Вместе, а не вместо: при создании искусственного интеллекта эксперты опираются на свои знания и опыт

Эксперты рассказали о способах сэкономить на аренде жилья в Петербурге

СРОчно в номер
20.12.2023

НОСТРОЙ начинает исключать из нацреестра специалистов, не подтвердивших квалификацию

Кадры
20.12.2023

ДОМ.РФ провел круглый стол «Тренды построения карьеры в строительной отрасли»

Жилье
20.12.2023

Застройщик третьей очереди ЖК ÁLIA приступил к монтажу внутренней инженерии

ЖКХ
20.12.2023

Подписан закон об отмене комиссии при оплате ЖКУ для льготных категорий граждан

Инфраструктура
20.12.2023

На Сокольнической линии метро запущен тематический поезд об уникальных градостроительных проектах столицы

Инфраструктура
20.12.2023

Ледовый дворец в Троицке достроят в 2024 году

СРОчно в номер
20.12.2023

Антон Глушков: необходимо заинтересовать строительный бизнес в эффективности цифровизации

Все новости

Результат

Архив опросов

Главная

Публикации

Технологии

Вместе, а не вместо: при создании искусственного интеллекта эксперты опираются на свои знания и опыт

Вместе, а не вместо: при создании искусственного интеллекта эксперты опираются на свои знания и опыт

21 декабря 2023

/FOTODOM

В этом году Главгосэкспертиза России разработала и планирует запустить в промышленную эксплуатацию модуль предиктивной аналитики, проходящий сейчас пилотные испытания. Как пояснили «Строительной газете» в ведомстве, предиктивная (прогнозная) аналитика основана на построении прогнозов на основе моделей результатов анализа предыдущих данных. При этом необходимость применения предиктивной аналитики с использованием искусственного интеллекта (ИИ) заложена в стратегии цифровизации ведомства, поэтапно реализуемой с 2015 года.

На текущий момент в информационных системах Главгосэкспертизы принято почти 3 млн машиночитаемых файлов, в том числе около 190 тыс. заключений экспертизы. На основе этих данных сегодня в режиме пилотных испытаний производится обучение нейросетей. В дальнейшем они будут использоваться для обработки огромного массива неструктурированных документов (PDF), которые продолжают подаваться на экспертизу в составе проектной документации. В связи с тем, что перевести все документы в машиночитаемый вид на текущем этапе не представляется возможным (а в Главгосэкспертизу подается более 570 видов документов), в помощь экспертам и требуется привлечение искусственного интеллекта.

Первым пилотом Главгосэкспертизы в части подготовки данных для ИИ стала «База типовых замечаний» (БТЗ), в наполнении которой с января 2023 года приняли участие более 600 экспертов по всем направлениям деятельности ведомства. О востребованности БТЗ говорит тот факт, что доля использования типовых замечаний в экспертной деятельности сейчас приближается к 40%.

По тому же пути идут эксперты и при создании модуля ИИ для проверки неструктурированной документации. Они работают, в первую очередь, над формированием когнитивной части модуля ИИ, позволяющей обнаруживать, идентифицировать ошибки и давать предложения по их устранению. Это своего рода лингвистическая машина, отслеживающая ошибки, способная распознавать текст и графическую часть проектной документации и готовить на их основе аналитический продукт. В процессе ее создания эксперты участвуют в составлении и тестировании текстовых и графических катен — набора данных, увеличивающих производительность поисковых программ и снижающих вероятность ошибок по результатам поиска.

«Основная задача на этапе отбора и загрузки данных в нейросети — это найти оптимальный баланс между их избыточностью и достаточностью. При работе с катенами важно точно формулировать контекст задачи и четко обозначать машине цели и границы поиска. Это позволит не пропустить самое важное в проектной документации и вместе с тем отфильтровать все лишнее, чтобы снизить уровень так называемого «шума» при выдаче результата и в целом повысить его качество и достоверность для дальнейшей экспертной работы», — рассказал Андрей Тузлуков, главный специалист отдела информатизации, связи и инженерно-технических мероприятий антитеррористической защищенности Управления инженерного обеспечения Главгосэкспертизы России.

Фактически эксперты обучают машину, разработав и структурировав под формат машинного обучения около 1 800 видов замечаний по всем областям экспертизы и разделам проектной документации. При этом основу обучающих материалов для нейросетей составили 500 тыс. типовых замечаний и 130 тыс. заключений экспертизы в машиночитаемом формате. В так называемые датасеты, представляющие собой библиотеки данных для машинного обучения, было загружено более 12 млн текстовых фрагментов из заключений экспертизы и проектной документации.

В настоящее время «обученные» сотрудниками Главгосэкспертизы нейросети активно вовлекаются в рутинную часть работы по проверке и предиктивному анализу данных в системе экспертизы. В тестовом режиме на машину уже переложены задачи автоматизированного поиска несоответствий нормативным документам и других отклонений от требований к разделам проектной документации, что позволяет экспертам быстрее находить места возможных ошибок.

В 2024 году в ходе дальнейших пилотных испытаний модуля методологические наработки для автоматизации рутинных процессов в учреждении будут расширены. Для этого совершенствуется и «Методика применения технологий искусственного интеллекта в экспертной деятельности», принятая ведомством в 2023 году.

Вадим АНДРОПОВ, первый заместитель начальника Главгосэкспертизы России:

«С учетом того, что объем отдельных проектов, поступающих на экспертизу, может достигать 100 тыс. файлов, помощь искусственного интеллекта будет иметь огромное значение как для сокращения сроков проведения экспертизы, так и для повышения качества проектной документации»

По материалам