🔖Почему нейросети не заменят градостроителей (и как данные мешают этому)

Современные ИИ-технологии в урбанистике сталкиваются с парадоксом: данных вроде бы много, но использовать их для обучения моделей практически невозможно. Разберём ситуацию на основе реальных кейсов и исследований.

1️⃣Проблема данных: цифровая раздробленность
Факт: Данные для городского планирования существуют в огромных объёмах, но:
🔴 Они изолированы в "цифровых княжествах"
- Муниципальные данные (генпланы, ПЗЗ, транспортные схемы) хранятся в несвязанных системах. Например:
- Москва использует Единый геопортал, но данные обновляются с задержкой.
- По исследование ВШЭ, 2023: 73% генпланов малых городов не имеют машиночитаемых версий), безусловно есть регионы, где ситация значительно лучше, но это единицы. При этом есть и столицы регионов, где ситуация та же, что и в малых городах.
- Коммерческие данные (девелоперы, риелторы, операторы связи) редко попадают в открытый доступ.
Кейс: Застройщики собирают детальные данные о перемещениях жителей (Wi-Fi-трекинг в ТЦ и ЖК), но не делятся ими для исследований.
🔴 Нет единых стандартов
- Форматы: Одни города публикуют данные в GeoJSON, другие — в устаревших DWG (Autodesk) или даже сканах бумажных карт.
- Методология: Даже базовые параметры (например, "пешеходная доступность") рассчитываются по-разному. Например:
- В Москве учитывается время до остановки, в Петербурге — расстояние по прямой.
🔴Юридические барьеры
- Многие данные (например, кадастровые) защищены ФЗ-152 "О персональных данных" и гостайной (особенно инфраструктурные объекты).
- Открытые данные (например, OpenStreetMap) часто неполны: есть дороги и дома, но нет информации о:
- нагрузке на электросети,
- границах шумовых зон,
- реальной загруженности парковок.
✏️Вывод: Данные есть, но они разрознены, нестандартизированы и юридически ограничены.

2️⃣Последствия для ИИ
🔴Нейросети учатся на "мусоре"
- Если обучить модель на PDF-сканах генпланов 1990-х, она воспроизведёт устаревшие нормы (например, недостаточную инсоляцию).
- Пример: В 2022 году команда Сколтеха пробовала предсказывать транспортные потоки в Подмосковье, но из-за неполных данных OSM модель ошиблась на 40%.
🔴Нехватка данных для сложных задач
- Для обучения GAN под генерацию кварталов нужно тысячи примеров, но:
- В России всего ~300 крупных застройщиков, и у каждого — лишь десятки проектов.
- Даже если собрать все ЖК Москвы, получится ~500 проектов — мало для глубокого обучения, надо собирать по всей стране. И желательно лет за 10 последних, хотя бы. Тоже самое сделать по социальным и иным объектам.
🔴Нормативы vs. генерация
- Нейросети создают "среднее решение", но в градостроительстве нужно 100%-ное соответствие нормативам.
- Пример: Алгоритм ArchiGAN (NVIDIA) генерирует планировки домов, но:
- 30% выходных данных нарушают СП 54.13330 (жилые здания).
- Исправлять такие ошибки дороже, чем проектировать с нуля.

3️⃣Что делать?
🔴 Стандартизация данных
- Внедрение CityGML или Digital Twin-платформ (как в Сингапуре, например).
- Даже простой переход на единые шаблоны Excel для муниципалитетов улучшит ситуацию (пилот в Татарстане сократил время сбора данных на 60%), есть и более интересные примеры, но пилоты пока в процессе реализации.
🔴Стимулы для бизнеса
- Налоговые льготы за открытие обезличенных данных (как в ЕС с GDPR).
- Публичные рейтинги застройщиков по открытости данных
🔴Гибридные подходы
- Детерминированные алгоритмы (для норм и расчётов) + ИИ (для творческих задач).
- Пример:
1. Генетический алгоритм строит "скелет" микрорайона по нормативам.
2. GAN добавляет вариативность в фасады.
3. Валидатор проверяет соответствие СП.

💡Вывод
Нейросети не заменят градостроителей, потому что:
🔴 Данные есть, но они бесполезны без стандартизации и общего свода.
🔴Нормативы требуют 100% точности, а ИИ пока даёт в лучшем случае 90%.
🔴Лучшее решение — гибрид: алгоритмы + эксперты.

#Буквы_исследования

💬 Мы в Telegram
💙 Мы во ВКонтакте
📺 Мы в RuTube

Комитет НОСТРОЙ по развитию МСП строительного бизнеса продолжает онлайн образовательную практику

🔩 Второй образовательно-практический онлайн-форум, организованный Комитетом НОСТРОЙ по развитию малого и среднего строительного бизнеса, состоялся в режиме видео-конференц-связи 10 июля 2025 года. Его модератором выступил председатель Комитета Сергей Федоренко.

👷‍♂️Эксперты и предприниматели отрасли обсудили ключевые вызовы современного рынка, а также подтвердили свое стремление осваивать и внедрять в повседневную практику новые технологии для улучшения имиджа профессии строителя и превращения ее в «самую культурную, технологичную и современную».

Своим профессиональным опытом и практическими кейсами поделились спикеры форума.

🌐На какие условия необходимо обращать внимание при заключении договора строительного подряда рассказал старший юрист правового департамента Центра консалтинга и аудита «Базис» Владислав Черепенин.

🌐Практические решения для успешного участия стройкомпаний в тендерах предложил генеральный директор ООО СК «Мегастрой» Павел Лой.

🌐Эффективными методами продвижения бизнеса в кроссплатформенном мессенджере Telegram поделилась представитель агентства «Первый строительный консалтинг» Анастасия Решетникова.

⚡️Запись форума доступна по ссылке в сообществе ВКонтакте НОСТРОЙ.

🔩 Следующий форум Комитета запланирован на сентябрь 2025 года.