 |
WildTeam представила DeepWhale — ИИ для автоматического поэтажного проектирования многоквартирных домов
DeepWhale разработан для решения одной из ключевых проблем строительной отрасли: создание точных и эффективных планировок этажей вручную требует значительных временных и человеческих ресурсов, особенно при сложных архитектурных формах и строгих нормативных ограничениях. Традиционные методы перебора вариантов и анализа больших данных оказываются недостаточно точными и гибкими для нестандартных проектов.
В основе DeepWhale лежат математические модели и алгоритмы дискретной оптимизации, что позволяет системе генерировать сотни оптимизированных вариантов планировки за считанные минуты. Алгоритм уже учитывает: распределение квартир по этажам и количеству комнат; нормы инсоляции и коэффициенты естественного освещения; расположение инженерных коммуникаций и эвакуационные требования; проектирование и компоновку лестнично-лифтовых узлов.
Инструмент использует холистический подход: все элементы здания проектируются как единая система, что позволяет оптимизировать вес каркаса, использовать каждый квадратный метр максимально эффективно и сокращать время проектирования.
«DeepWhale позволяет девелоперам быстрее проверять различные варианты, учитывать специфику авторской архитектуры и минимизировать ошибки, которые обычно приводят к переработкам и задержкам строительства», — отмечает генеральный директор компании WildTeam и AI-стартапа DeepWhale Мария Болдырева.
Инструмент доказал эффективность на пилотных проектах: алгоритм позволяет проектировать как стандартные, так и сложные здания с уникальными формами, распределять квартиры разного типа по этажам и подбирать оптимальные инженерные решения. Благодаря этому снижаются затраты, ускоряется проектирование и повышается качество готового жилья.
Инструмент также способствует сокращению расхода материалов, что делает ее «зеленой» технологией и позволяет поддерживать цели устойчивого развития ООН по обеспечению доступного и качественного жилья, рациональному использованию ресурсов и продвижению инноваций. В дальнейшем разработчики планируют расширить функционал DeepWhale.
DeepWhale стал лауреатом престижной премии AI-Олимп в номинации «Лучший AI-стартап в категории «Проектирование и архитектура».
Контактное лицо: Jana Silver
Компания: WildTeam (Вайлдтим)
Добавлен: 15:09, 29.08.2025
Количество просмотров: 478
Страна: Россия
| «Навикон» получил статус «Участник проекта 1С:Центр ERP», Navicon, 23:06, 31.08.2026, Россия119 |  |
| Системный интегратор и разработчик «Навикон» вошел в число партнеров 1С со статусом «Участник проекта 1С:Центр ERP». Его получение подтверждает наличие у интегратора полного набора необходимых компетенций по ERP-решениям линейки 1С, опытных специалистов и успешно реализованных проектов. |
| В iSpring Suite появился ИИ-помощник для работы с текстом, iSpring, 23:05, 31.08.2026, Россия133 |  |
| Компания iSpring, разработчик решений для корпоративного обучения, обновила конструктор для создания интерактивных курсов iSpring Suite. В новой версии появился ИИ-помощник для работы с текстом. Он берёт на себя рутинную работу с текстом прямо в iSpring Suite. |
| Omdia: Hisense заняла первое место в мире по объему поставок телевизоров с диагональю от 100 дюймов и более в первом полугодии 2026 года, Hisense, 23:04, 31.08.2026, Россия129 |  |
| По данным Omdia, международного института маркетинговых исследований, компания Hisense, один из ведущих мировых производителей телевизионной и бытовой техники, вышла на первое место в мире по объему поставок телевизоров с диагональю от 100 дюймов и более с долей рынка, равной 55,1%. |
| «1С-Рарус» внедрил «1С:Управление предприятием общепита» в отелях сети Cosmos, 1С-Рарус, 22:59, 31.08.2026, Россия116 |
| Внедрение «1С:Управление предприятием общепита» разработки «1С-Рарус» обеспечило бесшовную интеграцию бэк-офисных функций и унификацию стандартов в сфере общественного питания сети отелей Cosmos. В результате проекта удалось внедрить единую систему управления ресторанной службой в отелях, стандартизировать и повысить прозрачность закупочного процесса, что повлияло на снижение операционных затрат. |
|
|
