Данные о зданиях — это «тёмная материя». Стартап обещает её добыть и переработать — и уже выиграл хакатон

Большинство данных, которые генерирует здание за срок своей службы, так и остаются «тёмными» — разбросанными по несовместимым системам, записанными в устаревших форматах или просто никому не нужными из‑за нехватки времени и специалистов, понимающих одновременно и инженерию, и недвижимость. Эту проблему взялся решать финский стартап Auttaa AI, основанный Марком Сорса‑Лесли — дипломированным сюрвейером с тридцатилетним стажем, который до этого создал британскую сенсорную компанию Beringar. Недавно команда заняла первое место на первом хакатоне Luotea в Хельсинки: за 48 часов они превратили рутинное «тушение пожаров» в обслуживании зданий (когда чинят уже сломанное) в прогнозирование неисправностей с помощью искусственного интеллекта.

В основе подхода Auttaa AI — «граф влияния» и большие языковые модели (LLM — тип ИИ, обученный на огромных объёмах текста и способный анализировать любую информацию, в том числе показания датчиков). Система связывает, например, уровень углекислого газа в помещении с данными о количестве людей (загруженность) и за считанные минуты находит причину неполадок в вентиляции — раньше на это уходили дни. Ключевое отличие от традиционных методов — отказ от требования «идеально чистых» данных. Марк называет это «грязным фронт-эндом» (messy front end): Auttaa сначала загружает любые показания как есть, а затем, с помощью агентного конвейера, сама описывает и дочищает информацию. Это перевёрнутая логика по сравнению с обычным ETL (извлечь — преобразовать — загрузить): здесь сначала извлекают и загружают, а преобразуют уже после.

Чтобы схема работала в полную силу, здание при сдаче в эксплуатацию должно передавать заказчику BIM‑модель (Building Information Model — цифровой двойник здания) с полной описью всего оборудования (asset‑complete). На практике строительные проекты часто сдают лишь бумажные документы, и «цифровое наследство» объекта оказывается фрагментарным. Видение Auttaa — стать универсальным программным слоем для понимания зданий, работающим исключительно как софт и применимым по всему миру. На пути к этому стартап сталкивается с типичными вызовами ранней стадии: завоевание доверия клиентов, доказательство технологии в реальных условиях и адаптация к меняющемуся ландшафту финансирования proptech в Северных странах.

Философия Марка Сорса‑Лесли заключается в том, что индустрия недвижимости готова перейти от ручного моделирования данных к доверию большим языковым моделям, направляемым экспертами. Auttaa AI уже показала на хакатоне, что способна характеризовать инженерные системы с высокой точностью, не требуя предварительной очистки данных. Вместо того чтобы часами разбирать разрозненные логи и отчёты, специалист получает готовую картину с предсказанием отказа вентиляции или другого оборудования — и может вовремя предотвратить поломку, а не устранять её последствия. Именно такой сдвиг — от реактивного обслуживания к проактивному прогнозированию — и обещает сделать «тёмную материю» данных зданий полезной для эксплуатации.