Контакты
Телефоны
+7 (499) 348-23-19,
Электронная почта
ru@enecagroup.com
Найти
BIM в Москве
5+
Штат специалистов
по Data Science
10+
Проектов
автоматизации ИИ
15+
Интеграций ПО с ИИ
Процессы
и методика работы
Интеллектуальный анализ требований

Использование технологий искусственного интеллекта, таких как обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), позволяет автоматизировать извлечение информации из текстовых источников, включая документацию, отзывы пользователей и данные из социальных сетей. Это не только ускоряет процесс анализа, но и значительно повышает точность и полноту собранных данных.

Автоматическое создание модели

Современные методы, включая генеративно-состязательные сети (GAN) и обучение с подкреплением (RL), позволяют автоматически создавать модели на основе исходных спецификаций. Такой подход ускоряет разработку, минимизирует ручной труд и повышает универсальность получаемых решений.

Проверка интеллектуальной модели

Алгоритмы ИИ, включая экспертные системы и машинное обучение, позволяют автоматически проверять модели на соответствие требованиям. Это помогает выявлять потенциальные ошибки, сокращать трудозатраты и повышать точность проверки.

Автономное принятие решений

Глубокое обучение с подкреплением (DRL) позволяет обучать системы автономному принятию решений в сложных условиях. Это особенно важно для критически важных объектов, где оперативность и точность действий могут предотвратить серьезные последствия.

Перспективы ИИ в проектировании

ИИ помогает не только автоматизировать рутинные процессы, такие как управление требованиями и проверка моделей, но и улучшить процесс принятия решений. Например, технологии NLP могут извлекать данные из нормативных документов и автоматически интегрировать их в системные модели, что снижает вероятность ошибок и ускоряет работу.

Возможности ИИ в проектировании

ИИ также активно используется в процессах имитационного моделирования. Алгоритмы машинного обучения помогают создавать и оптимизировать модели на основе данных о производительности, условиях эксплуатации и пользовательских предпочтениях. Это сокращает время разработки и тестирования, повышая точность и надёжность результатов.

Инструменты и сервисы

Для реализации ИИ-решений используются:
Языки и библиотеки: Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy.
Облачные платформы: AWS, Microsoft Azure, Yandex Cloud.
Программные продукты для проектирования: Autodesk Revit, Dynamo.
ИИ становится ключевым инструментом в проектировании, ускоряя процессы и повышая их точность. Компания ЭНЭКА успешно применяет эти технологии для создания передовых решений, соответствующих современным требованиям.


Области
и сферы применения

Компетентность наших услуг позволяет нам работать в разных сферах

Промышленные предприятия в Москве
Химическая и нефтехимическая промышленность, фармацевтическая промышленность, машиностроение, металлы и деревообработка,
легкая и пищевая промышленности, ЦОДы, очистные сооружения
Промышленные предприятия
Химическая и нефтехимическая промышленность, фармацевтическая промышленность, машиностроение, металлы и деревообработка,
легкая и пищевая промышленности, ЦОДы, очистные сооружения
Инфраструктурные объекты
Сети (тепло-, водо-, электро-, газоснабжения, связи), трансформаторные подстанции и ЛЭП, очистные и водозаборные сооружения
Административная и коммерческая недвижимость
Бизнес-центры, гостиничные комплексы, офисные помещения, спорткомплексы, торгово-развлекательные центры, паркинги, кинозалы, фудкорты, рестораны, магазины
Жилые комплексы
Жилые комплексы, виллы, таунхаусы, резиденции, индивидуальные жилые дома, благоустройство, градостроительство
Традиционная энергетика
Водогрейные котельные на природном газе, водогрейные котельные на древесном топливе, паровые котельные на природном газе, котельные с теплоносителем термомасло, паровые котельные на древесном топливе, ТЭЦ, Мини-ТЭЦ на базе когенерации и тригенерации, ТЭЦ, Мини-ТЭЦ на базе микро-ГТУ, ТЭЦ, Мини-ТЭЦ на базе ДГУ