Подборка материалов по цифровизации, ИИ и инструментам для девелопмента.
🧪 В статье рассматривается задача прогнозирования прочности на сжатие устойчивого UHPC — сверхвысокопрочного бетона — с помощью методов машинного обучения. В фокусе не только сама модель, но и качество обучающих данных: авторы используют генеративное увеличение выборки, в том...
🌉 PolyBridgeBench: авторы предлагают исполняемый бенчмарк для проверки мультимодальных больших языковых моделей в задаче проектирования мостов. Модель получает визуальную сцену и структурированные инженерные ограничения, после чего должна сгенерировать полную топологию: узлы,...
🧪 Исследование посвящено прогнозированию прочности геополимерной пасты, активируемой механохимически. Такая задача относится к испытаниям строительных материалов: вместо большого числа лабораторных серий авторы предлагают использовать модели машинного обучения для оценки прочн...
🔬 Исследование посвящено сегментации низкоконтрастных рентгеновских КТ-изображений бетона. Задача прикладная: в таких данных сложно надежно отделять компоненты материала и дефекты, а ручная разметка для обучения моделей требует времени и экспертной проверки. Суть подхода: авто...
🏢 SlugTrails: исследователи предложили эталонный набор данных для визуальной локализации внутри больших зданий по плану этажа. Задача практичная: определить положение человека без дополнительной инфраструктуры, используя эгоцентричные записи с очков Aria и CAD-планы помещений....
⚙️ ИИ для управления строительными рисками с учётом дрейфа данных В статье рассматривается рамка объяснимого ИИ для динамического управления рисками в строительстве. Судя по аннотации, авторы объединяют многодоменные нечеткие выводы и байесовское обновление: первый подход помо...
🧪 В статье рассматривается задача перехода от текстового или мультимодального запроса к изготовлению фасадных элементов. Авторы предлагают процесс prompt-to-fabrication : связку вычислительного конвейера, где входные промпты должны преобразовываться в управляемые параметры для...
🔎 В статье рассматривается программный агент на основе графа знаний для мониторинга кабельной сети: он сопоставляет потоковые данные наблюдений, правила предметной области и процедуры проверки качества данных. Задача — быстрее выявлять некорректные или неполные измерения и под...
🛰 HLC-GS: авторы предлагают метод реконструкции цифровой модели поверхности по многовидовым оптическим спутниковым снимкам на базе 3D Gaussian Splatting. Задача — снизить ошибки смешения высотных слоев, когда в одном пикселе усредняются объекты с разной отметкой и появляются ф...
🏛️ Диффузионная модель для фасадов с региональной идентичностью: в статье рассматривается генерация архитектурных фасадов жилых домов Хуэйчжоу с учетом локальных признаков. Задача понятна для ранней концепции: не просто получить «красивую картинку», а сохранить узнаваемые элем...
🔎 Исследование посвящено проверке фасадов с БПЛА: авторы объединяют обычные RGB-снимки и 16-битные радиометрические тепловизионные данные, чтобы выявлять поверхностные и скрытые аномалии. Проблема практическая: разные сенсоры дают геометрические смещения, а визуализация тепла...
🔍 RIGOR: исследователи предложили пайплайн для 3D-реконструкции по всенаправленному видео, ориентированному по гравитации. Задача практичная для стройплощадок: длинные траектории, повторяющиеся конструкции, слабые текстуры и движущиеся люди часто приводят к накоплению ошибок в...
🧠 В статье рассматривается задача, знакомая многим строительным проектам: как обосновывать компенсации подрядчикам при конструктивных изменениях, когда решение зависит от набора документов, причин отклонений и истории похожих случаев. Авторы предлагают knowledge-based decision...
Агентный RAG для проверки нормативных требований: в статье рассматривается подход к соблюдению регуляторных ограничений в городских киберфизических системах — средах, где цифровые модели, датчики и городская инфраструктура связаны между собой. Задача близка к проверке концепци...
🧪 Исследование посвящено прогнозу прочности на сжатие бетона с добавкой красного шлама с помощью моделей машинного и глубокого обучения. Задача практическая: такие составы требуют лабораторной проверки, а предварительная оценка прочности может сократить число итераций при подб...
⚛️ В открытом архиве Zenodo размещена научная работа о внедрении ИИ в процессы строительства атомных электростанций . По доступным метаданным фокус сделан на рекомендациях для применения технологий искусственного интеллекта в среде с повышенными требованиями к надежности, прос...
🏛️ Визуальные двойники для сохранения наследия: в статье на примере Casa Batlló рассматривается, как цифровая документация помогает работать с памятником сложной формы и многоматериальной структуры. Для объекта использовали лазерное сканирование, фотограмметрию, цифровые архив...
🧪 Самочувствующий бетон и ИИ: в статье рассматривается подход к мониторингу состояния конструкций, где цементный композит с волокнами сам становится датчиком. Основной физический механизм — пьезорезистивный эффект: изменение электрического сопротивления материала при нагрузке...
🏚️ Исследование разбирает, как выявлять риски для архитектурного наследия традиционных деревень до появления критических повреждений. Авторы провели систематический обзор по методике PRISMA: из 263 публикаций Web of Science и Scopus в анализ вошли 46 работ по превентивной конс...
🧪 Исследование с arXiv посвящено автоматической классификации дефектов канализации по изображениям инспекций. Задача практическая: в таких данных на одном кадре может быть несколько типов повреждений, а модели должны работать не только точно, но и с приемлемой вычислительной н...