Актуальность «CG-2027 BIM» В 2026–2030 годах Россия реализует стратегическое направление цифровой трансформации строительства и ЖКХ до 2030 года. С 1 апреля 2026 года вступает в силу новый национальный стандарт по внедрению технологий информационного моделирования (ТИМ/BIM), устанавливающий единые правила создания и обмена цифровыми моделями. Применение BIM уже является обязательным для проектов с госфинансированием и в долевом строительстве, а доля заключений госэкспертизы в форме 3D-модели должна достичь 95% к 2030 году. В этих условиях ключевым барьером остаётся кадровый голод: как отмечается в исследовании СПбПУ, именно недостаток квалифицированных специалистов является одним из главных ограничений внедрения BIM в России. В ответ на это Минстрой и Минцифры реализуют дорожную карту по переходу на российское ПО, а по всей стране запускаются федеральные модули по цифровым навыкам для студентов. В этом контексте проект CG-2027 BIM модели Политеха — не просто учебная инициатива, а прямое участие в федеральной повестке по устранению кадрового дефицита и цифровизации отрасли.
«CG-2027 AI» В соответствии с Энергетической стратегией РФ до 2050 года и программой цифровой трансформации городского хозяйства Москвы, ключевым приоритетом является повышение энергоэффективности и надёжности теплоснабжения. ГБУ «Московский аналитический центр» (МАЦ) координирует внедрение интеллектуальных систем в городскую инфраструктуру, однако существующие подходы к прогнозированию теплопотребления и выявлению аварийных режимов основаны на пороговых методах и не используют современные модели машинного обучения. Параллельно Московский Политех в рамках проекта CG-2027 BIM создаёт цифровую информационную модель учебных корпусов. Без интеграции ИИ-инструментов эта модель остаётся пассивным геометрическим справочником, не позволяя решать задачи оперативного управления заполняемостью аудиторий, анализа энергопотребления и интеллектуальной навигации. Проект CG-2027 AI напрямую отвечает на вызовы, разработки выполнены участниками проектом в 2025/2026 учебном году по ИИ и МО прогнозированию, а также применению фотограмметрии для BIM (нейросетевая реконструкция NeRF) уже апробированы и превратились в методы, которые могут быть перенесены на задачи теплопотребления и управления ВУЗом. Таким образом, проект продолжает линию «TIM-модели Московского Политеха» (CG-2026), развивая её в сторону интеллектуальных систем на базе ИИ и МО.
«CG-2027 VR» Технологии виртуальной и дополненной реальности (VR/AR) становятся неотъемлемой частью цифровой трансформации промышленности и образования. Как показали исследования, проведённые командой проекта (публикации Q4, Q3, Q2) «Перспективы интеграции технологий виртуальной и дополненной реальности в интеллектуальные системы управления безопасностью труда», 2025, более 70 % опрошенных сотрудников ПАО «МОЭК», АО «Мослифт», ГБУ «Жилищник», ГБУ «МАЦ» и «Росатома» считают VR/AR применимыми и эффективными в своей работе, а 60 % отмечают их пользу для обучения персонала. Внедрение XR-решений в интеллектуальные системы управления (ИСУ) признано ключевым элементом Индустрии 4.0 «XR-технологии в интеллектуальных системах управления горными предприятиями». Для Московского Политеха, реализующего проекты CG-2027 BIM (цифровая информационная модель корпусов) и CG-2027 ИИ (прогнозные модели и интеллектуальные сервисы), создание единой иммерсивной среды на базе Unreal Engine 5 становится необходимым звеном для наглядной демонстрации результатов, привлечения абитуриентов и повышения качества проектных материалов. При этом существующие наработки команды (бета-версии двух VR-игр, библиотека game-ready моделей) и опубликованные методики оптимизации 3D-контента (снижение объёма данных на 55 %, повышение FPS на 220 % при использовании ретопологии и ремеша) создают прочную основу для масштабирования. Проблема «CG-2027 BIM» Проблематика проекта заключается в отсутствии у студентов и университета в целом единой цифровой информационной модели (BIM) зданий Политеха. Эта проблема имеет несколько ключевых аспектов: 1. Разрозненность данных об инфраструктуре: информация об этажах, помещениях и инженерных системах существует в виде разрозненных бумажных чертежей и фрагментарных цифровых данных, что затрудняет их эффективное использование для управления корпусами и их реновации. 2. Отставание образовательного процесса от рыночных требований: согласно отраслевым исследованиям, в РФ наблюдается острая нехватка специалистов, владеющих BIM-технологиями. Студенты не имеют возможности получить практический опыт работы с реальными BIM-моделями в процессе обучения, что снижает их конкурентоспособность на рынке труда. 3. Упущенные возможности для научной деятельности: отсутствие единой цифровой модели вуза не позволяет студентам и преподавателям реализовывать проекты по управлению жизненным циклом зданий (эксплуатация, энергоэффективность, реконструкция) с применением технологий «цифровых двойников».
«CG-2027 AI» Проблематика проекта включает три ключевых аспекта: 1. Отсутствие предиктивной аналитики теплоснабжения – городские тепловые сети и здания ВУЗа не оснащены моделями, способными прогнозировать теплопотребление на горизонте 24–48 часов, выявлять ненормативные режимы (утечки, завоздушивание, несанкционированный отбор) и прогнозировать аварийные ситуации с привязкой к конкретным элементам инфраструктуры. 2. Низкая эффективность использования BIM-модели ВУЗа – создаваемая в проекте CG-2027 BIM цифровая модель корпусов не содержит интеллектуальных надстроек: отсутствуют инструменты автоматического планирования занятости аудиторий, анализа энергопотребления по помещениям, а также доступного для студентов и преподавателей чат-интерфейса для получения информации о лабораториях и аудиториях. 3. Разрыв между научным заделом и практическим внедрением – команда проекта имеет успешно апробированные методы машинного обучения (градиентный бустинг, ансамбли, гибридные модели с декомпозицией временных рядов), но они пока не адаптированы под задачи теплоснабжения и управления университетской инфраструктурой.
«CG-2027 VR» Несмотря на наличие у университета проектов разработки передовых цифровых моделей (BIM) и интеллектуальных сервисов (ИИ), они существуют в разрозненных форматах и не имеют единого иммерсивного интерфейса. Это приводит к следующим проблемам: 1. Низкая презентабельность результатов проектной деятельности – потенциальные абитуриенты, партнёры и гости Дней открытых дверей не могут в интерактивной форме ознакомиться с цифровым двойником кампуса, архитектурными решениями и результатами ИИ-аналитики. Традиционные 2D-презентации и статические рендеры не дают эффекта присутствия. 2. Отсутствие интеграции BIM и ИИ в единой среде – планируемая в проекте CG-2027 BIM модель корпусов и предусмотренные в проекте CG-2027 ИИ инструменты (прогноз занятости аудиторий, анализ энергопотребления, LLM-помощник) не объединены в визуально-интерактивную платформу. Это затрудняет их совместное использование и демонстрацию. 3. Недостаток качественных визуальных материалов для проектов направления «Урбанистика» – многие студенческие проекты (включая смежные инициативы) испытывают дефицит профессиональных рендеров, анимационных роликов и оптимизированных 3D-моделей, что снижает их конкурентоспособность на конкурсах и выставках. 4. Неиспользованный потенциал существующих VR-наработок – команда уже создала бета-версии двух VR-игр и набор game-ready моделей, однако эти активы не систематизированы и не интегрированы в общую проектную инфраструктуру. Цель «CG-2027 BIM» Создание к концу учебного года 2026/2027 комплексной информационной BIM-модели учебных корпусов Московского Политеха (Автозаводская корпус 1-5). Модель станет основой для практической подготовки студентов, их вовлечения в реальное проектирование и, в перспективе, для использования в системе эксплуатации зданий ВУЗа, в соответствии с национальной стратегией цифровой трансформации строительства до 2030 года.
«CG-2027 AI» Разработка и интеграция к концу учебного года 2026/2027 комплекса прогнозных и аналитических моделей на основе ИИ для двух доменов: • теплоснабжение – прогнозирование теплопотребления, выявление ненормативных режимов и предсказание аварий (по заказу ГБУ МАЦ); • управление кампусом – внедрение в BIM-модель Московского Политеха интеллектуальных сервисов (планирование заполнения аудиторий, анализ энергопотребления, LLM-помощник).
«CG-2027 VR» Разработка к концу учебного года 2026/2027 единой иммерсивной среды на базе Unreal Engine 5, объединяющей BIM-модели и ИИ-сервисы Московского Политеха, а также создание библиотеки визуальных материалов для поддержки проектов направления «Урбанистика». Задачи «CG-2027 BIM» 1. Провести/продолжить полный комплекс обмерных работ корпусов 1-5 Политеха силами студентов под руководством преподавателя для сбора точных геометрических и пространственных данных. 2. Разработать детальные поэтажные планы всех обмеренных помещений на основе полученных данных. 3. Создать BIM-модели 1- 5-го корпусов. 4. Разработать BIM-модель 4-го корпуса на основе имеющейся проектной документации (без предварительных обмеров). 5. Интегрировать созданные BIM-модели в единую цифровую среду для визуализации и управления данными (задача будет решаться в рамках смежных проектов CG-2027 VR и CG-2027 ИИ 6. Обеспечить вовлечение студентов в реальный проект, формируя у них востребованные на рынке труда BIM-компетенции, что соответствует задачам федерального проекта «Новый ритм строительства» в части подготовки кадров.
«CG-2027 AI» 1. По задаче теплоснабжения (ГБУ МАЦ): - Собрать и структурировать временные ряды теплопотребления, метеоданных, режимов работы тепловых пунктов по объектам-репрезентантам. - Разработать гибридную модель краткосрочного прогнозирования теплопотребления (горизонт 24–48 ч) на основе ансамбля градиентного бустинга (CatBoost / XGBoost) с декомпозицией тренда и сезонности (адаптация метода STL-EEMD-SVR). - Создать классификатор ненормативного теплопотребления с использованием ансамблевых моделей (CatBoost + Random Forest) и слоя экспертных правил. 2. По интеграции с проектом CG-2027 BIM: - Разработать модуль планирования заполнения аудиторий на основе оптимизационных алгоритмов и прогноза занятости (использование исторических данных расписаний, событий). - Создать инструмент анализа энергопотребления по помещениям, привязанный к BIM-модели (расчёт удельных нагрузок, выявление аномалий). - Обеспечить обмен данными между BIM-моделью (CG-2027 BIM) и ИИ-сервисами через общее цифровое пространство. 3. Общие задачи: - Подготовить датасеты с физически обоснованными признаками (по методике из статьи «Влияние модификации датасета на эффективность обучения…»). - Провести сравнительное тестирование архитектур (ансамбли, нейросети, гибридные модели) и выбрать оптимальные по соотношению точность/вычислительные затраты. - Обеспечить интерпретируемость прогнозов (анализ важности признаков, SHAP-значения, экспертные правила). - Подготовить отчёт для ГБУ МАЦ и внутренних заказчиков в Политехе.
«CG-2027 VR» 1. Развитие фэнтезийной VR-игры для презентационных мероприятий: - Доработка бета-версий сущей VR-игры до релизного состояния. - Создание сценария и художественного стиля, ориентированного на демонстрацию технологических возможностей VR и привлечение абитуриентов. - Оптимизация 3D-моделей и сцен под стабильную работу в VR - Подготовка демонстрационного проекта для Дней открытых дверей и выставок. 2. Интеграция BIM-модели и ИИ в единую среду на базе UE5: - Импорт BIM-модели корпусов (из проекта CG-2027 BIM) в Unreal Engine 5 с сохранением уровней детализации (LOD) и физических свойств материалов. - Разработка интерактивного режима «Цифровой двойник кампуса»: возможность свободного перемещения по корпусам, просмотра информации об аудиториях (через подключение к ИИ сервису из проекта CG-2027 ИИ) и визуализации данных энергопотребления. 3. Разработка визуальных материалов для проектов направления «Урбанистика»: - Создание библиотеки game-ready 3D-моделей (здания, элементы благоустройства, оборудование) с применением гибридного подхода (САПР + полигональное моделирование). - Подготовка рендеров и видеороликов для проектов CG-2027 BIM и CG-2027 ИИ. - Оказание визуальной поддержки другим студенческим проектам направления «Урбанистика»: консультации по оптимизации 3D-контента, помощь в создании презентационных материалов. - Документирование и публикация созданных активов в открытом репозитории. Результат «CG-2027 BIM» По завершении проекта будет создана единая цифровая информационная модель (BIM) учебных корпусов Московского Политеха по адресу Автозаводская 16. Модель будет включать в себя: 1. BIM-модели пяти корпусов с детализацией помещений для интеграции в ERP. 2. Набор технической документации (поэтажные планы, разрезы, фасады) для служб эксплуатации. 3. Практико-ориентированные кейсы и учебные материалы для использования модели в образовательном процессе. Для университета данный результат станет практической базой для обучения студентов инженерных и строительных специальностей и первым шагом к созданию «цифрового двойника» ВУЗа, что повышает эффективность управления его инфраструктурой.
«CG-2027 AI» 1. Комплекс прогнозных моделей для теплоснабжения: - Модель прогноза теплопотребления. - Классификатор ненормативных режимов и аварий. 2. Интеллектуальные модули для BIM-модели Московского Политеха: - Инструмент планирования заполнения аудиторий. - Модуль анализа энергопотребления по помещениям. 3. Научно-техническая документация и публикации: - Отчёт о результатах проекта с описанием архитектур и экспериментов. - Не менее 2 статей в журналах из перечня ВАК по тематике применения ИИ в теплоснабжении и управлении инфраструктурой ВУЗа.
«CG-2027 VR» По завершении проекта будут созданы следующие компоненты: 1. VR-игра для презентационных мероприятий. 2. Иммерсивная среда «Цифровой двойник кампуса» на базе UE5 – проект, объединяющий BIM-модель корпусов Московского Политеха (из проекта CG-2027 BIM) и визуализацию прогнозов заполняемости аудиторий и энергопотребления (из проекта CG-2027 ИИ); 3. Библиотека визуальных активов: - оптимизированные 3D-модели; - видеоролики (обзорные, технические и промо-ролики) для проектов направления «Урбанистика»; - набор шаблонов сцен в UE5 для быстрого старта новых проектов. 4. Научно-техническая документация и публикации: - не менее 2 публикаций в журналах ВАК по тематике применения XR в образовании и городском хозяйстве. Партнёры проекта — ***
