Перед вами дайджест свежих материалов из мира BIM — «BIMdigest» №204/34 — за период с 17 по 23 августа 2026.
В этом выпуске:
- машинное обучение и искусственный интеллект для строительной отрасли;
- машинопонимаемые нормы и AI-будущее от Петра Манина;
- зачем нужен NSR Specification от Нанософт;
- AI для проектирования от Николя и Гэвина Крампа;
- Plamo — браузерная AI-платформа для промптового моделирования;
- браузерная AI-платформа для промптового моделирования;
- новый AI-рендер:Sherpa — минимум настроек и быстрый результат;
- гайд по промптингу для визуализации в Veras.
INDUSTRY
Интересная недавно конференция прошла: «Машинное обучение и искусственный интеллект в управлении жизненным циклом объектов капитального строительства» в НИИСФ РААСН.
Вот несколько нужных цитат из статьи.
Про нормативную базу:
Цифровизация стройки упирается не в вычислительные мощности, а в методологический кризис нормативной базы.
Нормативная база включает более 20 тыс. действующих сводов правил и ГОСТов, 30% которых меняется ежегодно.
До 30% времени проектировщиков уходит на работу с нормативами.
Про процессы и алгоритмы:
Игорь Рогачев: автоматизация без системного подхода и внутренней культуры разработки превращается в кружок по интересам, рушащийся при уходе одного энтузиаста. Если процесс можно автоматизировать без искусственного интеллекта, делать это нужно без него.
Сергей Тихомиров: без опоры на онтологически-семантические сети и квалификацию экспертов, обучающих систему, использование ИИ приведёт к отрицательным результатам.
Павел Челышков, руководитель Центра информационного моделирования НИЦ «Строительство», придал технической работе с информационной моделью нормативную форму. Он представил проект стандарта автоматизированных проверок ИМ, а также подход, который определяет четыре уровня применимости ИИ: от задач, где решение принимает только человек, до высокой автономности системы. Стандарт также устанавливает жёсткие требования к форматам обмена замечаниями, чтобы автоматизированные проверки имели реальную юридическую силу.
От себя скажу, что тема очень важная и нужная. Эта вся работа по переводу требований в машиночитаемый, машинопонимаемый вид — очень муторная, она не автоматизируется на 100% и обязательно требует присутствия человека. Усложняет задачу хаос, существующий в нормах.
Но могу сказать, что NSR Specification от Нанософт уже работают над переводом норм в машинопонимаемый вид. Пётр Манин рассказывает про это в интервью: «В гостях у PRO ТИМ. Пётр Манин: BIM, данные и искусственный интеллект в строительстве». А ещё — про то, как он видит себе будущее, где «цифровые инженеры нового времени» будут контролировать работу, а AI-системы — проектировать.
Если хотите больше узнать про работу NSR Specification, вот их плейлист. Если кратко: инструменты позволяют перевести норму (даже ТЗ заказчика или его EIR) в машинопонимаемый вид и использовать отдельные пункты норм оттуда для автоматизации проверок. А ещё, эти нормы становятся базой для RAG-агента, которому вы можете задавать по нормам вопросы и получать подтверждённые ссылкой ответы.
TOOLS
Гэвин Николс (Камп) и Николя пообщались на тему AI для проектирования. Естественно, в контексте BIM, Dynamo, MCP… «AI for BIM, Dynamo’s Reckoning & the Future of Revit Automation | with Gavin Nicholls».
Суть можно свести к тому, что AI позволяет писать рабочие плагины или целые приложения, быстро и с минимумом ошибок, при этом:
- Гэвин использует короткие промпты + лаконичные Markdown-файлы для описания контекста (с чётким описанием систем компании, её стандартов и набором типовых примеров кода) — это позволяет легко встраивать плагины в общую инфраструктуру.
- Для написания кода он использует Claude Sonnet (а не Opus).
Также наши уважаемые BIM-гуру прочат проблемы компаниям, продающим дорогие многофункциональные плагины для Revit (потому что можно навайбкодить что-то под свои нужды и это будет сильно дешевле). Ну и Dynamo остаётся рабочей лошадкой там, где нужно работать с геометрией — он нагляднее, чем прямая работа с Revit API.
Кстати, про геометрию. AEC Magazine пишет про интересную браузерную AI-платформу — Plamo. В общем, по заявлениям, это платформа для промптового моделирования — пишешь промпт, даёшь источник — получаешь модель, при этом её потом можно менять — она параметрическая (причём BREP). И можно экспортировать в несколько форматов (пока в Rhino, позже допилят IFC, RVT…).
Я попробовал. Пока можно просто авторизоваться через учётку гугл, на старте дают 1000 кредитов, потом или платно, или по 100 кредитов в месяц. Закинул в него скриншот плана квартиры с мебелью (очень низкого качества, 250*350 пикселей). Работал он минут 25, съел 300 кредитов. Но справился, при этом и мебель сгенерировал… и это очень неплохо, смотрите сами на результаты.
И про визуализацию. Начнём с нового AI-рендера — Sherpa (про него пишет AEC Magazine в статье «Sherpa brings ‘prompt-free’ AI rendering to SketchUp»).
В отличие от стандартных плагинов такого рода, требующих использования текстового промпта, тут основные настройки вынесены на кнопки, а промт не используется вовсе. Материал берётся сразу из модели (интеграция со SketchUp) + можно настроить стили, тип освещения и ещё пару параметров. Результат вполне интересный для быстрой визуализации идеи.
А если вам ближе промптовая генерация, вот отличный гайд от Veras: «How to master Veras AI: an architect’s prompt guide». Очень доступно.
И это все интересные новости за прошедшую неделю.
