Рост количества публикуемых знаний становится серьезным препятствием для их эффективного использования. Одновременно растет понимание того, что традиционные методы обработки знаний не отвечают современным требованиям. Единственной альтернативой являются новые компьютерно-управляемые, т.е. вычислимые новые знания.  Исследования в области компьютерной обработки знаний ведутся в медицине, финансах, в сфере обслуживания (см. [1] и [2]). На этом фоне строительная отрасль выглядит исключением. Цифровизация строительства понимается в первую очередь как обработка данных (информационных моделей, больших данных, цифровых двойников), что закреплено в самом названии объектной области — «среда общих данных». Роль знаний и их отличие от данных никак не акцентируются.

1. Использование знаний в традиционном проектировании

Прежде чем что-то менять, нужно разобраться, как все работало до «цифровизации». На рисунке ниже изображены потоки знаний, приводящие в итоге к реальному строительству.

Пояснения к схеме

1. Общее направление движения сверху вниз отражает процесс конкретизации знаний.
   Верхний уровень невелик по объему и содержит только общие требования. На следующих уровнях объем знаний и их конкретизация увеличиваются.
   Уровень технических решений самый обширный. Знания этого уровня конкретны и зачастую могут быть перенесены в рабочий проект с минимальной правкой.
2. Техническое задание и условия строительства выступают в роли фильтра, отсекающего знания, не относящиеся к проекту. Конкретизация и объем знаний рабочего проекта позволяют осуществить реальное строительство.
3. Знания каждого уровня являются источником знаний нижележащих уровней и должны проверяться на соответствие знаниям вышележащих уровней.
4. Нетрудно заметить, что с ростом конкретизации знаний растет количество рисунков в документах. Рисунки необходимы, когда для точной передачи смысла нет нужных слов, или нужно слишком много слов.
5. Экспериментальное моделирование — исследование и прогнозирование поведения системы с помощью методов математического моделирования. Как правило, экспериментальное моделирование является внутридисциплинарным.
6. Источником истины (законом) для строителей является рабочий проект.

Эта схема была общепринятой примерно до 2000 г. Ее основная проблема — переход от концепций к реальности; отсутствие промежуточного звена — виртуальной реальности. После 2000 года появилась альтернатива — BIM.

2. Использование знаний и данных в BIM проектировании

Я попытался определить место BIM на основании того, что является общепринятым в этой области. На мой взгляд, это следующее:

• модель-ориентированный метод проектирования;
• автоматизация получения чертежей из моделей;
• автоматизированная проверка моделей на соответствие нормативным требованиям.

Проблемы

1. Фактически строителям передаются два проекта: традиционный рабочий проект и проект в виде информационной модели (или нескольких моделей?). Разнородные взаимно пересекающиеся источники истины являются проблемой.
2. Модель-ориентированный подход в строительном проектировании сам по себе является проблемой (см. BIM: что это было?).

Ручная проверка больших моделей проблематична. С целью автоматизации проверок в рамках концепции BuildingSMART ведутся исследования по преобразованию текста нормативных документов в «вычислимые правила». При этом, речь идет только о тексте; рисунки и чертежи в документах игнорируются.

В основе BIM революции лежит тезис о «неполноценности чертежей». Если допустить, что модели создаются на основе чертежей и должны быть проверены на соответствие чертежам, модель-ориентированная идеология теряет смысл.

3. Шаг вперед в традиционном проектировании

Практически, с точки зрения вклада в проектирование, BIM оказался прорывом в области геометрической координации и визуализации.

Пояснение к схеме

Имитационное моделирование строительства — объективная (не на уровне концепций) проверка согласованности и реализуемости проекта. Как правило, речь идет о геометрической совместимости проектных решений разных дисциплин (в сложных случаях — в рамках одной дисциплины).

Несоосность отверстий, несовпадения опорных и посадочных площадок, пересечения конструкций и оборудования — типичные ошибки, выявляемые с помощью имитации строительства.

Вместо привычного BIM на схеме присутствует «Имитационное моделирование строительства». Это название точнее определяет изначальную концепцию BIM. Отказ от акронима BIM — вынужденная инициатива Nima (бывшего UK BIM Alliance). Слишком большим стало несоответствие между номинальным значением акронима и всем тем, что ему было приписано позднее.

Проблемой схемы на рис. 3 является общий вызов, стоящий перед строительной отраслью, — вычислимость знаний.

Решив проблему вычислимости, получим возможность:

• автоматически проверять один текст (например, рабочий проект) на соответствие другому (например, нормативным требованиям);
• автоматически на основе текста строить модели.

4. Использование IFC

Ниже приведены рекомендуемые BuildingSMART случаи применения формата IFC и мои комментарии к ним.

Обмен данными

Цитата: «IFC — это основа обмена данными между различными проектными группами и приложениями».

Комментарий. Проектные группы обмениваются минимальными наборами данных. Как правило, это данные, касающиеся монтажа конструкций и оборудования, — нагрузки, габариты, опорные и стыковочные узлы, элементы крепления.

Перепрофилирование моделей

Цитата: «Уже созданные информационные модели могут использоваться в других системах». Комментарий. Вряд ли кому-то внушит доверие модель, прошедшая через несколько черных ящиков, например: архитектурная модель -> преобразование в IFC -> преобразование в аналитическую модель. Сложные и ответственные модели надежнее создавать с нуля и использовать строго по назначению.

Автоматизированная проверка IFC-моделей на соответствие нормативным требованиям

В отчете рабочей группы BuildingSMART при анализе различных подходов к решению этой проблемы в качестве объекта проверки используется IFC модель двухэтажного здания. Задача теста — проверить на соответствие нормам пути эвакуации из помещений.

Комментарий. Очевидно, что эта проверка должна выполняться не в модели (в которой может быть 100 одинаковых этажей), а на плане типового этажа. Соблюдение нормативных требований нужно проверять на уровне концепций, а не их реализаций.

Схема IFC (скорее, ее облегченная версия) уместна для передачи простой геометрии в любую междисциплинарную модель, например, в имитационную модель строительства (см. рис. 3).

Универсальным способом сотрудничества на всех этапах проектирования и строительства является обмен знаниями. Формат обмена знаниями давно придуман — стандартизированный текст на основе естественного языка.

5. Использование вычислимых знаний

В BIM-проектировании актуальна проблема автоматизированной проверки моделей на соответствие нормативным требованиям. В традиционном проектировании объектом проверки является не модель, а рабочая документация.

В любом случае существует необходимость извлечения знаний из текстов, записанных на естественном языке. Возможность автоматического извлечения знаний из текста можно назвать вычислимостью знаний.

5.1. Формализация текстов на естественном языке

Формализация текста — процесс, аналогичный процессу трансляции в программировании; перевод с языка высокого уровня на низкоуровневый язык. В нашем случае речь идет о переводе с естественного языка на любой компьютерно-исполняемый язык.

На обозримую перспективу единственный способ решения проблемы — предоставить автору текста инструменты, позволяющие создать текст, понятный как человеку, так и компьютеру. Вот как может выглядеть формализованный текст.

Пример взят из статьи [3]. Хотя формализованный текст не совсем привычен, он вполне читаем и, возможно, более понятен, чем его прототип.

5.2. Формализация чертежей

Чертежи — тоже текст (см. Аксиомы проектирования). Формализация чертежей принципиально не отличается от формализации обычного текста. Ниже представлен пример формализованного чертежа.

Как и обычный текст, чертеж структурирован в виде иерархии блоков. Маркировка блоков обеспечивает внеиерархические связи. Блокам присваиваются наборы атрибутов.

Контекст вложенного блока задается атрибутами родительских блоков. Общим контекстом чертежа является текст в основной надписи чертежа.

В качестве примера на плане этажа выделены помещения, лежащие на пути эвакуации из угловой комнаты. В текстовом блоке «Экспликация помещений» под соответствующими марками указаны типы помещений в зависимости от их назначения.

6. Передача и хранение иллюстрированного текста

Иллюстрированный текст — это обычный текст, дополненный рисунками, или рисунки, дополненные обычным текстом.

Под это определение попадает большая часть проектной документации, а также значительная часть нормативной, справочной, научной, учебной и т. п. литературы.

Создание и редактирование формализованных иллюстрированных текстов должно выполняться в специализированных программах. Важный вопрос — какой формат выбрать в качестве стандарта для передачи и постоянного хранения таких текстов.

Традиционно универсальным способом хранения и распространения знаний были рисунки и тексты на бумаге. Растровый формат — электронный аналог бумаги. Его главное преимущество — универсальность и ориентация на человеческое восприятие. Понимание человеком изображений в растровом формате не является проблемой. Проблема в том, как обеспечить машинное понимание растрового изображения?

7. Маркированный растр

Анализ растровых изображений относится к классу задач распознавания образов. Как правило, компьютер распознает объекты хуже человека. Однако компьютеру можно помочь, предоставив дополнительную информацию в виде цветовой маркировки объектов.

Метод цветовой маркировки использует специальные цвета (цветовые маркеры) по аналогии с использованием специальных символов в текстовых редакторах.
Цветовой маркер — это пиксель, цветовой код которого определяет атрибут объекта (объект на рисунке представлен графическим символом). Цепочка цветовых маркеров размещается внутри пиксельного представления объекта в процессе растеризации. Понятно, что специальные цвета должны быть исключены из цветовых палитр.

Пример 1. На рисунке ниже показана цветовая маркировка объекта «Ось вращения».

Первый маркер обозначает начальную точку графического символа и его тип (в данном случае, «линия»); второй маркер — стиль линии («штрих-пунктир»); третий маркер — семантический тип объекта («ось вращения»).
Дополнительные маркеры размещаются в конечной точке каждого графического символа, а также во всех промежуточных узлах сегментированных символов (фигур).

Пример 2. Цветовая маркировка объекта «Помещение» (см. план этажа на рис. 6).

Первый маркер обозначает начальную точку и тип графического символа (в данном случае — «закрашенный полигон»).
Второй маркер обозначает тип объекта («помещение»).
Третий маркер указывает на то, что помещение расположено на пути эвакуации.

Пример 3. Цветовая маркировка формализованного текста.

Формализованный текст структурирован в виде вложенных друг в друга блоков. Цепочки цветовых маркеров размещаются в левом верхнем углу рамки каждого блока. Первый маркер обозначает тип графического символа («текст»).

Далее, в зависимости от содержания текста, могут следовать маркеры, обозначающие:

• предмет (область применения) текста, например, «двери на путях эвакуации»;
• требования исполнения, например, «должны быть выполнены»;
• требования комплектации, например, «должны быть укомплектованы»;
• требования запрета, например, «должны не иметь»;
• пункт перечисления «либо»;
• пункт перечисления «и»;

и т. д.

8. Заключение

Цифровизация может избавить от старых проблем, но может завести в цифровое болото. Двадцать лет топтания на месте ясно дают понять, где мы находимся. Достаточный срок, чтобы сделать выводы и, наконец, сменить дискурс.

(«…Хороший инженер тот, в чьих проектах используется как можно меньше оригинальных идей.» — Фримен Дайсон).

Суть и цель работы инженера не генерация данных, а поиск и адаптация знаний. Знания — это текст. Чертежи, рисунки — тот же текст, стандартизированная и расширенная за счет пиктограмм разновидность естественного языка.
Научить компьютер понимать язык строителей и есть главная задача цифровизации.

Ссылки

1. Jeremy Wyatt, Philip Scott. Computable knowledge is the enemy of disease (Вычислимые знания — враг болезни)
   https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7388882/.
2. Charles P. Friedman, Allen J. Flynn. Computable knowledge: An imperative for Learning Health Systems
   https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/lrh2.10203.
3. Eilif Hjelseth, Nick Nisbet. Сapturing normative constraints by use of the semantic mark-up rase methodology.

Автор: Александр Ямпольский
Источник: https://isicad.ru/