Мы уже говори о том, как изменилась светотехническая отрасль в части обеспечения здоровой и безопасной среды для людей. Но в 2022 году к нам пришел искусственный интеллект, который уже меняет отрасль.
Светодизайн и визуализация
Наверно первое что приходит на ум и благодаря чему нейросети изначально стали популярны это генерация изображений. При этом на октябрь 2026 года даже бесплатные модели и в том числе отечественная «Алиса» могут генерировать из весьма примитивной визуализации из DIALux EVO – близкие к фотореалистичности «рендеры» что ускоряет проработку концепций архитектурной подсветки. Это достигается не только тем, что модели уже достаточно точно могут изображать распределение и поведение света что позволяет в том числе с нуля генерировать реалистичною подсветку, но и позволяет выполнить в DIALux быструю проработку нескольких концепций и их визуализацию с помощью ИИ, без необходимости использовать для каждой концепции долгий рендер в 3dsmax и прочих программах на каждом этапе. В то же время хоть конечно возможность подключать серьезное ПО только на заключительных этапах и экономит время, но мы не можем отказаться от серьёзных программ визуализации, когда важна визуализация деталей, ведь на данный момент нейросети даже локальные с кучей плагинов всё еще плохо удерживают детали.
«Бумажная работа» и светотехнические расчёты
Но на одной лишь визуализации не заканчивается возможные области для применения ИИ. Благодаря тому что за последний год даже в бесплатных нейронках значительно увеличился контекст, появился и улучшился веб-поиск, а также появилась поддержка загружаемых файлов, то это открыло возможность использования ИИ как ассистента в части светотехнических расчетов даже на бесплатных моделях, не говоря о платных моделях и их агентском режиме. Так, например в журнале «Современная Светотехника» №2-2026 вышла статья «Применение нейросетей в работе светодизайнера и инженера-светотехника» под авторством Евгении Кочуговой на основе личного опыта. Помимо поднятого, как и у нас вопроса о визуализации в статье поднят вопрос о «бумажной работе».
Первое что рассматривается в статье после блока о визуализации – работа с нормативами: «<…> специалисту регулярно приходится обращаться к сводам правил, ГОСТам и другим регламентирующим документам. Поиск необходимой информации в таких документах может занимать значительное время, особенно если точное расположение нужного раздела или пункта заранее неизвестно. <…> нейросеть способна не только указать соответствующий раздел, но и выделить связанные положения документа, включая дополнительные требования <….>». От себя можем добавить что нейросети благодаря поиску в интернете не просто выделяют какие-то моменты в загруженном документе, но и могут находить связи с другими нормативами, а иногда и исследованиями и технической литературой, что может быть полезно для обоснования принятых решений.
Как продолжения тезиса об использовании ИИ в нормативке, логичным следствием идет использование ИИ при формировании документации: «Один из практических сценариев – создание таблицы для анализа освещения на основе рабочей документации с дальнейшим формированием рекомендаций и пояснительной записки.». Тут мы может только посетовать на некоторую закрытость DIALux в части выгрузки информации, ведь хоть диалюкс и отмечает соблюдение норм соответствующими пиктограммами, но выгрузка данных в своем формате возможна только для платных подписок и это справедливо опять же только для редакции EVO, а также при условии, что мы уже заранее ввели отечественные нормы в настройки что не всегда удобно. Как итог чаще приходится без использования ИИ вручную сверять помещения с нормами, автоматизация данного процесса со стороны ии значительно ускоряет расчеты. В то же время справедливо заметим, что, например у конкурентов в лице Relux существует плагн для Revit который в автоматическом режиме подбирает светильники под соответствующий тип помещения, в Dialux же в свою очередь подобный функционал есть только для освещения улиц. Так что тут по большей части недружелюбность разработчиков к пользователю создаёт лишнею нагрузку на специалистов и замедляет их.
Немного мирового опыта в борьбе с «бумажной работой»
Но недружелюбными бывают не только разработчики специализированного ПО, к сожалению, производители светильников так же кто в лес, а кто по дрова формируют свои технические паспорта и карточки товаров на своих сайтах. Но благодаря нейросетям специалисты в области светотехники не только могут формировать документацию, но и разрабатывать свои приложения и сайты для удобства и ускорения работы. Ярким примером на стыке ИТ-разработки и светотехники стал выпуск DIAL Spotlight: The AI Powered Lighting Professional, гостем которого выступил светодизайнер с 25-летним стажем Флинн Талбот. Он наглядно продемонстрировал, что главная ценность ИИ прямо сейчас лежит не только в плоскости визуализации концептов, но и в автоматизации сложной бумажной работы и специфицирования.
В качестве примера была представлена его собственная разработка — Kelvin AI, инструмент для автоматического составления ведомостей оборудования. Инженеру достаточно вставить в программу ссылку на сайт производителя, после чего искусственный интеллект за секунды самостоятельно распознает, извлекает и заносит в итоговую эксель-таблицу фотографии продукта, точные габариты, технические параметры и спецификации. ИИ забирает на себя механический ручной труд, освобождая время для проектирования.
Академическая база
В России интеграция генеративного ИИ исследуется на фундаментальном уровне. Ученые и педагоги формируют методологическую базу для применения нейросетей, чтобы превратить их из «развлекательного» инструмента в строгую инженерную дисциплину.
Педагогический потенциал нейросетей выходит далеко за рамки простого рисования эскизов. Ученые ТПУ используют Text-to-Image модели как инструмент для «формирования профессиональных компетенций и творческого мышления, в обучение командному взаимодействию в образовательной среде».
В междисциплинарных командах генеративный ИИ помогает обойтись без сложных графических редакторов на ранних этапах и «уделить больше времени обсуждению концепций». Технология позволяет выявить скрытые закономерности, которые «могут быть неочевидны при простом анализе», и расширить креативность за счет генерации неожиданных вариаций, которые проектировщик изначально не рассматривал.
Будущее проектирования
Однако ключевой вывод, к которому приходят и ученые, и разработчики программного обеспечения, и практикующие инженеры, звучит однозначно: ИИ никогда не заменит человека на финальной стадии принятия решений.
Любая нейросеть — это лишь вспомогательный алгоритм. Она способна ускорить рутину, красиво разложить пиксели на картинке или моментально извлечь текст из нормативного документа, но она полностью лишена инженерной ответственности.
Источники:
1. Кочугова Е. Применение нейросетей в работе светодизайнера и инженера-светотехника // Современная Светотехника. — 2026. — №2. URL: lightingmedia.ru.
2. Платформа автоматизации спецификаций Kelvin AI / Flynn Talbot // DIAL Spotlight: The AI Powered Lighting Professional. URL: kelvin.lighting.
3. Коржнева Т. Г., Туранов С. Б., Толкачева К. П., Полисадова Е. Ф. Использование генеративного искусственного интеллекта для инженерного концептуального проектирования // Электронный архив eArchive TPU. — 2025. URL: earchive.tpu.ru.
