Mavjud binoni ta’mirlash, demontaj qilish yoki materiallarini qayta ishlatish rejalashtirilganda devorning faqat ko‘rinib turgan yuzasi yetarli ma’lumot bermaydi. Bo‘yoq yoki gipsokarton ortida metall yoki yog‘och ustunlar, shisha tolali izolyatsiya, beton, g‘isht, beton bloklar, elektr quvurlari, rozetkalar, kanallar va turli qatlamlar bo‘lishi mumkin. Bu yashirin komponentlar haqida ma’lumot bo‘lmasligi bino axborot modellarini tayyorlashni, material pasporti tuzishni, mujassam uglerod hisobini va qayta foydalanish bo‘yicha qarorlarni qiyinlashtiradi.

Ushbu tadqiqotda devorni buzmasdan turib yashirin devor komponentlarini taxmin qilish uchun ko‘p modalli ko‘rish-til modeli ish oqimi ishlab chiqilgan. Tizim geografik axborot tizimi va bino yozuvlaridan olingan matnli ma’lumotlarni, qavat rejalari, oddiy RGB fotosuratlar va termal kamera tasvirlarini birgalikda baholaydi. Model chiqishi shunchaki “bu devor metall ustunli” kabi sinf yorlig‘i emas. Buning o‘rniga u devorning qatlamlar tartibi, materiallari, ustunlar soni, izolyatsiya to‘ldiruvchisi va ayrim mexanik-elektrik-santexnika komponentlarini o‘z ichiga olgan tuzilgan devor yig‘masi grafigini hosil qiladi.

Ish oqimi avval kam sonli asosiy qatlamlardan iborat ixcham taxmin yaratadi, keyin bu tuzilmani batafsil tugunlarga kengaytiradi, elektr quvuri va rozetka kabi MEP komponentlarini qo‘shadi hamda bir nechta model chiqishlarini birlashtiradigan ansambl bosqichi orqali yakuniy taxminni ishlab chiqadi. JSON formatidagi bu tuzilma keyinchalik uch o‘lchamli modelga, BIM devor tipiga, material inventariga yoki mujassam uglerod hisobiga aylantirilishi mumkin.

Usul avval ichki tuzilishi aniq ma’lum bo‘lgan tajribaviy devor maketida, so‘ng Boston, San Francisco, Toronto va Birmingham shaharlaridagi to‘rtta tijoriy ofis binosida joylashgan jami 22 ta haqiqiy devorda baholangan. Haqiqiy devorlarda faqat GIS ma’lumotidan foydalanilganda umumiy grafik-asosli aniqlik 54% bo‘lgan bo‘lsa, qavat rejasi, RGB surat va termal tasvir qo‘shilganda bu ko‘rsatkich 76% ga ko‘tarilgan. Shu bilan birga mujassam uglerodning nisbiy xatosi 104% dan 26% gacha kamaygan.

Biroq usul devorlarning ichini fizik jihatdan ko‘rmaydi. Model mavjud hujjatlar, ko‘rinadigan ishoralar, termal naqshlar va avval o‘rgangan odatiy qurilish bilimlariga asoslangan ehtimolli xulosalar chiqaradi. Haqiqiy devorlar to‘plamidagi etalon yorliqlar ham buzib tekshirish emas, balki Revit modellari, chizmalar, termal skanerlar, mutaxassis talqinlari va fizik kuzatuvlar yordamida tayyorlangan. Shu sabab natijalar devor ichidagi tarkibni aniq va kafolatli aniqlash sifatida emas, balki buzib tekshirishdan oldin qaror qabul qilishga yordam beruvchi eksperimental taxminlar sifatida baholanishi kerak.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Yangi binoda qaysi devor qanday materiallardan tashkil topgani ko‘pincha loyiha chizmalari va BIM fayllarida qayd etiladi. Ammo eski binolarda bu hujjatlar umuman bo‘lmasligi, to‘liq bo‘lmasligi yoki bino vaqt o‘tishi bilan boshdan kechirgan ta’mirlarni aks ettirmasligi mumkin. Dastlabki loyiha bilan bugungi haqiqiy holat o‘rtasida muhim farqlar paydo bo‘lishi mumkin.

Masalan, ichki bo‘luvchi devor tashqaridan faqat bo‘yalgan gipsokarton kabi ko‘rinishi mumkin. Biroq devor ichida quyidagilar bo‘lishi mumkin:

• Yog‘och yoki metall ustun tizimi,
• Shisha tolasi yoki boshqa izolyatsiya,
• Elektr quvurlari va rozetkalar,
• Suv quvurlari yoki havo kanallari,
• Gorizontal metall kanallar,
• Beton, g‘isht yoki beton devor bloklari qatlamlari

bo‘lishi mumkin. Bu komponentlarni tashqaridan bevosita ko‘rishning iloji yo‘q.

Devor ichki tuzilishini aniq bilishning an’anaviy yo‘li sirtni ochish, teshish, boreskopdan foydalanish yoki devorning bir qismini demontaj qilishdir. Bu usullar vaqt, ruxsat, mehnat va xarajat talab qiladi; bundan tashqari, foydalanilayotgan inshootda har bir devor uchun ularni qo‘llash ko‘pincha imkonsiz bo‘ladi.

Holbuki bino renovatsiyasi, selektiv demontaj va qayta foydalanish qarorlari uchun devor qaysi materiallarni o‘z ichiga olishini bilish zarur. Devor ichida nechta metall ustun borligi noma’lum bo‘lsa, qayta olinishi mumkin bo‘lgan po‘lat miqdorini; izolyatsiya turi noma’lum bo‘lsa, qayta foydalanish salohiyatini; qatlam qalinliklari noma’lum bo‘lsa, mujassam uglerod hisobini ishonchli taxmin qilish qiyinlashadi.

Material pasporti va aylana qurilish iqtisodiyoti nuqtayi nazaridan nega muhim?

Material pasporti — bu binoda qaysi materiallar borligini, ularning miqdori, joylashuvi, sifati va ehtimoliy qayta foydalanish qiymatini tavsiflaydigan raqamli yozuvdir. Bunday yozuvni yaratish uchun faqat ko‘rinadigan yuzalar emas, balki yashirin konstruktiv komponentlarni ham bilish kerak.

Tadqiqot asoslanadigan aylana qurilish yondashuvida birinchi qadam “aniqlash”dir. Materialni demontaj qilish, qayta ishlatish, qayta ishlash yoki chiqindi sifatida ajratish mumkinmi-yo‘qmi, degan qarorga kelishdan oldin u haqiqatda konstruktsiyada mavjudmi va qaysi fizik kontekstda joylashganini bilish zarur.

Tadqiqotchilar taklif qilayotgan usul devorlar tarkibini buzib tekshirmasdan taxminan aniqlash orqali quyidagi jarayonlarni qo‘llab-quvvatlashni maqsad qiladi:

• Mavjud binolar uchun material pasporti tayyorlash,
• Mujassam uglerod miqdorini hisoblash,
• Ta’mirlashda saqlab qolish mumkin bo‘lgan devorlarni aniqlash,
• Selektiv demontaj rejalarini tayyorlash,
• Qayta ishlatish mumkin bo‘lgan metall, yog‘och va izolyatsiya materiallarini taxmin qilish,
• Mavjud holatni BIM modeliga o‘tkazish.

Bu tadqiqot avvalgi yondashuvlardan nimasi bilan farq qiladi?

Mavjud kompyuter ko‘rish usullarining muhim qismi tashqi fasaddagi ko‘rinadigan materialni tanishga, konstruktiv elementlarni nuqta bulutidan ajratishga yoki skanerlangan yuzalarni BIM obyektlariga aylantirishga qaratilgan. Bunday tizimlar g‘isht, beton, deraza yoki eshik kabi ko‘rinadigan komponentlarni aniqlay oladi; ammo tugallangan devor ichidagi qatlamlarni to‘g‘ridan-to‘g‘ri ko‘rsatmaydi.

Tor qamrovli mashinaviy o‘rganish tizimlari odatda qat’iy kirish formatini talab qiladi. Masalan, faqat ma’lum ruxsatdagi termal tasvir bilan o‘qitilgan model qavat rejasi bo‘lmagan yoki boshqa kamera ishlatilgan binoda sust ishlashi mumkin. Yashirin devor yig‘malari uchun katta va ishonchli yorliqlangan ma’lumotlar to‘plamini yaratish ham nihoyatda qiyin, chunki har bir yorliq uchun devor tarkibini fizik ravishda tasdiqlash kerak.

Bu tadqiqot yangi asosiy o‘rganish algoritmini ishlab chiqmaydi. Tadqiqotchilar buni ochiqchasiga “tizim darajasidagi ramka” deb ta’riflaydi. Asosiy hissa oldindan o‘qitilgan umumiy maqsadli ko‘rish-til modellaridan puxta tayyorlangan promptlar bilan foydalanish va chiqishni BIM ga aylantirilishi mumkin bo‘lgan devor yig‘masi grafigiga aylantirishdir.

Tizimga qanday ma’lumotlar beriladi?

Ish oqimi to‘rtta asosiy turdagi ma’lumotni qabul qiladi. Har bir devor uchun bu ma’lumotlarning barchasi bo‘lishi shart emas.

Ma’lumot yig‘ish xarajati ham shu tartibda ortadi. GIS yozuvlari ko‘pincha ommaviy manbalardan olinishi mumkin bo‘lsa, termal tasvirlash maxsus kamera, mos harorat farqi va obyektga tashrifni talab qiladi. Shu sabab tizim to‘liq bo‘lmagan ma’lumot bilan ham ishlay oladigan qilib ishlab chiqilgan.

Devor yig‘masi grafigi nima?

Har bir devor uchun \(S_i\) bilan belgilangan devor yig‘masi grafigi yaratiladi. Bu tuzilma JSON formatida tashkil etilgan ildizli daraxtdir. Ildiz kalit “layers”, ya’ni “qatlamlar”dir. Devor qatlamlari tashqi yuzadan qarshi tomondagi yuzagacha ketma-ket tartibda ko‘rsatiladi:

\[ L=[l_1,l_2,\ldots,l_n] \]

Bu yerda \(l_1\), devorning bir tomonidagi eng tashqi qatlamni; \(l_n\) esa qarshi tomondagi so‘nggi qatlamni ifodalaydi.

Har bir qatlamda kamida ikki asosiy xususiyat bo‘ladi:

• material: Gipsokarton, metall ustun karkasi yoki shisha tolali izolyatsiya kabi material nomi,
• confidence: Modelning bu taxminga bo‘lgan ishonchi, 0 dan 1 gacha ifodalanadi.

Agar bir qatlam bir nechta komponentni o‘z ichiga olsa, qo‘shimcha ma’lumotlar ishlatiladi. Masalan, metall ustun karkasi ichida shisha tolali izolyatsiya bo‘lsa, ustunlar soni va bo‘shliq to‘ldiruvchisi ayni ierarxik tugun ichida ifodalanadi.

Tadqiqotda berilgan soddalashtirilgan misol quyidagi tuzilmaga ega:

{
  "layers": [
    {
      "material": "Drywall",
      "confidence": 0.95
    },
    {
      "material": "Metal Stud Frame",
      "confidence": 0.85,
      "number": 4,
      "filling": {
        "material": "Fiberglass Insulation"
      }
    },
    {
      "material": "Drywall",
      "confidence": 0.95
    }
  ]
}

Bu misol ikki tomonida gipsokarton bo‘lgan, to‘rtta metall ustunli va ustunlar orasida shisha tolali izolyatsiya joylashgan tipik ichki bo‘luvchi devorni ta’riflaydi.

Grafik yondashuvining afzalligi shundaki, model barcha komponentlarning aniq uch o‘lchamli koordinatalarini bevosita taxmin qilishi shart emas. Avval materiallar va ular orasidagi ierarxik munosabatlar aniqlanadi; keyin devorning haqiqiy o‘lchamlari asosida uch o‘lchamli geometriya yaratilishi mumkin.

To‘rt bosqichli ish oqimi qanday ishlaydi?

1-bosqich: Ixcham grafik taxmini

Ko‘rish-til modeli birinchi bosqichda odatda uchdan beshtagacha asosiy qatlamdan iborat soddalashtirilgan devor taxminini yaratadi. Bu bosqichning maqsadi barcha tafsilotlarni yechish emas, balki devorning asosiy tipini aniqlashdir.

Bu bosqichda model, masalan, quyidagi savollarga javob berishga urinadi:

• Devor ichki bo‘luvchimi yoki tashqi devormi?
• Tashqi qatlam gipsokartonmi, g‘ishtmi, betonmi yoki beton blokmi?
• Ustunli karkas bormi?
• Ustunlar yog‘ochmi yoki metallmi?
• Taxminan nechta ustun bor?
• Ustunlar orasida izolyatsiya bormi?

2-bosqich: Grafikni kengaytirish

Dastlabki taxminda “to‘rtta metall ustunli va shisha tolali to‘ldiruvchili karkas” bitta murakkab tugun bo‘lishi mumkin. Ikkinchi bosqichda sun’iy intellektsiz Python skripti bu tugunni batafsil komponentlarga ajratadi.

Shu tariqa har bir metall ustun, izolyatsiya hududi va gorizontal kanal alohida tugunga aylanadi. Bu kengaytirish keyingi bosqichda elektr va kommunikatsiya komponentlarini ma’lum kataklarga bog‘lash uchun kerak bo‘ladi.

3-bosqich: MEP komponentlarini taxmin qilish

MEP mexanik, elektr va santexnika komponentlarini anglatadi. Model bu bosqichda, ayniqsa, izolyatsiya hududlarini tahlil qilib, quyidagi unsurlar mavjudligini taxmin qiladi:

• Elektr quvurlari,
• Rozetkalar,
• Suv quvurlari,
• Havo kanallari.

Tadqiqotchilar foydalangan prompt bu komponentlarni faqat kuchli vizual dalil bo‘lgandagina qo‘shishni so‘raydi. Shunga qaramay natijalar model biror komponent bor-yo‘qligini taxmin qilishda, u qaysi ustun oralig‘ida joylashganini aniqlashga qaraganda muvaffaqiyatliroq ekanini ko‘rsatadi.

4-bosqich: Ansambl strategiyasi

Bir xil kirishlar bilan model bir necha marta ishga tushirilganda turli grafiklar yaratishi mumkin. Buning sababi ko‘rish-til modellari chiqishlaridagi tasodifiy o‘zgaruvchanlikdir.

Grafiklarning tugun soni va ierarxiyasi farq qilishi sababli oddiy ko‘pchilik ovoz berish usuli qo‘llanmagan. Buning o‘rniga model bir nechta nomzod grafiklarni birgalikda baholab, umumiy komponentlar va chetga chiqadigan taxminlarni sharhlovchi generativ birlashtirish amalini bajaradi.

Masalan, beshta taxmindan to‘rttasida metall ustun mavjudligi, ammo ustunlar soni uch, to‘rt va besh deb farq qilgan holatda tizim faqat matn mosligini solishtirmaydi; barcha nomzodlarni strukturaviy tarzda tahlil qilib, yakuniy grafikni yaratadi.

Qaysi ko‘rish-til modeli ishlatilgan?

Tadqiqotda barcha tajribalar OpenAI API orqali ishlatilgan GPT-5.4 ko‘rish-til modeli bilan bajarilgani aytiladi. Namunaviy olishning standart sozlamalari qo‘llangan; harorat, top-p, yadroli tanlash yoki tasodifiy seed alohida sozlanmagan.

Har bir devor va ma’lumot kombinatsiyasi to‘rt bosqichli ish oqimidan mustaqil ravishda besh marta o‘tkazilgan. Natijalarda bu takrorlarning o‘rtacha qiymati va standart og‘ishi keltirilgan.

Qo‘shimcha taqqoslashda GPT-5.2 va GPT-5.4 natijalari alohida berilgan. Bu taqqoslash ish annotatsiyasi va ayrim munozara bo‘limlarida uchraydigan ikki xil aniqlik qatorini tushuntiradi:

Matnning ayrim joylarida aniqlik 47% dan 74% gacha oshgani, boshqa joylarda esa 54% dan 76% gacha oshgani yozilgan. Jadvallar bu farq ikki xil model versiyasiga tegishli ekanini ko‘rsatadi.

Tajriba 1: ichki tarkibi aniq ma’lum bo‘lgan devor maketi

Birinchi tajribada Boston shahridagi 2000-yillarning boshida qurilgan taxminiy ofis binosidagi tipik bo‘luvchi devorni ifodalovchi fizik devor maketi qurilgan.

Devor quyidagi komponentlarni o‘z ichiga olgan:

• Har ikki tomonda gipsokarton,
• To‘rtta vertikal metall ustun,
• Ustunlar orasida shisha tolali izolyatsiya,
• Elektr quvurlari va rozetkalar,
• Quvur va havo kanali kabi qo‘shimcha yashirin komponentlar.

Bu tajribaning afzalligi shundaki, devorning haqiqiy ichki tarkibi tadqiqotchilar tomonidan to‘liq ma’lum bo‘lgan. Shu bois taxmin grafigi bilan haqiqiy grafikni bevosita taqqoslash mumkin bo‘lgan.

Maketda ishlatilgan GIS ma’lumotlari haqiqiy ommaviy yozuvdan emas, balki tajriba ssenariysiga mos ravishda sintetik tarzda yaratilgan. Qavat rejasi esa maket ifodalagan Boston binosiga tegishli haqiqiy chizmadan olingan. Shu sabab tadqiqotchilar birinchi tajribani real dunyo samaradorligining isboti sifatida emas, balki nazorat qilinadigan sinov va kalibrlash mashqi sifatida ta’riflaydi.

Termal tasvirlashda uchragan muammolar

Devor maketi mustaqil va nazorat qilinadigan ichki muhitda joylashgan bo‘lgani uchun devorning ikki tomoni o‘rtasida realistik harorat farqini hosil qilish qiyin bo‘lgan. Isituvchi yostiqchalar bilan harorat farqi yaratishga urinishgan, ammo shisha tolali izolyatsiya issiqlik o‘tishini kuchli cheklagan.

Tayyor gipsokarton ustidan olingan termal tasvir atigi 382 × 288 piksel aniqlikka ega bo‘lib, tafsilotlar sust bo‘lgan. Aniqroq termal tasvir olish uchun so‘nggi gipsokarton qatlami yopilishidan oldin kamera ustunlar va izolyatsiyaga yaqinlashtirilib, qo‘shimcha tasvir olingan.

Bu holat tajribaning muhim cheklovidir. Maket tajribasida ishlatilgan yuqori aniqlikdagi termal kirish haqiqiy tugallangan devorda har doim ham olinadigan tasvir emas.

Termal tasvirlarda:

• Ustunlar va ayrim elektr quvurlari qisman ko‘rinishi mumkin bo‘lgan,
• Izolyatsiya ortidagi havo kanali va quvur esa deyarli ko‘rinmagan.

Bu topilma termal kameraning devorning butun chuqurligini ko‘ra oladigan “rentgen” emasligini ko‘rsatadi. Kamera faqat sirt haroratidagi bilvosita ta’sirlarni sezadi.

Maket tajribasi natijalari

Nazorat qilinadigan devor maketida ayrim ikki ma’lumot turi kombinatsiyalarining o‘zi ham 80% dan yuqori aniqlikni bergan. GIS va RGB fotosurat birga ishlatilganda 93% grafik aniqlik olingan. Ayrim uchlik kombinatsiyalar esa 82–88 oralig‘ida qolgan.

Bu natija muhim bir nuqtani ko‘rsatadi: ko‘proq ma’lumot har doim ham yaxshiroq natija degani emas. Agar yangi ma’lumot turi mavjud ishoralarga zid bo‘lsa, modelning talqinini qiyinlashtirishi mumkin.

Maket uchun barcha ma’lumot turlari va mos ansambl qo‘llanganda ayrim ishga tushirishlarda:

• Grafik-asosli aniqlik 1,00,
• Mujassam uglerodning nisbiy xatosi 0%

deb qayd etilgan. Ammo bu tizim barcha haqiqiy devorlarda 100% to‘g‘ri ishlaydi degani emas. Devor maketi ayni paytda promptlar va parametrlar ishlab chiqilgan kalibrlash namunasi ham hisoblanadi.

Tajriba 2: to‘rtta shahardagi 22 ta haqiqiy devor

Ikkinchi tajribada to‘rtta turli tijoriy ofis binosidan jami 22 ta devor o‘rganilgan:

Ma’lumotlar to‘plami ichki ham, tashqi ham devorlarni o‘z ichiga oladi. Biroq barcha misollar tijoriy ofis yoki aralash foydalaniladigan ofis binolaridan olingan. Turar joylar, tarixiy g‘ishtin inshootlar, ommaviy yog‘och konstruksiyalar yoki G‘arbdan tashqari mahalliy qurilish texnikalari bu to‘plamda tasdiqlanmagan.

Haqiqiy devorlarning “to‘g‘ri” ichki tarkibi qanday belgilandi?

Haqiqiy binolardagi devorlar buzib tekshirilmagan. Etalon yorliqlar quyidagi manbalarni birgalikda baholash orqali tayyorlangan:

• Mavjud Revit va BIM modellari,
• Asl va ta’mirdan keyingi davrlarga oid qavat rejalari,
• Mutaxassislar talqin qilgan termal skanlar,
• Binolarning qurilish tarixini biladigan arxitektura mutaxassislarining fizik tekshiruvlari.

Bu ko‘p manbali yondashuv mavjud kirish sharoitlarida yaratish mumkin bo‘lgan kuchli etalonni beradi. Shunga qaramay tadqiqotchilar ham fizik ochish bo‘lmagani uchun yorliq noaniqligini butunlay yo‘qotib bo‘lmasligini tan oladi.

Grafik-asosli aniqlik qanday hisoblandi?

Taxmin qilingan grafik \(G_P\) va etalon grafik \(G_{GT}\), material va yo‘nalish ma’lumotlarini o‘z ichiga olgan ildizli daraxtlarga aylantirilgan. Ikki tuzilma orasidagi daraxtni tahrirlash masofasi Zhang–Shasha algoritmi yordamida hisoblangan:

\[ D(G_P,G_{GT})= \min_{(e_1,\ldots,e_k)\in\mathcal{P}(G_P,G_{GT})} \sum_{i=1}^{k}c(e_i) \]

Bu yerda:

• \(\mathcal{P}(G_P,G_{GT})\), taxmin grafigini etalon grafikga aylantiruvchi barcha mumkin bo‘lgan tahrirlash yo‘llarini,
• \(e_i\), qo‘shish, o‘chirish yoki almashtirish amalini,
• \(c(e_i)\), tegishli amal qiymatini ifodalaydi.

Tugun qo‘shish va o‘chirish narxi 1,0 etib belgilangan. Agar material noto‘g‘ri bo‘lsa, almashtirish narxi 1,0; faqat yo‘nalish noto‘g‘ri bo‘lsa, narx 0,1 qilib olingan.

Turli kattalikdagi grafiklarni taqqoslash uchun masofa quyidagi yuqori chegara bo‘yicha normallashtirilgan:

\[ D_{\max}=|T_{GT}|+|T_P| \]

Bu yerda \(|T|\), tegishli daraxtdagi jami tugunlar sonidir.

Yakuniy grafik-asosli aniqlik quyidagicha hisoblangan:

\[ GBA(G_P,G_{GT})= 1-\frac{D(G_P,G_{GT})}{D_{\max}} \]

Qiymat 1 ga yaqinlashgan sari taxmin grafigi etalon tuzilishga yaqinlashadi. Devor qatlamlari tartibi teskari aylantirilganda fizik jihatdan ekvivalent tuzilma yuzaga kelishi mumkin bo‘lgani uchun taxmin ham asl yo‘nalishda, ham ikkinchi darajali bolalari teskari aylantirilgan ko‘rinishda baholangan; yuqoriroq aniqlik hisobot qilingan.

Mujassam uglerodning nisbiy xatosi qanday hisoblandi?

Har bir taxmin qilingan komponentga mujassam uglerod koeffitsiyenti biriktirilgan. Masalan, gipsokartonning uglerod hissasi quyidagi munosabat bilan hisoblangan:

\[ EC=D_{EC}\times H\times L \]

Bu yerda:

• \(D_{EC}\), gipsokartonning birlik maydon uchun mujassam uglerod zichligini,
• \(H\), devor balandligini,
• \(L\), devor uzunligini bildiradi.

Barcha devorlar uchun standart balandlik 10 fut, ya’ni taxminan 3,05 metr deb olingan. Ustunli devorlarda uzunlik etalon ustunlar soni va 16 dyuymli ustun oralig‘i farazi asosida hisoblangan.

Ustunlarning uglerod hissasi esa quyidagicha aniqlangan:

\[ EC=D_{stud}\times N \]

Bu yerda \(D_{stud}\), bitta ustunning uglerod koeffitsiyentini; \(N\), ustunlar sonini bildiradi.

Taxmin qilingan umumiy mujassam uglerod bilan etalon qiymat orasidagi nisbiy xato quyidagi tenglama bilan hisoblangan:

\[ ECRE(EC_P,EC_{GT})= \frac{|EC_P-EC_{GT}|}{|EC_{GT}|} \]

Bu yerda \(EC_P\), taxmin qilingan; \(EC_{GT}\), etalon mujassam uglerod miqdoridir. Qiymat qanchalik past bo‘lsa, natija shunchalik yaxshi hisoblanadi.

Uglerod hisobidagi farazlar

Tadqiqotda gipsokarton, shisha tolasi, beton, beton blok, g‘isht, metall qoplama, metall va yog‘och ustunlar, kanallar, quvurlar hamda rozetkalar uchun turli koeffitsiyentlar qo‘llangan. Bu qiymatlarning muhim qismi EC3 ma’lumotlar bazasidagi cradle-to-gate, ya’ni A1–A3 bosqichlarini qamrab oluvchi o‘rtacha ko‘rsatkichlarga asoslangan.

Namuna koeffitsiyentlar quyidagicha:

Bular o‘rganilgan haqiqiy devorlarning alohida ekologik mahsulot deklaratsiyalaridan olingan qiymatlar emas. Standartlashtirilgan taqqoslashni amalga oshirish uchun tanlangan o‘rtacha koeffitsiyentlardir. Shu sabab ECRE ko‘rsatkichi haqiqiy binoning aniq hayotiy sikl uglerod hisobi emas, balki devor komponentlari taxmini uglerod hisobini qanchalik buzishini ko‘rsatuvchi eksperimental taqqoslashdir.

Haqiqiy devorlardagi umumiy natijalar

Natijalar eng katta sakrash RGB fotosurat qo‘shilganda sodir bo‘lganini ko‘rsatadi. Qavat rejasi aniqlikni 0,54 dan atigi 0,57 ga olib chiqqan bo‘lsa, RGB bilan u 0,71 ga yetgan. Termal tasvir qo‘shilishi esa umumiy aniqlikni 0,76 gacha ko‘targan.

Mujassam uglerod xatosida esa GIS dan qavat rejasiga o‘tish ancha sezilarli yaxshilanish bergan. Xato 104% dan 44% ga tushgan. RGB bilan 28% gacha, termal tasvir bilan esa 26% gacha kamaygan.

Faqat GIS ishlatilganda nisbiy xatoning 100% dan oshib ketishi model noto‘g‘ri devor tipini yoki ortiqcha miqdorda yuqori uglerodli materialni taxmin qilishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Shaharlar kesimidagi natijalar

Boston namunalarida eng yuqori o‘rtacha natija kuzatilgan. Tadqiqotchilar shaharlar o‘rtasidagi farqni bevosita geografiyaga bog‘lamaydi. Asosiy sabab ayrim binolar model avval o‘rgangan odatiy qurilish naqshlariga ko‘proq yoki kamroq mos kelishi bo‘lishi mumkin deb hisoblanadi.

Masalan, model San Franciscodagi tashqi devorlardan birida metall ustun qatlamini tashlab ketgan. Birminghamdagi ayrim bo‘luvchi devorlar gipsokarton va beton blokdan iborat bo‘lishiga qaramay, model ularga ustunli karkas nisbat bergan. Bunga qarshi ravishda Birminghamdagi ayrim noodatiy tashqi devorlarda g‘isht va izolyatsiya komponentlarini vizual dalillar orqali to‘g‘ri chiqarib bera olgan.

Ichki va tashqi devorlardagi samaradorlik

Ichki bo‘luvchi devorlar odatda gipsokarton, ustun va izolyatsiya kabi takrorlanuvchi tuzilmalarga ega bo‘lgani uchun model ularda muvaffaqiyatliroq bo‘lgan. Tashqi devorlar esa g‘isht, beton, qoplama, havo bo‘shlig‘i, izolyatsiya va turli ko‘taruvchi qatlamlarning xilma-xil kombinatsiyalarini o‘z ichiga olishi mumkinligi sababli xatolar ko‘proq bo‘lgan.

Termal tasvir haqiqatan qanchalik hissa qo‘shdi?

Termal tasvirning hissasi uning sifati va devorning ikki tomoni orasidagi harorat farqiga bog‘liq. Tadqiqotda ustunlarning aniq ko‘rinishi uchun devor bo‘ylab kamida taxminan 5–10 °C davomli harorat farqi foydali ekani qayd etilgan.

Bunday farq quyidagi sharoitlarda yuzaga kelishi mumkin:

• Qishda ichki va tashqi muhit o‘rtasida,
• Tashqi devor quyosh nuri bilan qiziganda,
• Tun bo‘yi isitilgandan keyin erta tongda,
• Vaqtinchalik nazoratli isitish qo‘llanilganda.

Ichki bo‘luvchi devorlarda tabiiy harorat farqi ko‘pincha sust bo‘ladi. Bunday vaziyatda termal kamera faqat ustunlar yaqinidagi juda kichik sirt harorati farqlarini tutib olishi mumkin.

Termal tasvirni yaxshilash tajribasi

Tadqiqotchilar termal tasvirlarni uch xil usulda qayta ishlab, samaradorlikni taqqoslagan:

• Kamera dasturi chiqargan asl ko‘rinishda,
• Har bir shahar uchun umumiy ekspozitsiya, siljitish va gamma sozlamalari bilan,
• Har bir tasvir uchun Adobe Photoshop 2025 yordamida qo‘lda sozlangan holda.

Tadqiqotda termal tasvir transformatsiyasi quyidagi amallar bilan ifodalangan:

\[ x=img\cdot 2^{EXPOSURE}+OFFSET \]

\[ x=[\min(\max(x,0),1)]^{1/GAMMA} \]

\[ x=\min(\max(x,0),1) \]

Bu yerda:

• \(img\), boshlang‘ich termal tasvir massivini,
• \(EXPOSURE\), ekspozitsiya tuzatishini,
• \(OFFSET\), yorqinlik siljishini,
• \(GAMMA\), ton taqsimotini boshqaruvchi gamma qiymatini,
• \(x\), qayta ishlangan tasvir qiymatini ifodalaydi.

Tadqiqotda \(OFFSET=-0,23\) va \(GAMMA=0,53\) ishlatilgan. Ekspozitsiya qiymati San Francisco va Birmingham uchun 0,6; Boston va Toronto uchun esa 1,5 qilib tanlangan.

Qo‘lda yaxshilash aniqlikni oshirgan; ammo shaharga xos avtomatik ishlov uglerod xatosini 27% dan 30% ga ko‘targan. Bu natija tasvirni yaxshilash har bir metrik va har bir misolda bir xil yo‘nalishda foyda bermasligini ko‘rsatadi.

Xatolar tahlili nimani ko‘rsatdi?

Tadqiqotchilar xatolarni olti toifaga ajratgan:

1. Tashqi chegara qatlamining noto‘g‘ri aniqlanishi,
2. Ko‘taruvchi yoki ustunli konstruktiv tizimning noto‘g‘ri taxmini,
3. Ustunlar sonining noto‘g‘ri taxmini,
4. Ustunning metallmi yoki yog‘ochmi ekanini noto‘g‘ri aniqlash,
5. MEP komponentlari mavjudligini noto‘g‘ri taxmin qilish,
6. MEP komponentini to‘g‘ri ustun oralig‘iga joylashtira olmaslik.

Qo‘shimcha ma’lumot turlari ayniqsa konstruktiv tizim va ustun turi bo‘yicha xatolarni kamaytirgan. Faqat GIS ma’lumotidan foydalangan model, masalan, 1980 yildan keyingi tijoriy binolarda metall ustunlar keng tarqalgan, degan umumiy qabulga tayanadi. Termal tasvirlar haqiqiy ustun naqshini qisman ko‘rsatganida bunday faraz xatolari kamaygan.

MEP joylashuvi xatolari esa ma’lumot turlari ko‘paygani sayin aniq ravishda kamaymagan. Model rozetka yoki elektr quvuri borligini anglay olsa ham, uning aynan qaysi ustunlar orasida joylashganini ishonchli aniqlay olmagan. Tadqiqotchilar buni mavjud ko‘rish-til modellari nozik fazoviy mulohaza yuritishda hali cheklanganligi bilan izohlaydi.

Model rostdan ham tasvirlardan xulosa qiladimi yoki yod olgan qurilish naqshlariga tayanadimi?

Bu savol tadqiqotdagi eng muhim ilmiy munozaralardan biridir. Ko‘rish-til modellari internet miqyosidagi matn va tasvirlar asosida oldindan o‘qitilgani sababli odatiy qurilish tizimlari haqida umumiy bilimga ega. Masalan, tijoriy ofisning ichki bo‘luvchi devori deyilganda model vizual dalil bo‘lmasa ham, metall ustun, shisha tolali izolyatsiya va gipsokartonni taxmin qilishga moyil bo‘lishi mumkin.

Tadqiqotchilar faqat GIS kirishidan barcha ma’lumot turlariga o‘tilganda aniqlik oshganini haqiqiy ko‘p modalli mulohazaning dalili sifatida baholaydi. Birminghamdagi ayrim noodatiy g‘isht va izolyatsiya tartiblarining vizual ma’lumotdan to‘g‘ri tanilishi ham model shunchaki standart shablonni takrorlamayotganini ko‘rsatadi.

Biroq beton blokli Birmingham devorlarida adashib ustunli tizim taxmin qilinishi oldindan o‘rganilgan odatiy qurilish qoidalari ba’zan haqiqiy dalillardan ustun kelishini ko‘rsatadi.

Tadqiqot model muvaffaqiyatining qanchasi ko‘p modalli dalillardan, qanchasi esa oldindan o‘qitishda o‘rgangan qurilish naqshlaridan kelib chiqishini qat’iy ajratib bera olmaydi. Bu farq ochiq tadqiqot savoli sifatida qolmoqda.

Nega radiochastotali devor skaneri asosiy tajribaga kiritilmadi?

Tadqiqotchilar Walabot qurilmasi va maxsus filtrlashdan foydalangan radiochastotali o‘lchov tizimini ham sinab ko‘rgan. Bu qurilma yog‘och va metall ustunlar hamda ayrim quvurlarni aniqlay oladi.

Biroq o‘lchovlar shovqinli chiqqan, keng ko‘lamli keyingi ishlov berishni talab qilgan va termal tasvirdan tashqari cheklangan qo‘shimcha ma’lumot bergan. Shu sabab radiochastota ma’lumotlari asosiy samaradorlik jadvallariga kiritilmagan.

BIM va uch o‘lchamli modelga aylantirish

JSON devor yig‘masi grafigini uch o‘lchamli to‘r modelga aylantiruvchi konsepsiyani isbotlovchi skript ishlab chiqilgan. Har bir qatlam tuguni geometrik material qatlamiga, MEP pastki tugunlari esa devorga biriktiriladigan komponentlarga aylantiriladi.

Tadqiqotchilar buni Revit va IFC asosidagi ish oqimlariga bog‘lash texnik jihatdan mumkinligini ta’kidlaydi:

• Qatlam tugunlari Revit devor yig‘ma turlariga,
• Rozetka, quvur va kanal tugunlari devorga joylashtirilgan oilaviy instansiyalarga,
• Material ro‘yxati mujassam uglerod kalkulyatorlariga uzatilishi mumkin.

Biroq tizim barcha BIM oilalari va IFC sxemalarini avtomatik ravishda qo‘llashi ko‘rsatilmagan. To‘liq ko‘lamli va xatosiz BIM integratsiyasi uchun qo‘shimcha muhandislik ishlari talab etiladi.

Kundalik va sohaviy ta’siri qanday bo‘lishi mumkin?

Agar bunday tizim ishonchli darajaga yetkazilsa, ayniqsa katta bino portfellarida muhim dastlabki saralash vositasiga aylanishi mumkin. Tajribali mutaxassis bitta devorni mavjud chizmalar va Revit modeli asosida baholay oladi. Asosiy salohiyat esa binodagi yuzlab devorlar uchun dastlabki taxminni avtomatik tarzda yaratishdadir.

Mumkin bo‘lgan qo‘llanish yo‘nalishlari quyidagilar:

• Ta’mirlashdan oldin qaysi devorlarni saqlab qolish mumkinligini aniqlash,
• Buzishdan oldin qayta olinadigan material miqdorini taxmin qilish,
• Mujassam uglerod inventarini tayyorlash,
• Ovoz izolyatsiyasi bor-yo‘qligi noma’lum bo‘lgan bo‘luvchi devorlarni dastlabki baholash,
• Shift ortidagi yashirin mexanik tizimlarni taxmin qilish,
• Bino bo‘ylab material pasporti yaratish,
• Boreskop yoki fizik ochish talab etiladigan muhim nuqtalarni ustuvorlashtirish.

Bu ish oqimini buzib tekshirishning to‘liq o‘rnini bosuvchi vosita sifatida emas, balki qayerda buzib tekshirish kerakligini aniqlovchi tavakkalga asoslangan qaror qo‘llab-quvvatlash tizimi sifatida baholash yanada realistik bo‘ladi.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

• Turli son va turdagi ma’lumotlar bilan ishlay oladigan moslashuvchan tuzilma taklif qilgani,
• Faqat sinf yorlig‘i emas, balki ierarxik va BIM ga aylantiriladigan grafik yaratgani,
• Ichki tarkibi aniq ma’lum bo‘lgan fizik devor maketi bilan nazoratli tekshiruv o‘tkazgani,
• To‘rtta shahardagi haqiqiy devorlar bilan tashqi validatsiya qilishga uringani,
• Tuzilmaviy aniqlik bilan birga mujassam uglerod xatosini ham o‘lchagani,
• Har bir devor va ma’lumot kombinatsiyasini besh marta ishga tushirib, model o‘zgaruvchanligini baholagani,
• Termal tasvir sifati ta’sirini alohida tadqiqot bilan tekshirganligi,
• Xatolarni chegara qatlami, konstruktiv tizim, ustun va MEP kabi mazmunli toifalarga ajratgani,
• Oldindan o‘qitilgan model og‘ishining ehtimoliy ta’sirini ochiq muhokama qilgani.

Tadqiqotning cheklovlari

• Tadqiqot ekspertlar taqrizidan o‘tmagan preprint hisoblanadi.
• Haqiqiy dunyo ma’lumotlar to‘plami atigi 22 ta devordan iborat.
• Namunalar faqat tijoriy ofis binolari bilan cheklangan.
• Turar joylar, tarixiy binolar, g‘ishtin devorlar, ommaviy yog‘och konstruksiyalar va G‘arbga xos bo‘lmagan mahalliy qurilish tizimlari tekshirilmagan.
• Haqiqiy devorlarning etalon tarkibi buzib tekshirish bilan tasdiqlanmagan.
• Termal tasvir muvaffaqiyati harorat farqi, kamera, aniqlik va tasvirga ishlov berishga kuchli bog‘liq.
• Maket tajribasida yuqori aniqlikdagi termal tasvir so‘nggi gipsokarton qatlami yopilishidan oldin olingan.
• Model katta va kesilmagan qavat rejalarini talqin qilishda qiynalishi mumkin.
• Mavjud VLM lar uch o‘lchamli nuqta bulutlarini tabiiy tarzda qayta ishlay olmaydi.
• Bir-biriga zid ma’lumot turlari ba’zan aniqlikni oshirish o‘rniga pasaytirishi mumkin.
• MEP komponentlarini to‘g‘ri ustun oralig‘iga joylashtirish zaif bo‘lib qolgan.
• Oldindan o‘rganilgan odatiy qurilish qoliplari noodatiy devorlarda xato farazlarga olib kelishi mumkin.
• Uglerod hisoblarida haqiqiy mahsulot EPD lari emas, balki o‘rtacha koeffitsiyentlar va qat’iy devor o‘lchami farazlari qo‘llangan.
• Hosil qilingan JSON grafigining to‘liq IFC va Revit mosligi keng ko‘lamda tasdiqlanmagan.
• Ish oqimi model versiyasi va prompt dizayniga bog‘liq; boshqa VLM larda ayni natija kafolatlanmaydi.

Tadqiqot nima deydi, nima demaydi?

Kelajakda qanday yaxshilanishlar tavsiya etilmoqda?

Tadqiqotchilar kelajakda quyidagi ishlarni tavsiya etadi:

• Ayrim devorlarni boreskop yoki nazoratli ochish orqali fizik jihatdan tasdiqlash,
• Konstruktiv jihatdan muhim xatolarga yuqoriroq jazo beradigan baholash ko‘rsatkichlari,
• Termal tasvir, qavat rejasi va RGB tahlili uchun ixtisoslashgan kichik modellar,
• Kattaroq va fizik jihatdan tasdiqlangan ma’lumotlar to‘plamlarida nozik sozlash,
• Qurilish ma’lumotlar bazalariga asoslangan retrieval-augmented generation yondashuvi,
• Bitta devordan butun qavat yoki bino inventariga qadar masshtablash,
• Nuqta buluti va qavat rejasidan devor o‘lchamlarini avtomatik chiqarish,
• Taxmin qilingan materiallarga qarab qayta foydalanishga yo‘naltirilgan loyiha yechimlari yaratish.

Tadqiqotning usuli va topilmalari

Usulning texnik qisqacha bayoni

Tajriba tuzilishi

Ma’lumot yig‘ish qurilmalari

• RGB tasvirlar uchun iPhone 13 Pro,
• Termal tasvirlar uchun FLIR Boson va Micro-Epsilon TIM QVGA kameralar,
• Tajriba radiochastota skaneri uchun Walabot asosidagi tizim ishlatilgan.

Asosiy samaradorlik topilmalari

Shakl va jadvallarning ma’nosi

1-shakl GIS, qavat rejasi, RGB va termal kirishlarning ixcham grafikdan batafsil devor yig‘masiga va ansambl taxminiga qanday aylanishini ko‘rsatadi. Oqim markazida JSON asosidagi grafik ifodasi joylashgan.

2-shakl fizik devor maketining qurilish bosqichini, tugallangan yuzasini, raqamli modelini, qavat rejasini, RGB fotosuratini va termal tasvirlarini yonma-yon ko‘rsatadi. Tasvir termal kameraning ayrim ustunlarni ko‘rsata olishi, ammo izolyatsiya ortidagi unsurlarni yashirib qolishi mumkinligini ochib beradi.

1-jadval maket tajribasidagi barcha mumkin bo‘lgan ma’lumot kombinatsiyalarini taqqoslaydi. Ayrim ikki modalli kombinatsiyalarning ko‘proq ma’lumotli paketlardan ham ustun chiqishi, zid kirishlar model samaradorligini pasaytirishi mumkinligini ko‘rsatadi.

3-jadval Boston, San Francisco, Birmingham va Torontodagi namuna devorlarda qavat rejasi, RGB, termal tasvir, taxmin grafigi, etalon grafik va uch o‘lchamli modellarni taqqoslaydi. Misollar bir model ayrim devorlarda mukammal yoki yuqori aniqlik bersa, ayrim tashqi devorlarda atigi 0,30 aniqlikda qolishi mumkinligini ko‘rsatadi.

4-jadval tadqiqotning asosiy miqdoriy natijasini beradi. Ma’lumot turlari ortgani sari umumiy aniqlik 0,54 dan 0,76 ga chiqadi, uglerod xatosi esa 104% dan 26% gacha tushadi.

4-shakl olti xato toifasini taqqoslaydi. Konstruktiv tizim va ustun turini tanish qo‘shimcha ma’lumot bilan sezilarli yaxshilangan, MEP joylashuvini aniqlash esa qiyinligicha qolgan.

7-jadval termal tasvirni yaxshilash kichik, ammo o‘lchab bo‘ladigan aniqlik o‘sishini berishi mumkinligini ko‘rsatadi. Eng yaxshi natija har bir tasvir alohida qo‘lda yaxshilanganda olingan.

9-jadval ayni ish oqimining yanada yangi VLM versiyasida qo‘shimcha o‘qitishsiz ham yaxshiroq natija berganini ko‘rsatadi. Bu topilma usul model taraqqiyotidan foyda ko‘rishi mumkin, degan da’voni qo‘llab-quvvatlaydi; biroq kelajakdagi model versiyalarida samaradorlik albatta oshadi, degan kafolatni bermaydi.

Manba va usul izohi

Ushbu mazmun Nikita Klimenko, Martin JJ. Bucher, Fopefoluwa Bademosi, Lorenzo Villaggi, Dale Zhao va David Benjamin tomonidan tayyorlangan “Seeing Inside Walls for Retrofit and Reuse: Multimodal Reasoning with Vision-Language Models for Hidden Wall Assemblies” nomli tadqiqotga asoslangan.

Tadqiqot SSRN orqali elektron nusxasi chop etilgan va Elsevier ga yuborilgani qayd etilgan preprint ilmiy maqola hisoblanadi. Hujjatda ochiq ravishda “This preprint research paper has not been peer reviewed” degan ibora mavjud. Shu sabab ish ekspertlar taqrizidan o‘tmagan. PDF ichida tasdiqlanadigan DOI yoki yakuniy jurnal qabuli haqidagi ma’lumot mavjud emas.

Tadqiqot ko‘rish-til modeli asosidagi eksperimental dasturiy ish oqimi, fizik devor maketi, to‘rtta tijoriy binodagi 22 ta haqiqiy devor, tuzilgan grafik taxmini, termal va RGB tasvirlash, BIM ga aylantirish hamda mujassam uglerod hisobini o‘z ichiga oladi.

Haqiqiy devorlarning etalon yig‘malari buzib tekshirish bilan tasdiqlanmagan. Etalon yorliqlar Revit modellari, BIM fayllari, arxitektura chizmalari, termal skanlar va mutaxassis baholari orqali tayyorlangan. Shu sabab tadqiqot devor tarkibining aniq fizik tasdig‘ini emas, balki mavjud ma’lumotlar asosida erishish mumkin bo‘lgan ko‘p manbali etalon taxminni qo‘llaydi.

Maqolada qayd etilgan aniqlik grafik tuzilmaning etalon grafik bilan o‘xshashligini o‘lchaydi. Bu qiymat model barcha materiallar yoki MEP komponentlarini bir xil darajada to‘g‘ri topadi degani emas. Mujassam uglerodning nisbiy xatosi esa standart material koeffitsiyentlari, 10 fut devor balandligi va 16 dyuym ustun oralig‘i kabi farazlar asosida hisoblangan; u haqiqiy binoga oid tasdiqlangan hayotiy sikl tahlili emas.

Tadqiqotda ishlatilgan VLM versiyalari, promptlar va natijalar PDF da qanday berilgan bo‘lsa, shunday tarzda keltirildi. Tadqiqot ichidagi 47%–74% va 54%–76% aniqlik qatorlari mos ravishda GPT-5.2 va GPT-5.4 taqqoslari bilan bog‘liq.

Mualliflar maqola tayyorlanishi jarayonida paragraf tuzilishini yaxshilash, grammatika tahriri, oqimni silliqlash va ayrim bo‘limlarni qisqartirish maqsadida Claude Sonnet 4.5 dan foydalanganini; yakuniy mazmunni esa o‘zlari ko‘rib chiqib, mas’uliyatni zimmasiga olganini bildirgan.

Ushbu mazmun faqat yuklangan PDF dagi tadqiqotga tayanib tayyorlangan. PDF da mavjud bo‘lmagan aniq devor aniqlash, xavfsizlik kafolati, avtomatik BIM aniqligi, tijoriy maydon muvaffaqiyati yoki barcha qurilish turlariga umumlashtirilishiga oid da’volar qo‘shilmadi.