Урбанизм

Знаете ли вы, что более 90% строительных проектов выходят за рамки бюджета, а 89% подрядчиков регулярно сдают проекты с задержкой? При этом каждая стройка генерирует терабайты данных, которые чаще всего остаются необработанными, хотя имеют большой потенциал для оптимизации. Неудивительно, что индустрия активно ищет способы повышения эффективности процессов, и машинное обучение становится одним из ключевых инструментов.

От автоматической генерации строительных графиков до роботов-каменщиков с миллиметровой точностью укладки — ML-технологии уже трансформируют отрасль. Системы компьютерного зрения отслеживают безопасность на площадках, алгоритмы предсказывают задержки проектов, а генеративный дизайн оптимизирует архитектурные решения.

В статье покажем на реальных примерах, как работают современные решения ML в строительстве и какие результаты они дают.

Петербургский Фонд капитального ремонта опубликовал документы, в которых указана задолженность за каждую квартиру в городе по итогам 2024 года. Мы изучили эти файлы, чтобы ответить на вопрос: где и почему хуже всего платят за ремонт в своём доме.

Я занимаюсь анализом данных и дата‑журналистикой в газете «Деловой Петербург». Расскажу о том, как объединяли информацию из множества локальных html‑таблиц и приведу примеры кода на «Питоне».

Привет, Хабр! 

Меня зовут Мария Фомичева, я руководитель продукта для автоматизации процессов BIM-проектирования PikTools. 

Это вторая статья из серии текстов про экосистему ПИК. Полное описание экосистемы можно найти в статье «Экосистема ПИК. История формирования».

В данной статье мы рассмотрим историю формирования продукта PikTools, его состав, основные сложности и принятые решения, а также расскажем о наших стратегических планах на 2025 год.

Встретить робота‑доставщика на улицах Москвы — привычное дело. Ещё они развозят заказы в Иннополисе и Мурино, побывали на Красной Поляне и совсем недавно изучили один из районов Алматы. При этом запуск доставки роботом в новом районе или городе — это достаточно сложная процедура. Нужно определить локацию для запуска, записать и отрисовать карты, наладить инфраструктуру, протестировать все процессы, организовать поддержку для роботов.

Но несмотря на такой большой объём работ, весь процесс весьма интересный. Именно о нём я и расскажу в этой статье. Под катом — история о том, как мы поставили робота «на колёса» в Казахстане, показывали ему город для записи данных и учили объезжать арыки.

Привет, Хабр!

Меня зовут Александр Зайцев, я руководитель продукта Family Manager в ПИК – ядра нашей платформы для проектирования.

Это первая статья из серии текстов про экосистему ПИК. Полное описание экосистемы можно найти в статье «Экосистема ПИК. История формирования».

Сегодня же я расскажу историю развития нашего продукта Family Manager, сокращённо FM. Это полноценный инструмент, который стал ядром нашей платформы. Из текста вы узнаете, для чего мы создали такой продукт, как совершенствовали его функционал и с какими проблемами он помог нам справиться.

О системах управления библиотекой BIM-компонентов, их задачах и наших первоначальных требованиях к Family Manager мы уже рассказывали в статье «Системы для работы с BIM-компонентами: сравнительный обзор». Если вы впервые знакомитесь с темой, рекомендую начать с этой статьи. А если вы уже в курсе — давайте погружаться в детали!

Разные этапы развития общества диктуют разные бытовые тренды. Например, в императорскую эпоху среди аристократов было принято строить большие фамильные поместья, — так прожить вместе большой семьёй было проще. В советский период, наоборот, площади сокращались настолько, чтобы у коммунистического человека всё необходимое было буквально под рукой: девять квадратных метров кухни стали абсолютной нормой серийных панельных домов.

Современное общество обращается к индивиду. Это влияет и на жилое строительство. Проекты ответственных застройщиков, которые формируют комфортную жизнь в городской стрессовой среде, наполняются различными «бытовыми маршрутами» или своеобразными «пользовательскими путями».

Эта статья рассказывает, как ваши потребности превращаются в чьи-то архитектурные решения на примере строящегося в Санкт-Петербурге жилого квартала Ultra City 3.0 от застройщика RBI.

Футуристический сценарий удаленной работы, который технически уже возможен

Мой футуристичный прогноз того, куда может прийти «homo sapiens vulgaris».

С одной стороны, есть потребность не привязываться к офису, не тратить время на дорогу.

И есть желание не жить на работе.

С другой стороны, для работодателя важно обеспечить сотрудника необходимым оборудованием для работы, контролировать процесс и эффективность траты рабочего времени.

Данной темой я заинтересовалась после общения с одним специалистом. Решила уточнить и проверить, а что есть сейчас.

Привет, Хабр! На связи руководитель отдела внедрения по технологиям информационного моделирования в ПИК Полина Павлова. 

Сегодня я расскажу о том, как появились наши цифровые продукты и как они связаны между собой.

Начало работы и создание первых инструментов

ПИК начал формировать продуктовую модель в Дирекции автоматизации проектного блока в 2018 году. В тот период времени компания основательно занялась переходом в BIM-проектирование (о том, что такое BIM можно узнать в ранее выпущенной статье «House Flipper в реальной архитектуре: как специалисты проектируют что угодно в цифровом симуляторе»). 

В то время лидером рынка ПО для проектирования был производитель Autodesk. В начале 2000-х Autodesk приобрел программное обеспечение Revit, которым до сих пор пользуются проектировщики из самых разных компаний для быстрого и удобного моделирования своих разделов с последующим оформлением и формированием комплектов согласно ГОСТам, применяемым в проектировании. 

Если смотреть со стороны автоматизации — Revit использовался неслучайно. За счет достаточно проработанной инфраструктуры, качественного открытого API, а также постоянного обновления со стороны разработчиков инструмент давал большой потенциал к автоматизации процессов проектирования. 

У ПИК был и остаётся свой большой штат проектировщиков, дополненный огромной командой подрядчиков и аутстафферов. Для дальнейшего упрощения работы с большим количеством потребителей команда дирекции провела реструктуризацию, выделив при этом отдельных специалистов, которые занимались бы задачами развития новых технологий в проектном блоке (о том, какие могут быть сценарии формирования структур в BIM-командах, можно почитать в нашей статье «Правила построения BIM-команды»).

Привет, Хабр!

Меня зовут Александр Зайцев, я руководитель продукта Family Manager в ПИК.

Внедрение BIM-технологий в проектирование развивается стремительными темпами, и всё больше компаний начинают использовать специализированные инструменты для управления библиотеками BIM-компонентов.

Family Manager — это система управления библиотеками BIM-компонентов, разработанная компанией ПИК. Изначально она создавалась для внутренних нужд компании, но в ходе работы мы поняли, что наша система может быть полезна и другим застройщикам. В процессе внедрения для нескольких организаций мы адаптировали её под разные BIM-процессы. Группа компаний ФСК стала одной из первых из сторонних компаний, кто начал её использовать.

В сегодняшнем материале мы вместе с руководителем управления BIM ГК ФСК Григорием Карповым обсудили внедрение системы в работу девелопера, возникшие сложности и планы компании по дальнейшей автоматизации процессов проектирования и строительства.

Здания потребляют около 40% электроэнергии во всем мире. Существует несколько решений для повышения эффективности энергетических услуг в зданиях. Однако существует ограниченное количество решений для выработки электроэнергии в зданиях. Существующие могут включать генерацию солнечной энергии и хранение энергии (аккумуляторы или небольшие гидроаккумулирующие установки). Увеличение выработки электроэнергии из источников переменной возобновляемой энергии (VRE) может снизить зависимость от ископаемого топлива и сократить выбросы CO2. Однако каждый источник VRE требует дополнительного решения по гибкости из-за его прерывистости. Кроме того, спрос на электроэнергию в здании часто сильно меняется ежедневно и еженедельно, а также в праздничные сезоны, что увеличивает интерес к хранению энергии внутри самого здания.

Потребление энергии в лифтах обычно составляет 2–10% от общего потребления энергии зданием.

В часы пик лифты могут составлять до 40% спроса на электроэнергию здания. Расчетное суточное потребление энергии лифтами в Нью-Йорке составляет 1945 МВт·ч в будние дни с пиковым спросом 138,8 МВт и 1575 МВт·ч в выходные с пиковым спросом 106,0 МВт.

На рис.1 представлено распределение высот зданий в Нью-Йорке и энергии, потребляемой лифтами.

Как бы вы отнеслись к тому, что котельная, стоящая у вас за окном, является атомной?

На этот вопрос не стоит отвечать жителям поселений с градообразующим предприятием в виде АЭС, так как есть станции (конкретно Белоярская и Билибинская), часть мощности которых идёт на обогрев близлежащих поселений. Но одно дело давать тепло для города в 30 тыс. чел., а строить станцию практически в черте города-миллионника… Это другое.

В годы победившего атомпанка, когда инженеры-энергетики ведущих научных держав вкусили практические удобства ядерных реакторов и пытались впихнуть их хоть куда, родилась идея уменьшить затраты на отопление теплом от ядерного реактора. В СССР со значительной территорией, на которой необходим централизованный обогрев, этой идее не могли не дать ход.

Этот проект — моя попытка привлечь внимание к проблеме смертности в дорожно-транспортных происшествиях в Европе. Через визуализацию данных я старалась показать, насколько остро стоит эта проблема, и подчеркнуть, что многие жизни можно было бы спасти благодаря грамотному городскому планированию и мерам безопасности.

Проект оказался очень личным для меня, поскольку тема смертности в ДТП в нашей стране остаётся в тени, несмотря на её актуальность. Через искусство, основанное на данных (data art), я хотела не только привлечь внимание к этой теме, но и поделиться лучшими мировыми практиками.

За последние несколько лет Илон Маск расширил своё присутствие в Техасе, переведя свои компании из Калифорнии и построив офисы, склады и производственные предприятия во всё большем количестве техасских округов.

Теперь г-н Маск пытается сделать то, что мало кому из титанов индустрии удавалось за последнее столетие: создать свой собственный город.

Г-н Маск уже давно говорит о своём желании создать новый город, который он надеется назвать «Старбейс», в прибрежном Южном Техасе, где базируется его компания по запуску ракет SpaceX.

Продолжение моей предыдущей статьи [Ответ] Про цифровые сервисы в Германии. В этой части мы затронем такие темы, как Почта, Постановка авто на учет онлайн, Приложение для мониторинга цен на топливо, Приложение для медицины, Онлайн‑ритейл, Check24 и подобные агрегаторы, поговорим про защиту данных и прочие мелкие сервисы, а в конце немного порефликсируем.

Дисклеймер: Я пишу только на основании своего (скромного) опыта. Если у вас есть что дополнить, прокомментировать или возразить — велкам в комментарии для обмена опытом

Эти заметки я решил написать как расширенный комментарий к статье, которая всколыхнула почти забытое. Что увидел вчерашний московский школьник в Руанде в начале 2000-х.

Производство возобновляемой энергии почти полностью направлено на выработку электроэнергии. Однако мы используем больше энергии в виде тепла, которое солнечные панели и ветряные турбины могут производить только косвенно и относительно неэффективно. Солнечный тепловой коллектор пропускает преобразование в электричество и поставляет возобновляемую тепловую энергию прямым и более эффективным способом. Гораздо менее известно, что механическая ветряная мельница может делать то же самое в ветреном климате — за счет увеличения тормозной системы ветряная мельница может генерировать много прямого тепла за счет трения. Механическая ветряная мельница также может быть соединена с механическим тепловым насосом, что может быть дешевле, чем использование газового котла или электрического теплового насоса, приводимого в действие ветряной турбиной.

Тепло против электричества

В мировом масштабе спрос на тепловую энергию соответствует одной трети первичного энергоснабжения, тогда как спрос на электроэнергию составляет всего одну пятую. В умеренном или холодном климате доля тепловой энергии еще выше. Например, в Великобритании тепло составляет почти половину от общего потребления энергии. Если рассматривать только домохозяйства, тепловая энергия для нагрева помещений и воды в умеренном и холодном климате может составлять 60–80 % от общего внутреннего спроса на энергию. Несмотря на это, возобновляемые источники энергии играют незначительную роль в производстве тепла. Главным исключением является традиционное использование биомассы для приготовления пищи и отопления, но в «развитом» мире даже биомасса часто используется для производства электроэнергии вместо тепла. Использование прямого солнечного тепла и геотермального тепла обеспечивает менее 1% и 0,2% мирового спроса на тепло соответственно. В то время как возобновляемые источники энергии обеспечивают более 20% мирового спроса на электроэнергию (в основном гидроэлектроэнергия), они обеспечивают только 10% мирового спроса на тепло (в основном биомасса)

Сотрудничество города и бизнеса имеет огромный потенциал для сокращения выбросов в атмосферу в больших масштабах, чем это могли бы сделать город или отдельные компания в одиночку. Достигнуть этого можно за счёт максимального использования активов каждого участника и реализации амбициозных, скоординированных местных мер по противоборству с изменением климата, особенно необходимых в создании инклюзивных, процветающих и безопасных городов.

Привет, Хабр!

Мне очень понравилось, что в комментарии к предыдущей моей статье «Пещерные астронавты. Предыстория освоения внеземных лавовых трубок» уважаемый @ZekaVasch сравнил описанные проекты с фантазиями Николая Носова из книги «Незнайка на Луне». Поэтому теперь я вернусь к теме Солнечного Города.

Ранее в этом блоге я уже обращался к истории солнечных панелей и способам их оптимизации. Действительно, пока сложно всерьёз воспринимать идеи из разряда «застелить солнечными батареями значительную часть Сахары», во многом потому, что утилизация отработанных солнечных панелей ничуть не экологична. Однако уже существуют интересные проекты по встраиванию солнечных панелей в имеющуюся инфраструктуру, что позволяет переиспользовать её в качестве генератора энергии. Например, в 2023 году на Хабре вышла статья уважаемого @Zel «Действительно ли солнечные эксперименты неудачны?», где он упомянул о превращении в экспериментальные солнечные панели отдельных участков дорожного полотна в Европе. Небольшой обзор реализованных и ведущихся проектов такого рода на начало 2024 года (не только в Европе) приведён здесь, но в целом такая технология воспринимается с осторожным пессимизмом. Я же сегодня хочу рассказать о схожей технологии: в настоящее время разрабатываются прозрачные материалы для производства солнечных батарей, что позволило бы просто застеклить такими панелями высотные здания в районах с хорошей инсоляцией.

Боже, как я устал отбиваться от вопросов: «а какую нейросеть вы используете?».

Я работаю в лаборатории «Интеллектуальные технологии городского планирования» Университета ИТМО, и мой основной профиль — различные аспекты процедурной генерации в урбанистике. Мы делаем алгоритмы, способные проектировать самостоятельно или помогать проектировать живым людям разные штуки — парки, пешеходные дорожки, районы жилой застройки. Там, где у мясных мешков уходят месяцы на рисование генеральных планов в автокаде, наш алгоритм может сгенерировать результат за минуты окей, это наш рекламный слоган, в реальности все сложнее, но так тоже иногда получается.

И все, буквально все задают нам вопрос про то, какую нейросеть мы используем для генерации.

Никакую, блин! Нет у нас нейросетей. Шок! Сенсация!

На самом деле это очень больной вопрос. ИИ технологии сейчас захайпаны так, что бизнес готов к себе тащить что угодно, лишь бы поставить значок «содержит ИИ» на свой товар. Но вот представление о сфере у этого бизнеса зачастую очень примитивное. ИИ = нейросеть, и все тут.

Масла в огонь еще подливают студенты и разные исследователи‑дилетанты. Обычно это люди с программистским бэкграундом, но без опыта в урбанистике и городском планировании. Они привыкли любую проблему решать в духе: «ща быстренько данных в ML модельку накидаем и она нам всё сделает». И каждый раз объяснять им, почему в урбанистике у них вряд ли из этого выйдет что‑то практически применимое, поднадоело. Так что я решил описать ключевые проблемы тут, на Хабре.

Итак, почему же не удается (и не удастся в обозримом будущем) засунуть в какую‑нибудь ИИ‑ML‑DeepLerning‑%еще N хайповых слов%‑модель карты и проекты существующей застройки и заставить ее сгенерировать вам хоть новый квартал, хоть новый город?