задачу из работы бюро и оцените её по рубрикатору. Получилось ≥ 18 из 27? Это кандидат на пилот.
03

Учебный кейс · Зона 1

Разберём пошагово, как ИИ-ассистент проверяет полноту комплекта ПД (МКД) перед подачей на экспертизу.

1 · OCRчитаем комплект 2 · эталонПП87 + задание 3 · сверкаесть/нет/под вопросом 4 · человекрешает
Учебная схема: 4 шага проверки полноты

Что сверяем: эталон ПП №87 (для МКД — упрощённо)

12 разделов: ПЗ · ПЗУ · АР · КР · ИОС (электро/вода/отопление/связь/газ/технология) · ПОС · ПОД (при сносе) · ООС · МОПБ · ОДИ · энергоэффективность · смета · иная документация.

Как выглядит проверка пункта

ПунктКак проверяет ИИСтатус
Есть ли раздел КР отдельным томом?deterministic: ищет по штампу марку «КР» в деревеесть
В ПЗ указаны реквизиты ТУ?semantic: RAG ищет в тексте ПЗпод вопросом
Есть ли раздел энергоэффективности?deterministic: марки нет в деревенет

Каждое замечание содержит основание (пункт ПП №87) и место (файл/лист). Если ассистент не уверен — статус под вопросом, и пункт обязательно уходит человеку.

✎ Практикум «найди пропуск»
Дан комплект из 11 томов. По заданию (без сноса, бюджетное финансирование) применимы 12 разделов, кроме ПОД. Какого раздела не хватает и как ассистент это покажет?
✓ Как рассуждать
Применимых разделов — 12 минус ПОД = 11? Нет: смета (раздел 11) при бюджете обязательна, ПОД исключаем → ожидаем 11 томов «основных» + энергоэффективность. Если физически 11 томов, но среди них нет, например, ОДИ, ассистент даст: статус нет, основание «ПП №87 п.10 (ОДИ)», место «раздел отсутствует в комплекте». Главное — ассистент сверяет с применимым эталоном из задания, а не со слепым списком из 12.
04

Человек, этика и границы ИИ

Ответственность и границы ИИ: финальное решение за человеком
  • Ответственность. Подпись под ПД ставит человек (ГИП/нормоконтролёр). ИИ не несёт юридической ответственности и не заменяет её.
  • Границы. ИИ ошибается и «галлюцинирует». Поэтому recall-first (помечать сомнение) и доказуемость (ссылка на источник) — обязательны.
  • Данные. Проектные данные конфиденциальны → для чувствительных задач локальный контур (On-Premise), а не внешнее облако.
  • Профессия. ИИ снимает рутину, высвобождая инженера для творческого и ответственного труда — это инструмент, а не замена специалиста.
💡 Красные флаги — когда ИИ доверять НЕЛЬЗЯ
Ответ без ссылки на источник · «уверенный» ответ по плохому скану · решение, которое некому проверить · отправка конфиденциальных данных во внешний сервис · принятие инженерного решения вместо человека.

Контрольные вопросы (по всем модулям)

  • Чем стадия «П» отличается от «РД» и почему экспертиза критична?
  • Почему RAG снижает риск галлюцинаций?
  • Назовите три критерия уместности ИИ. Где ИИ НЕ уместен?
  • Что такое статус «под вопросом» и зачем он нужен (recall-first)?
  • Почему за полноту ПД отвечает человек, а не ИИ?
  • Когда нельзя отправлять данные во внешний облачный ИИ?
§

Глоссарий

LLMбольшая языковая модель.
RAGответ модели строго по извлечённым документам.
OCRраспознавание текста из изображений/PDF.
CVкомпьютерное зрение — анализ изображений.
HITLчеловек в контуре; финальное решение за человеком.
Recall-firstприоритет полноты: при сомнении — «под вопросом».
Галлюцинациявыдуманный моделью факт без основания.
Динамический чек-листэталон полноты под проект: ПП87 + задание + стандарт.
Deterministic / semanticстратегии проверки: по наличию / по смыслу (RAG).
Горизонт H1/H2H1 — на документах сейчас; H2 — после СОД.
On-PremiseИИ работает на серверах бюро (закрытый контур).
Полный глоссарий
Расширенная версия — в ../shared/glossary.md (общая для L1/L2/L3).