Интеграция технологий искусственного интеллекта с BIM-платформами для предиктивного контроля качества высотных конструкций: сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения

Аннотация

Стремительное развитие цифровых технологий в строительной отрасли создает новые возможности для повышения качества строительных процессов через интеграцию искусственного интеллекта с информационным моделированием зданий. Настоящее исследование посвящено разработке методологии интеграции алгоритмов машинного обучения с BIM-платформами для предиктивного контроля качества в высотном строительстве. Исследование основано на сравнительном анализе эффективности различных алгоритмов машинного обучения применительно к задачам прогнозирования дефектов строительных конструкций. В рамках эмпирического исследования проанализированы данные 284 высотных строительных проектов, реализованных в период 2020-2024 годов в различных климатических зонах. Результаты показали, что интегрированная система ИИ-BIM обеспечивает повышение точности прогнозирования дефектов железобетонных конструкций до 91,3% при использовании сверточных нейронных сетей по сравнению с 67,4% для традиционных методов контроля. Алгоритмы случайного леса продемонстрировали эффективность 88,7% при прогнозировании прочностных характеристик бетона с коэффициентом детерминации R² = 0,887. Экономический эффект от внедрения системы составляет сокращение затрат на устранение дефектов на 24,3% и снижение времени выявления несоответствий на 42,1%. Предложенная методология способствует переходу от реактивного к предиктивному управлению качеством в строительстве и открывает перспективы для дальнейшего развития интеллектуальных строительных технологий.