Репортаж от Wedoany，Министерство земли, инфраструктуры и транспорта Республики Корея (국토교통부) и Корейский научно-исследовательский институт строительных технологий (한국건설기술연구원) в рамках программы поддержки проверки технологий «Альянса умного строительства (스마트건설 얼라이언스)» выбрали 10 «проектов поддержки проверки технологий умного строительства» и 12 «малых сильных предприятий умного строительства (강소기업)», направленных на внедрение искусственного интеллекта в строительной отрасли и воспитание ведущих предприятий, обладающих способностями к автоматизации и делокализации. Проект предоставляет малым и средним предприятиям, обладающим передовыми технологиями, но испытывающим нехватку испытательных площадок, возможности для проверки на реальных строительных площадках и финансовую поддержку, помогая им повысить конкурентоспособность.

Программа поддержки проверки технологий Альянса умного строительства делится на два типа: основанный на потребностях (6 проектов) и по собственной инициативе (4 проекта). В этом году максимальная сумма поддержки была увеличена с 15 миллионов вон до 25 миллионов вон. В проектах, основанных на потребностях, была отобрана технология «Проверка трещин в подземных частях многоквартирных домов с использованием оборудования для одновременной локализации и построения карты (SLAM)», реализуемая в сотрудничестве Daewoo E&C (대우건설) и SierraBase (시에라베이스). Эта технология использует вращающийся лидар с мультисенсорной интеграцией SLAM и представляет собой портативное решение для цифровой проверки безопасности. Она позволяет количественно оценивать размеры повреждений с помощью синхронизации в реальном времени и информации о расстоянии, генерируя данные проверки, пригодные для фактической диагностики. Решение «Обнаружение и анализ опасных строительных работ с помощью интеллектуальной граничной камеры в сочетании с моделью визуального языка (VLM)», разработанное Kolon Global (코오롱글로벌) и ContiLab (콘티랩), представляет собой модель визуального ИИ для распознавания рисков, отражающую ситуации риска и правила в зависимости от типа работ. Оно повышает эффективность управления за счет автоматического управления PTZ камеры и улучшает результаты распознавания рисков на основе VLM/большой языковой модели (LLM), автоматически генерируя документы по оценке безопасности и управлению. Технология «ИИ для управления безопасностью временных сооружений подпорных стен на основе дроновой станции», разработанная Dongbu Construction (동부건설) и Angel Swing (엔젤스윙), основана на VLM для сбора и анализа изображений с площадки в реальном времени, автоматически обнаруживая такие проблемы безопасности, как отсутствие средств защиты, вход в опасные зоны и помехи в работе. Благодаря дроновой станции обеспечивается автоматический взлет, посадка, зарядка и выполнение задач, что делает проверку площадки безлюдной. «Система управления трещинами и контроля качества строительства высотных сооружений с использованием технологии распознавания изображений на основе ИИ с дронов», разработанная Kolon Global и Seonggeon Engineering (성건엔지니어링), использует бесконтактную съемку высоких/вертикальных конструкций, таких как опоры мостов и балки, с помощью камеры высокого разрешения, установленной на дроне. ИИ автоматически вычисляет местоположение, длину и ширину трещин. Система применима в зонах, труднодоступных для люлек и подъемников, предотвращая такие несчастные случаи, как падение рабочих и опрокидывание.

«Решение для проверки внутренних помещений с помощью дронов на основе технологии многодронного взаимодействия с автономным полетом в среде без GPS», разработанное Lotte Construction (롯데건설) и MobilityOne (모빌리티원), использует систему автономного полета нескольких дронов на основе LiDAR-SLAM-ИИ. В помещении (среда без GPS) оно получает данные полета путем анализа плана работ на площадке и использует ИИ для составления отчетов о строительных ошибках, ходе работ, факторах опасности, дефектах и т.д., помогая в принятии решений. В области автоматизации земляных работ «Система управления базовой отметкой 3D-экскаватора для строительства отдельного фундамента при земляных работах в многоквартирных домах», разработанная Kolon Global и Youngshin (영신), представляет собой цифровую направляющую систему. Она в реальном времени определяет положение конца ковша в трехмерных координатах с помощью датчиков на экскаваторе и GPS (GNSS), позволяя выполнять точные работы, сверяясь с чертежами на экране, преодолевая ограничения традиционных методов строительства и повышая эффективность и качество работ. Среди проектов, предложенных по собственной инициативе: «Система управления циркуляцией остаточных ресурсов и выбросами углерода на строительной площадке», разработанная Gong Saero (공새로), полностью оцифровывает и интегрирует мониторинг остаточных активов и забалансовых активов на площадке с момента их приобретения, сокращая ненужные закупки новых материалов и потери ресурсов у источника, а также количественно оценивает сокращение отходов и вклад в снижение выбросов углерода в реальном времени в виде ESG-панели мониторинга. «Технология обеспечения однородности качества бетона путем количественной оценки состояния заполнителя на основе визуального ИИ», разработанная SHL LAB (에스에이치엘에이비), использует визуальный ИИ для анализа формы и гранулометрического состава заполнителя в реальном времени, выявляя факторы изменения качества на стадии сырья, повышая однородность качества бетона и стабильность производства. «Робот для обслуживания мостов для автоматического нанесения защитных материалов на поверхность опор», разработанный Connected Solution (커넥티드솔루션), устанавливает модули автоматического распыления очищающей воды, антикарбонизатора, поверхностного упрочнителя и т.д. на платформе обслуживания мостов. Он применяется на высоких опорах, опорах в горных районах и центрах городов, куда трудно добраться людям, снижая нагрузку на регулирование дорожного движения и высотные работы, повышая долговечность опор и остаточный срок службы. «IoT-решение для мониторинга безопасности вредных газов и предотвращения аварий на строительной площадке», разработанное PiQuant (파이퀀트), измеряет 5 видов вредных газов в реальном времени, передает данные в центральную систему управления через LTE и BLE, комплексно управляет доступом в опасные зоны и концентрацией газов, а в случае аномалий немедленно отправляет предупреждения руководителям и рабочим.

Программа отбора и поддержки малых сильных предприятий умного строительства (강소기업) в этом году сокращена с 20 до 12 предприятий, с фокусом на конкурентоспособные и перспективные компании. IT One (아이티원) предоставляет платформу безопасности умного строительства, отходя от фиксированного мониторинга на основе CCTV и реализуя мобильную систему управления безопасностью на основе физического ИИ в сочетании со строительными роботами (UGV и т.д.). Система использует мультисенсорный мониторинг в реальном времени и AI PTZ CCTV для автоматического обнаружения опасных действий и средств безопасности. KCT E&C (케이씨티이엔씨) была отобрана благодаря своей системе мониторинга риска внезапного обрушения с составной Mesh-сетью, предназначенной для зон теневой связи в подземных пространствах. Система использует интеллектуальные датчики на граничном ИИ для анализа данных измерений в реальном времени, оценки риска и подачи сигнала тревоги, а также применяет спутниковую связь Starlink и составную сеть WiFi Mesh для обеспечения стабильной передачи данных в зонах теневой связи. Next E&M (넥스트이앤엠) представляет интеллектуальную зеленую дорожную систему на основе ИИ и IoT, которая автоматически собирает дорожную пыль с помощью ветра, создаваемого движущимися транспортными средствами, и естественного ветра, не требуя электроэнергии и фильтров. Дождевая вода автоматически сбрасывается в канализацию, а IoT-датчики измеряют концентрацию и объем выбросов пыли в реальном времени. ICON (아이콘) предлагает граничную AI-камеру «CaasWorks (카스웍스)», которая оснащена настраиваемой моделью ИИ на устройстве для обнаружения пожаров, падений и местоположения людей в реальном времени. VLM на сервере выводит составные уровни риска, автоматически генерирует отчеты о рисках и связывает их с платформой управления безопасностью. GL Tech (지엘이테크) объединяет оборудование для защиты окружающей среды (пылеуловители, денитрификация, десульфурация) с системой мониторинга IoT в реальном времени, собирая данные о давлении, перепаде давления, температуре и расходе до и после оборудования. Алгоритм обнаружения аномалий позволяет заранее выявлять снижение производительности и признаки неисправности, переходя от традиционного последующего измерения TMS дымовых труб к предварительному обнаружению аномалий на основе эксплуатационных данных.