Preview

Вестник МГСУ

Расширенный поиск

Возможности искусственного интеллекта и автоматизации процессов проектирования в строительстве: библиометрический анализ

https://doi.org/10.22227/1997-0935.2025.3.440-455

Аннотация

Введение. Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в строительном секторе происходит неравномерно, однако потенциал машинного обучения и искусственного интеллекта (AI/ML-технологий) в этой сфере огромен. Цель исследования — выполнить библиометрический анализ научных публикаций о развитии технологий ИИ и автоматизации в строительном проектировании. Новизна исследования заключается в комплексном анализе трендов и динамики исследований ИИ в строительстве на основе обширной выборки научных публикаций. Практическая значимость состоит в выявлении перспективных направлений применения AI/ML-технологий для развития инноваций и оптимизации процессов в строительной отрасли.

Материалы и методы. Проанализировано 16 819 научных статей, опубликованных в период с 1955 по 2023 г., индексируемых на платформе OpenAlex. Выборка осуществлялась по поисковым запросам, связанным с ИИ в строительстве в целом, а также по отдельным направлениям: BIM-моделированию, генеративному проектированию и цифровым двойникам (ЦД). Использованы методы библиометрического анализа, статистического анализа, кластеризация исследований проведена с помощью VOSviewer 1.6.20.

Результаты. Исследования о применении возможностей ИИ в строительстве получили активный импульс к развитию после 2020 г. Направления ЦД и BIM-технологий только начинают рассматриваться с точки зрения возможностей AI/ML-технологий, генеративное проектирование развивается быстрее за счет более раннего старта исследований. Выявлены ключевые страны, университеты и тематические кластеры в каждом направлении.

Выводы. Результаты исследования показывают перспективные направления применения AI/ML-технологий в строительной сфере. Дальнейшие исследования ЦД, BIM-моделирования и генеративного проектирования могут способствовать развитию инноваций и улучшению процессов проектирования, строительства и управления объектами.

Об авторах

Д. В. Слепушкин
Московский инновационный университет
Россия

Дмитрий Викторович Слепушкин — аспирант

107564, г. Москва, ул. Краснобогатырская, д. 10

РИНЦ AuthorID: 1260200



Д. Ю. Бурлов
Московский финансово-промышленный университет «Синергия»
Россия

Дмитрий Юрьевич Бурлов — кандидат экономических наук, доцент

125315, г. Москва, Ленинградский пр-т, д. 80 Б

РИНЦ AuthorID: 282537



Список литературы

1. Газаров А.Р. Преимущества использования искусственного интеллекта в сфере строительства // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 4. С. 136–139. EDN DZQOPN.

2. Колчин В.Н. Специфика применения технологии «искусственного интеллекта» в строительстве // Инновации и инвестиции. 2022. № 3. С. 250–253. EDN JJLECU.

3. Baduge S.K., Thilakarathna S., Perera J.S., Arashpour M., Sharafi P., Teodosio B. et al. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications // Automation in Construction. 2022. Vol. 141. P. 104440. DOI: 10.1016/j.autcon.2022.104440

4. Rafsanjani H.N., Nabizadeh A.H. Towards human-centered artificial intelligence (AI) in architecture, engineering, and construction (AEC) industry // Computers in Human Behavior Reports. 2023. Vol. 11. P. 100319. DOI: 10.1016/j.chbr.2023.100319

5. Караманянц М.Б. Изменения строительной отрасли при активном внедрении технологии с применением искусственного интеллекта (ИИ) // Экономика строительства. 2023. № 9. С. 141–145. EDN SBRLCQ.

6. Комаров Н.М., Жаров В.Г. Управление инженерными системами интеллектуального здания с использованием технологий информационного и инфографического моделирования // Сервис plus. 2013. № 2. С. 74–81. EDN QAXENX.

7. Волков А.А., Батов Е.И. Системотехника функционального моделирования интеллектуальных зданий // Вестник МГСУ. 2015. № 10. С. 188–193. EDN UMUGLZ.

8. Каширипур М.М., Николюк В.А. Возможности искусственного интеллекта в строительной индустрии // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. 2024. Т. 26. № 1. С. 163–178. DOI: 10.31675/1607-1859-2024-26-1-163-178. EDN KRQYWZ.

9. Плешко М.С., Пошев А.У.Б. Модернизация методов решения прикладных задач в строительстве с применением BIM-технологий // Инновации и инвестиции. 2021. № 5. С. 209–212. EDN DZLGSI.

10. Pena M.L.C., Carballal A., Rodríguez-Fernández N., Santos I., Romero J. Artificial intelligence applied to conceptual design : а review of its use in architecture // Automation in Construction. 2021. Vol. 124. P. 103550. DOI: 10.1016/j.autcon.2021.103550

11. Pan Y., Zhang L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management : а critical review and future trends // Automation in Construction. 2021. Vol. 122. Pp. 103517. DOI: 10.1016/j.autcon.2020.103517

12. Urbieta M., Urbieta M., Laborde T., Villarreal G., Rossi G. Generating BIM model from structural and architectural plans using Artificial Intelligence // Journal of Building Engineering. 2023. Vol. 78. P. 107672. DOI: 10.1016/j.jobe.2023.107672

13. Шананин В.А., Лосев К.Ю. Создание цифровых двойников в строительстве при помощи искусственного интеллекта // Инновации и инвестиции. 2023. № 6. С. 357–360. EDN NXXOJC.

14. Алтынцев М.А., Карпик П.А. Создание метрической имитационной модели «цифрового двойника» активным методом дистанционного зондирования земли // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). 2020. Т. 25. № 4. С. 58–67. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-4-58-67. EDN VZKWTI.

15. Delgado J.M.D., Oyedele L. Digital Twins for the built environment: learning from conceptual and process models in manufacturing // Advanced Engineering Informatics. 2021. Vol. 49. P. 101332. DOI: 10.1016/j.aei.2021.101332

16. Kreuzer T., Papapetrou P., Zdravkovic J. Artificial intelligence in digital twins – a systematic literature review // Data & Knowledge Engineering. 2024. Vol. 151. P. 102304. DOI: 10.1016/j.datak.2024.102304

17. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта и нанотехнологий в инвестиционно-строительной сфере России // Вестник НГУЭУ. 2021. № 3. С. 81–95. DOI: 10.34020/2073-6495-2021-3-081-095. EDN KWCGFR.

18. Терешко Е.К., Рудская И.А. Цифровой потенциал строительного комплекса: понятие, сущность и проблемы развития // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2020. Т. 13. № 3. С. 27–40. DOI: 10.18721/JE.13302. EDN QNGQIV.

19. Young D., Panthi K., Noor O. Challenges involved in adopting BIM on the construction jobsite // EPiC Series in Built Environment. 2021. DOI: 10.29007/f8r3

20. Abioye S.O., Oyedele L.O., Akanbi L., Ajayi A., Delgado J.M.D., Bilal M. et al. Artificial intelligence in the construction industry: A review of present status, opportunities and future challenges // Journal of Building Engineering. 2021. Vol. 44. P. 103299. DOI: 10.1016/j.jobe.2021.103299

21. Delgado J.M.D., Oyedele L., Ajayi A., Akanbi L., Akinade O., Bilal M. et al. Robotics and automated systems in construction: Understanding industry-specific challenges for adoption // Journal of Building Engineering. 2019. Vol. 26. P. 100868. DOI: 10.1016/j.jobe.2019.100868

22. Regona M., Yigitcanlar T., Xia B., Li R.Y.M. Artificial intelligent technologies for the construction industry: how are they perceived and utilized in Australia? // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2022. Vol. 8. Issue 1. P. 16. DOI: 10.3390/joitmc8010016

23. Горбова И.Н., Аванесова Р.Р., Мусаев М.М. Цифровая трансформация строительной отрасли России // Вестник Академии знаний. 2023. № 2 (55). С. 46–51. EDN EDFXIZ.

24. Кашеварова Г.Г. «Искусственный интеллект», или «логические рассуждения и разумные решения» в технической диагностике объектов строительства // Academia. Архитектура и строительство. 2023. № 4. С. 166–180. DOI: 10.22337/2077-9038-2023-4-166-180. EDN SYDNNW.

25. Чудаева А.А., Барышев Д.В. Инкорпорация цифровых технологий в строительство: текущая ситуация и перспективы // Теория и практика общественного развития. 2023. № 6 (182). С. 198–205. DOI: 10.24158/tipor.2023.6.25. EDN SXCDXC.

26. Hunde B.R., Woldeyohannes A.D. Future prospects of computer-aided design (CAD) : a review from the perspective of artificial intelligence (AI), extended reality, and 3D printing // Results in Engineering. 2022. Vol. 14. P. 100478. DOI: 10.1016/j.rineng.2022.100478

27. Oluleye B.I., Chan D.W., Antwi-Afari P. Adopting Artificial Intelligence for enhancing the implementation of systemic circularity in the construction industry : а critical review // Sustainable Production and Consumption. 2023. Vol. 35. Pp. 509–524. DOI: 10.1016/j.spc.2022.12.002

28. Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 79–95. DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95. EDN KCNAPJ.

29. Hanafy N.O. Artificial intelligence’s effects on design process creativity: “A study on used A.I. Text-to-Image in architecture” // Journal of Building Engineering. 2023. Vol. 80. P. 107999. DOI: 10.1016/j.jobe.2023.107999

30. Ko J., Ennemoser B., Yoo W., Yan W., Clayton M.J. Architectural spatial layout planning using artificial intelligence // Automation in Construction. 2023. Vol. 154. P. 105019. DOI: 10.1016/j.autcon.2023.105019


Рецензия

Для цитирования:


Слепушкин Д.В., Бурлов Д.Ю. Возможности искусственного интеллекта и автоматизации процессов проектирования в строительстве: библиометрический анализ. Вестник МГСУ. 2025;20(3):440-455. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2025.3.440-455

For citation:


Slepushkin D.V., Burlov D.Yu. Artificial intelligence and automation of design processes in construction: a bibliometric analysis. Vestnik MGSU. 2025;20(3):440-455. (In Russ.) https://doi.org/10.22227/1997-0935.2025.3.440-455

Просмотров: 213


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1997-0935 (Print)
ISSN 2304-6600 (Online)