Задачи, вызовы и эффективность интеллектуальных технологий для цифрового проектирования
Аннотация
Статья посвящена анализу существующих трендов и вытекающих из направления развития интеллектуальных технологий актуальных задач для организаций, осуществляющих в Российской Федерации переход на цифровое проектирование.
Об авторах
Г. Г. Красноженов
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Красноженов Григорий Григорьевич - кандидат физико-математических наук, ведущий эксперт научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ
109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
С. А. Лебедев
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Лебедев Сергей Аркадьевич - кандидат экономических наук руководитель департамента программной инженерии ФКН НИУ ВШЭ
109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Список литературы
1. Xiao J., Xu Z., Xiao A., Wang X., Skare M. Overcoming barriers and seizing opportunities in the innovative adoption of next-generation digital technologies // Journal of Innovation & Knowledge. — 2024. — Vol. 9, № 4. — Article 100622. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100622.
2. Liu W. Overcoming barriers to intelligent technology adoption in interior design: An analytical framework of facilitative pathways // Pacific International Journal. — 2025. — Vol. 8. — С. 7–11. — DOI: https://doi.org/10.55014/pij.v8i3.816.
3. Лебедев С. А., Красноженов Г. Г., Белова Н. С. Анализ опыта использования технологий искусственного интеллекта в транспортном проектировании и смежных отраслях // Московский транспорт. Наука и проектирование. — 2025. — № 2. — С. 69–87.
4. Naveed H., Khan A., Qiu S., Saqib M., Anwar S., Usman M., Barnes N., Mian A. A comprehensive overview of large language models. — 2023. — DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.06435.
5. Национальный индекс развития цифровой экономики: пилотная реализация / рук. С. Б. Шапошник; науч. ред. Т. В. Ершова, Ю. Е. Хохлов, С. Б. Шапошник. — М.: Госкорпорация «Росатом», 2018. — 176 с.
6. Ochara N. M., Nawa E. T., Fiodorov I., Lebedev S., Sotnikov A., Kadyamatimba A., Telnov Y. Digital transformation of enterprises: a transition using process modelling antecedents // Proceedings of the 2018 Open Innovations Conference / ed. by C. Ouma. — Johannesburg: IEEE, 2018. — С. 325–331. — DOI: https://doi.org/10.1109/OI.2018.8535735.
7. Ciric D. New generative and AI design methods for transportation systems and urban mobility design, planning, operation, and analysis: Contribution to urban computing theory and methodology. — 2024. — DOI: https://doi.org/10.18485/arh_pt.2024.8.ch59.
8. Othengrafen F., Sievers L., Reinecke E. From vision to reality: The use of artificial intelligence in different urban planning phases // Urban Planning. — 2024. — Vol. 10. — DOI: https://doi.org/10.17645/up.8576.
9. Wang T., Yorke-Smith N. Introduction: AI for and in urban planning // Urban Planning. — 2025. — Vol. 10. — Article 9417. — DOI: https://doi.org/10.17645/up.9417.
10. Horvath A. — S., Pouliou P. AI for conceptual architecture: Reflections on designing with text-to-text, text-to-image, and image-to-image generators // Frontiers of Architectural Research. — 2024. — Vol. 13, № 3. — С. 593–612. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.foar.2024.02.006.
11. Han S., Jiang Y., Huang Y., Wang M., Bai Y., Spool-White A. Scan2Drawing: Use of deep learning for as-built model landscape architecture // Journal of Construction Engineering and Management. — 2023. — Vol. 149, № 5. — DOI: https://doi.org/10.1061/JCEMD4.COENG-13077.
12. Хританков А. С., Полежаев В. А., Жуликов Г. А., Галынчик М. С., Климин Н. А., Сахаров К. Е., Минченков В. О., Спирин И. В., Крупнов И. И., Якушева С. Ф., Маратканова А. С., Козырев В. И., Костенецкий П. С., Салех Х. М. Выполнение распределенных вычислительных экспериментов на MLOps платформе НИУ ВШЭ // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. — 2025. — Т. 14, № 2. — С. 42–66. — DOI: https://doi.org/10.14529/cmse250203.
13. Khritankov A., Pershin N., Ukhov N., Ukhov A. MLDev: Data science experiment automation and reproducibility software // Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. 23rd International Conference, DAMDID/RCDL 2021, Moscow, Russia, October 26–29, 2021, Revised Selected Papers / ed. by A. Pozanenko, S. Stupnikov, B. Thalheim, E. Mendez, N. Kiselyova. — Cham: Springer, 2022. — С. 3–18. — DOI: https://doi.org/10.1007/978–3–031–12285–9_1.
14. Gromov V. A., Borodin N. S., Yerbolova A. S. A language and its dimensions: Intrinsic dimensions of language fractal structures // Complexity. — 2024. — Vol. 2024, № 1. — Article 8863360. — DOI: https://doi.org/10.1155/2024/8863360.
15. Kim F. C., Johanes M., Huang J. Text2form diffusion: Framework for learning curated architectural vocabulary // 41st Conference on Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe, eCAADe 2023. — 2023. — С. 79–88. — DOI: https://doi.org/10.52842/conf.ecaade.2023.1.079.
16. Liao W., Huang Y., Zheng Z., Lu X. Intelligent generative structural design method for shear wall building based on “fused-text-image-to-image” generative adversarial networks // Expert Systems with Applications. — 2022. — Vol. 210. — Article 118530. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118530.
Рецензия
Для цитирования:
Красноженов Г.Г., Лебедев С.А. Задачи, вызовы и эффективность интеллектуальных технологий для цифрового проектирования. Московский транспорт. Наука и проектирование. 2025;(3):56-74.
For citation:
Krasnozhenov G.G., Lebedev S.A. Objectives, Challenges And Effectiveness Of Intelligent Technologies In Digital Design. Moscow Transport. Science and Designn. 2025;(3):56-74. (In Russ.)
Просмотров:
93
JATS XML
Послать статью по эл. почте 