Главгосэкспертиза России разработала и планирует запустить в промышленную эксплуатацию модуль предиктивной аналитики. Сейчас система проходит пилотные испытания. Это означает начало внедрения элементов искусственного интеллекта в процессы обработки и анализа огромного массива данных, накопленных в информационных системах ведомства с начала перехода к электронному документообороту.
Делегировать рутину
Искусственный интеллект сегодня востребован в первую очередь там, где в большом количестве рутинных процедур заняты высокопрофессиональные специалисты с уникальными компетенциями. Именно таков человеческий капитал Главгосэкспертизы России. 726 экспертов аттестованы по 43 направлениям проведения государственной экспертизы. Более трети экспертов имеют аттестаты по двум и более направлениям экспертизы.
«Нужно переложить на машины все рутинные функции. Эксперту же останутся более сложные и творческие инжиниринговые задачи, больше времени и простора для применения его знаний и уникальных компетенций. В том числе для управления жизненным циклом и его стоимостью. С этим машина не справится. Поэтому естественному интеллекту, то есть человеку, в обозримой перспективе нет и не может быть альтернативы», – уверен начальник Главгосэксперитизы России Игорь Манылов.
«Дорожная карта» для нейросетей
Экспертиза как основной генератор больших данных в строительстве одной из первых в отрасли восприняла и взяла на вооружение идеи предиктивной, или «предсказательной» аналитики. Это автоматизированный метод изучения данных и прогнозирования на их основе различных факторов, позволяющих эффективно управлять объектами на протяжении всего жизненного цикла. Именно такая цель была заявлена при формировании поэтапной стратегии цифровизации Главгосэкспертизы: переход от бумаги к электронному документообороту – в 2015 году и к единому цифровому пространству – в период 2022–2024 гг. Выход на этот рубеж означает новый уровень интеграции информационных систем и новые подходы к анализу и обработки содержащихся в них данных. При этом главное условие для дальнейшей востребованности и быстрой оборачиваемости данных – их перевод в машиночитаемый вид. На текущий момент объемы загрузки сметной документации приближаются к 3 млн машиночитаемых файлов. Заключений экспертизы – около 190 тысяч, пояснительной записки – около 8 тысяч.
Основным вызовом стал накопленный массив неструктурированных данных, и обработать его без помощи искусственного интеллекта практически невозможно.
Сборник задач для «умного помощника»
«База типовых замечаний» (БТЗ) – первый пилот Главгосэкспертизы в части подготовки данных для ИИ. С января 2023 г. в наполнении базы принимали участие более 600 специалистов, включая главных экспертов по всем направлениям деятельности.
Система оказалась очень востребованной. В первом квартале 2023 г. использование данных из Базы типовых замечаний составляло 19,78%, во втором – 27,4%, в третьем – 36,9%. По предварительным итогам четвертого квартала, доля использования типовых замечаний в экспертной деятельности приближается к 40 %.
Сегодня модуль ИИ по проверке неструктурированной документации апробируется отдельной группой экспертов. Их знания и практические навыки используются в первую очередь для формирования когнитивной части модуля ИИ. В том числе эксперты задействованы в составлении и тестировании текстовых и графических катен – элементов структурной лингвистики, которые используются для интеллектуального поиска, распознавания текстов и других автоматизированных алгоритмов.
В ходе пилотных испытаний с помощью экспертов разработаны и структурированы под формат машинного обучения порядка 1,5 тыс. видов замечаний, охватывающих все области экспертизы и разделы проектной документации. Кроме того, основу обучающих материалов для нейросетей составили 500 тыс. типовых замечаний, 130 тыс. заключений экспертизы. В их числе документы, которые ранее были выданы экспертами в текстовом формате (docx) и затем переведены в машиночитаемый формат.
В целом в библиотеки данных для машинного обучения (датасеты) было загружено более 12 млн текстовых фрагментов из заключений экспертизы и проектной документации.
На 2024 г. запланированы мероприятия по переобучению нейросети на основе более «чистых» данных.
Работа над ошибками
Методические документы и ряд внутренних нормативных актов Главгосэкспертизы регламентируют работу с технологиями ИИ. Нейросети активно вовлекаются в рутинную часть работы по проверке и предиктивному анализу данных в системе экспертизы. В частности, на машинное обучение переложены задачи автоматизированного поиска несоответствий нормативным документам и других отклонений от требований к разделам проектной документации. Это позволит эксперту быстро находить места возможных ошибок, указанных машиной.
«С учетом того, что объем отдельных проектов, поступающих на экспертизу, может достигать 100 тыс. файлов, помощь искусственного интеллекта будет иметь огромное значение как для сокращения сроков проведения экспертизы, так и для повышения качества проектной документации», – считает первый заместитель Главгосэкспертизы России. Вадим Андропов.
Кроме того, внедрение технологий ИИ в экспертизе имеет большой мультипликативный потенциал для строительной отрасли в целом. Одновременно с разработкой алгоритмов машинного обучения проектная группа Главгосэкспертизы ведет работу по интеграции Базы типовых замечаний с образовательными программами Учебного центра Главгосэкспертизы.
