Главгосэкспертиза, 25/04/24
В 2023 г. Главгосэкспертиза России разработала и планирует запустить в промышленную эксплуатацию модуль предиктивной аналитики. В настоящее время 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. Чему и как обучают сегодня машинные алгоритмы и нейросети на экспертизе и как они разделят полномочия с естественным интеллектом?
За последние годы отрасли экономики и социальной сферы России в полтора раза расширили использование решений в области искусственного интеллекта.
От рутины – к творчеству
Искусственный интеллект фактически становится цифровым ассистентом или "умным помощником" эксперта, помогая автоматизировать многие процессы в государственной экспертизе, и его роль здесь может быть особенно ценной и весомой с учетом необходимости быстрой обработки и анализа больших объемов данных, накопленных ранее и вновь загружаемых в информационные системы. Именно об этом говорил глава Минстроя России Ирек Файзуллин, задав основной вектор цифровой дискуссии на IX Всероссийском совещании организаций государственной экспертизы.
"Мы уже на 100% перешли на машиночитаемый формат, на 100% оцифровали наши нормы. И эти нормы будут оцифровываться всеми органами власти для того, чтобы шел переход к искусственному интеллекту в области экспертизы по всем направлениям", – сказал Ирек Файзуллин.
Министр также подчеркнул необходимость внедрения новых подходов к техническому регулированию и контролю качества в строительстве, ив этой связи как раз возрастает роль эксперта. "Идет огромная работа по сокращению инвестиционного цикла. Очень много нормативки меняется. Ответственность экспертов стала совершенно другая. Перейдя к принципам добровольности в части техрегламентов, мы тем самым значительно усилили ответственность экспертов, главных инженеров, архитекторов проекта – ГИПов и ГАПов и других лиц, подписывающих разрешительные документы на ввод объекта", – сказал министр.
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 Главгосэкспертизы 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 г. 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 обработке 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 тыс., пояснительных записок – около 8 тыс.
Основным вызовом стал накопленный массив неструктурированных данных, и обработать его без помощи искусственного интеллекта практически невозможно.
Сборник задач для "умного помощника" эксперта
База типовых замечаний (БТЗ) – первый пилот Главгосэкспертизы в части подготовки данных для ИИ. Начиная с января 2023 г. в наполнении базы принимали участие более 600 специалистов, включая главных экспертов по всем направлениям деятельности.
Замеры в ходе пилотных испытаний БТЗ показали, что система оказалась очень востребованной. Если в I квартале 2023 г. использование данных из Базы типовых замечаний составляло 19,78%, то во II квартале – 27,4%, в III – 36,9%. По предварительным итогам IV квартала доля использования типовых замечаний в экспертной деятельности приближается к 40%.
Сегодня модуль искусственного интеллекта для проверки неструктурированной документации проходит апробацию с 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.
Основная задача на этапе отбора и загрузки данных в нейросети – это найти оптимальный баланс между их избыточностью и достаточностью. При работе с катенами важно точно формулировать контекст задачи и четко обозначать машине цели и границы поиска. Это позволит не пропустить самое важное в проектной документации и вместе с тем отфильтровать все лишнее, чтобы снизить уровень так называемого шума при выдаче результата и в целом повысить его качество и достоверность для дальнейшей экспертной работы.
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
На текущий момент приняты методические документы и ряд внутренних нормативных актов Главгосэкспертизы, регламентирующих работу с технологиями искусственного интеллекта. Таким образом, уже сегодня 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.
Кроме того, внедрение технологий искусственного интеллекта 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.
Подготовлено пресс-службой Главгосэкспертизы России
Фото: ru.freepik.com
