Введение.
Решение задачи автоматизированной проверки при проектировании строительных объектов происходит на международном уровне уже более 40 лет. Ранее выпускались статьи, посвященные обзору систем проверки результатов проектирования, представленных в форме информационных моделей (ИМ) строительных объектов. Однако в последние годы процесс цифровизации строительной отрасли стал более интенсивным, в него активно включились новые страны, в том числе Россия. За счет этого появились новые методологические подходы к выполнению отдельных этапов проверки, программы и системы, не описанные в более ранних обзорах. Наряду с этим, многие ранее разработанные системы модифицировались или наоборот прекратили свое существование. Цель исследования - оценка текущего состояния систем проверки ИМ строительных объектов с учетом произошедших в последние годы изменений, а также определение перспектив их дальнейшего развития.
Материалы и методы.
Для определения текущего состояния систем проверки ИМ строительных объектов был выполнен подбор и анализ зарубежных и российских литературных и информационных источников в области проверки ИМ строительных объектов. За основу взяты также результаты выполненных ранее обзоров.
Результаты.
Сформирован перечень действующих тиражируемых коммерческих решений в области проверки информационных моделей, классифицированный в соответствии с их назначением; систем проверки информационных моделей, разработанных в разных странах, с определением их статуса. Выявлены направления развития проверки ИМ строительных объектов международного характера и в РФ.
Выводы.
На текущий момент все еще сохраняется проблема перевода нормативных требований в машиночитаемый формат для проведения проверок на соответствие им как на российском, так и на международном уровне. Поэтому основным направлением для дальнейшего развития видится исследование возможностей искусственного интеллекта для обработки нормативных требований, написанных на естественном языке. Тем не менее для применения нейронных сетей необходимо наличие данных для обучения, что говорит о необходимости предварительного получения определенного объема нормативных документов, размеченных вручную.
Introduction.
The problem of automated testing in the process of designing construction facilities has been solved at the international level for more than 40 years. Earlier articles had overviews of design verification systems, presented in the form of information models (IM) of construction projects. However, over the last few years the process of digitalization of the construction industry has become more intense, and new countries, including Russia, have been more actively involved in it. Hence, new methodological approaches to individual stages of verification, programmes and systems, not described in earlier reviews, have appeared. At the same time, many previously developed systems have been modified or, conversely, have ceased to exist. The purpose of this article is to evaluate the current state of IM verification systems for construction projects, taking into account the changes that have taken place over the last few years, and to determine the prospects for their further development.
Materials and methods.
To determine the current state of systems for testing the IM of construction facilities, the co-authors selected and analyzed the foreign and Russian literature and information sources in the field of testing the IM of construction facilities. The results of earlier reviews were also taken as the benchmark.
Results.
The co-authors made a list of currently used replicable commercial solutions for information model testing, which are classified according to their designation and a per-country list of information model testing systems, with the status identified for each system. The co-authors identified the development areas in respect of verifying international models of construction projects of international scale. Development areas in the field of verification of informational models of construction facilities at the Russian Federation level were also outlined.
Conclusions.
Presently, there is still a problem of converting regulatory requirements into the machine-readable format to ensure their compliance with Russian and international standards. Therefore, the main direction for the further development is the study the potential of artificial intelligence in the processing of regulatory requirements written in a natural language. Nevertheless, the application of neural networks requires the availability of data for training, which suggests the need for a certain amount of manually marked regulatory documents in advance.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.