Строительная отрасль традиционно считается одной из самых опасных сфер труда из-за высокого риска травм и смертельных случаев. Ежегодно в Соединенных Штатах на строительных площадках погибает более тысячи рабочих, что связано преимущественно с падениями, неправильным использованием оборудования и несоблюдением правил безопасности. Несмотря на заявления о том, что безопасность является приоритетом, на практике производственные задачи иногда перевешивают, что вынуждает работников идти на риск и сокращать время на соблюдение норм. В таких условиях новые технологии, в том числе генеративный искусственный интеллект, становятся ключевыми помощниками в обеспечении безопасности на стройках.Генеративный ИИ, воплощенный в специальных программных решениях, способен анализировать изображения и видео с объектовых камер в режиме реального времени, выявляя потенциальные нарушения правил безопасности.
В отличие от традиционных систем, которые могут лишь распознавать отдельные объекты, такие как лестницы или каски, генеративные модели видят контекст и способны делать выводы — например, определять, правильно ли человек пользуется лестницей, соблюдены ли правила захвата опор, не стоит ли он на опасных верхних ступенях.Одна из передовых систем, разработанная компанией DroneDeploy, известна под названием Safety AI и была запущена в 2024 году. Благодаря технологии визуальных языковых моделей (Visual Language Models) программное обеспечение не просто обнаруживает объекты, но и логически анализирует сцены, что позволяет с 95% точностью выявлять нарушения норм безопасности, установленных OSHA — Управлением по охране труда и здоровья, регулирующим стандарты в США. Такой уровень точности значительно превосходит существующие инструменты, ориентированные на простое распознавание объектов.Обучение визуальных языковых моделей в данной системе ведется на специально собранном уникальном наборе данных, состоящем из десятков тысяч изображений нарушений безопасности.
Важной составляющей процесса является активное взаимодействие с экспертами по безопасности, которые ставят модель перед сложными задачами и проверяют правильность интерпретаций. В результате генеративный ИИ учится не просто видеть нарушения, но и понимать причины и контекст, в которых они происходят.Преимущества использования таких систем несомненны. Во-первых, визуальные языковые модели способны работать с постоянно меняющейся средой стройплощадки, чего традиционные роботы и системы фиксации практически не могут. Каждодневная динамичность объектов и процессов требует гибкого цифрового зрения и анализа.
Во-вторых, внедрение ИИ помогает разгрузить специалистов по технике безопасности, которые зачастую контролируют десятки объектов одновременно и просто не могут физически успеть осмотреть каждое из них регулярно. Получая автоматические уведомления о выявленных рисках, менеджеры получают возможность оперативно реагировать, минимизируя вероятность происшествий.Однако не стоит считать, что подобные системы идеальны. Основной вызов здесь связан с оставшимися 5% ошибок, которые могут привести к пропуску опасности или ложному срабатыванию. Особенно сложными являются так называемые «крайние случаи», новаторские или редкие ситуации, к которым ИИ не был достаточно подготовлен.
Проблемы возникают также с пространственным восприятием 3D сцены на основе ограниченного 2D изображения, а также с недостатком «здравого смысла» и общей контекстуальной осведомленности.Для решения этих проблем Safety AI дополнительно использует проверенные методы машинного обучения, в том числе фотограмметрию — технологию создания трехмерных моделей из плоских изображений, и сегментацию изображений на ключевые элементы. Такой мультидисциплинарный подход позволяет значительно повысить качество анализа и учесть пространственные взаимоотношения между объектами.Несмотря на высокие технологии, главный компонент безопасности на стройке остается человеком. Специалисты по безопасности необходимы для верификации и контроля результатов работы ИИ-систем, что исключает полную автоматизацию и снижает риск ошибок.
Многие эксперты сходятся во мнении, что сочетание потенциала искусственного интеллекта и опыта человека становится оптимальным вариантом для обеспечения максимальной безопасности.Однако внедрение таких технологий вызывает и опасения среди строительных рабочих. Некоторые из них воспринимают камеры и инструменты контроля как «боссварь» — систему постоянного наблюдения и контроля, негативно влияющую на мораль и чувство личной свободы. Такая реакция требует от компаний осторожного и честного подхода к внедрению новых решений, прозрачности и диалога с сотрудниками, чтобы технологии воспринимались не как инструмент давления, а как помощник в сохранении жизни и здоровья.Почти все существующие решения в строительной отрасли сегодня разделяются на две большие группы.
Одна из них основывается на классических методах машинного обучения с помеченными датасетами и человеческим патрулированием тренировочной информации. Вторая — новейшая, с использованием генеративного ИИ и визуальных языковых моделей, способных уже самостоятельно делать логические выводы. Примером первой является израильская компания Safeguard AI, чьи системы применяются на тысячи объектов в разных странах и считаются надежными, хотя и требовательными к длительному циклу обучения и настройки.Крупные игроки европейского и североамериканского рынков, такие как Buildots из Тель-Авива, предлагают решения, фокусирующиеся на мониторинге прогресса строительства путем регулярных визуальных отчетов. Их технологии основываются на точном сопоставлении видео и специальных моделей, допускающих минимум ошибок.
Для проектов с высоким уровнем капитала такие системы обеспечивают уверенность и контроль качества, хотя цель их не столько в защите от травм, сколько в управлении производственными процессами.Для создания более безопасных стройплощадок искусственный интеллект — одна из новых важных платформ, меняющих представления о контроле качества и безопасности. Его способность анализировать огромные объемы данных за короткое время, выявлять даже тонкие нарушения и отправлять мгновенные предупреждения помогает снизить риски и потенциально спасает жизни. Однако окончательное решение всегда остается за человеком — специалистом, способным подтвердить и принять необходимые меры.Поскольку технологии продолжают развиваться, появляются новые вызовы и возможности.
Важным направлением остается интеграция искусственного интеллекта с уже существующими процессами и обучением персонала. Эффективность работы Safety AI и других подобных систем будет зависеть не только от точности алгоритмов, но и от готовности компаний вкладываться в обучение, разработку политик защиты данных и создание культуры безопасности.Подход генеративного ИИ, основанный на визуальных языковых моделях, открывает новые горизонты для строителей и менеджеров. Они получают инструмент, способный не просто фиксировать простые нарушения, но и анализировать сложные ситуации, предсказывать возможные угрозы и тем самым снижать количество трагических и аварийных случаев. Это особенно важно в условиях растущей автоматизации и стремления сделать строительство более устойчивым и безопасным.
В долгосрочной перспективе роль ИИ на стройках будет только расти. Он станет неотъемлемой частью цифрового трансформационного пути отрасли, интегрируясь с дронами, роботами и системами управления проектами. Уже сейчас опыт внедрения Safety AI и аналогичных платформ демонстрирует, что сегодня возможно использовать технологии не только для повышения эффективности, но и для сохранения человеческой жизни — что является наивысшим приоритетом в любой профессии, особенно в такой рискованной, как строительство.
