Применение нейросетей в работе светодизайнера и инженера-светотехника

Евгения Кочугова, светодизайнер, инженер-светотехник

Статья размещена в журнале «Современная Светотехника» №2-2026

В последнее время наблюдается активное развитие нейросетевых технологий и их внедрение в различные сферы деятельности: бизнес и маркетинг, творчество и создание контента, образование, а также повседневная жизнь. В связи с этим возникает закономерный вопрос: каким образом подобные инструменты могут быть интегрированы в профессиональную деятельность светодизайнера и инженера-светотехника и как выстроить эффективную работу с ними?

Ответ на этот вопрос во многом формируется в процессе практической работы. В рамках своей профессиональной деятельности я начала экспериментировать с использованием нейросетевых инструментов и постепенно внедрять их в различные этапы проектирования. В этой статье я хотела бы поделиться своим практическим опытом, а также рассказать о наблюдениях, возможностях и ограничениях применения искусственного интеллекта в задачах светотехнического проектирования.

В ходе работы стало очевидно, что нейросетевые инструменты могут применяться практически на всех этапах проектирования освещения – начиная с разработки концепции освещения и заканчивая подготовкой материалов для защиты проектных решений перед заказчиком. Попытка интегрировать искусственный интеллект в различные рабочие процессы позволила выделить несколько основных направлений его применения в светотехнике и светодизайне.

Для наглядности и удобства восприятия работу с нейросетями можно условно разделить на четыре группы:

1. Первая группа – работа с текстовой информацией. К данной категории относятся задачи по подготовке пояснительных записок, формированию комментариев к проектным решениям, разработке рекомендаций по улучшению систем освещения и другим текстовым материалам, сопровождающим светотехнические проекты.
2. Вторая группа – создание и обработка фотореалистичных визуализаций на основе рендеров и графических набросков. Подобные инструменты позволяют ускорить подготовку визуальных материалов и повысить наглядность представления проектных решений.
3. Третья группа – работа с нормативной документацией, включая поиск необходимой информации в сводах правил и других регламентирующих документах, используемых при проектировании освещения.
4. Четвертая группа связана с анализом систем освещения после выполнения светотехнического расчета в специализированных программах. Нейросетевые инструменты могут использоваться для структурирования результатов расчетов и подготовки аналитических комментариев.

 

Работа с текстовой информацией

 

Свое знакомство с нейросетевыми инструментами в профессиональной деятельности я начала именно с работы с текстовой информацией. Светотехника и светодизайн – это не только выполнение светотехнических расчетов и создание визуализаций. Важной частью работы специалиста является умение грамотно представить проектные решения и объяснить их заказчику.

На практике светотехнику и светодизайнеру часто приходится взаимодействовать с представителями различных профессиональных областей: дизайнерами, архитекторами, инженерами, а также с частными заказчиками, которые могут не иметь технической подготовки. В таких условиях особенно важно уметь адаптировать информацию и представлять ее в понятной форме. Сопроводительные документы, пояснительные записки и комментарии к проекту позволяют донести до заказчика логику принятых решений и избежать возможных недопониманий на этапе реализации проекта.

Если специалист передает заказчику только светотехнические расчеты и чертежи без пояснений, это может привести к неправильной интерпретации проектных решений, возникновению вопросов или даже ошибкам при реализации проекта. Поэтому подготовка сопроводительной текстовой документации является важной частью работы инженера-светотехника и светодизайнера.

Нейросетевые инструменты могут значительно упростить и ускорить процесс подготовки подобных текстовых материалов. Однако для получения корректного и профессионального результата необходимо правильно формулировать запрос к системе искусственного интеллекта. Такой запрос принято называть промтом – своеобразным техническим заданием для нейросетевых систем.

Эффективность работы нейросети во многом зависит от структуры сформулированного запроса. На практике можно выделить следующую базовую структуру промта:

Роль + задача + контекст + стиль + ограничения

Рассмотрим подробнее каждый элемент данной структуры.

Роль

Роль – это указание нейросети, в каком качестве она должна выступать при формировании ответа на запрос. Проще говоря, пользователь определяет, кем должен стать искусственный помощник в рамках поставленной задачи.

Нейросетевые системы обучены на огромном объеме информации из различных областей: науки, техники, искусства, бизнеса и повседневной жизни. Если не задать конкретную роль, ответ нейросети может оказаться слишком общим и не учитывать профессиональную специфику задачи.

Например, в запросе можно указать:

«Ты профессиональный инженер-проектировщик систем освещения с опытом работы более 10 лет» или «Ты профессиональный светотехник, занимающийся проектированием систем освещения в программе Dialux».

Задача

Задача – это конкретное действие, которое пользователь просит выполнить нейросеть.

Если роль определяет, кем должен стать искусственный помощник, то задача определяет, что именно он должен сделать. Например, «Напиши пояснительную записку к светотехническому расчету…» или «Помоги подготовить текст пояснительной записки к рабочей документации по освещению объекта».

Контекст

Контекст – это дополнительная информация, которая помогает нейросети лучше понять условия задачи и особенности рассматриваемого проекта. Если роль определяет, кем должен стать искусственный помощник, а задача – что именно он должен сделать, то контекст объясняет, в каких условиях должна выполняться поставленная задача. Без контекста нейросеть опирается только на общий массив знаний, поэтому ее ответ может оказаться слишком универсальным и не учитывать конкретные особенности проекта. Добавление контекста позволяет значительно повысить точность результата.

Например, запрос может выглядеть следующим образом:

«Напиши текст для пояснительной записки к светотехническому расчету освещения придомовой территории жилого комплекса. Освещенность принята согласно СП 52.13330.2016. В проекте используются опоры высотой 6 м и светодиодные светильники с широкой кривой силы света для освещения проездов и пешеходных зон.»

Стиль

Стиль – это указание того, в какой форме и манере должен быть написан ответ нейросети. Даже если роль, задача и контекст заданы правильно, нейросеть все равно может сформулировать текст по-разному: научным языком, разговорным, публицистическим или техническим. Поэтому указание стиля помогает заранее определить, как именно должен выглядеть итоговый текст. Например, «Напиши текст для пояснительной записки к светотехническому расчету в деловом и техническом стиле, как для проектной документации.»

Ограничения

Ограничения – это правила, которые пользователь задает нейросети, чтобы сузить область поиска ответа и исключить лишнюю или неподходящую информацию. По умолчанию нейросеть опирается на широкий массив знаний из разных источников. В некоторых задачах это удобно, но в профессиональной работе, особенно в инженерии, такой подход может приводить к неточным или неподходящим рекомендациям. В светотехническом проектировании часто требуется опираться на конкретные нормативные документы. В этом случае можно задать ограничение. Если добавить ограничение, запрос становится еще точнее: «при написании пояснительной записки , используй только российские нормы СП 52.13330.2016.»

Ограничения можно использовать и другим способом – через работу с загруженными файлами. Пользователь может предоставить нейросети конкретный документ и попросить анализировать информацию только в его рамках. Например, «Проанализируй загруженный файл и ответь на вопрос, опираясь только на информацию из этого документа».

Структурированный промт, включающий роль, задачу, контекст, стиль и ограничения, по сути выполняет функцию технического задания для искусственного помощника. Чем точнее определены исходные условия и требования к результату, тем более корректным и профессиональным будет ответ нейросети.

Пример полного промта

Объединив все рассмотренные элементы, можно сформировать следующий структурированный запрос к нейросети:

«Ты профессиональный светотехник-проектировщик систем освещения с опытом работы более 10 лет.

Помоги мне подготовить текст пояснительной записки к светотехническому расчету. Необходимо описать результаты расчета освещения придомовой территории жилого комплекса. В проекте используются опоры освещения высотой 6 м и светодиодные светильники с широкой КСС для освещения проездов и пешеходных зон.

Напиши текст в техническом стиле.

При подготовке текста используй только российские нормы СП 52.13330.2016».

В практике светодизайнера и инженера-светотехника такой подход позволяет использовать нейросетевые инструменты не просто как средство генерации текста, а как вспомогательный инструмент для подготовки проектной документации, пояснительных материалов и аналитических комментариев. Искусственный интеллект не способен заменить работу профессионального светодизайнера или инженера-светотехника. Нейросетевые технологии следует рассматривать как вспомогательный инструмент, который может ускорить выполнение отдельных задач, однако окончательные решения и профессиональная ответственность остаются за специалистом.

Создание визуализаций

В процессе работы с нейросетевыми технологиями значительное внимание уделяется разработке визуальных материалов, отражающих различные варианты освещения. В практике светодизайна часто требуется проработка нескольких концепций с использованием различных световых приемов, типов оптики, углов наклона и сценариев освещения.

Традиционно подготовка подобных визуализаций может занимать значительное время – от нескольких часов до нескольких дней. Это связано с необходимостью демонстрации поведения света в различных условиях: в разное время суток, при взаимодействии с различными поверхностями, а также при подсветке отдельных архитектурных элементов. При этом в процессе согласования проектных решений нередко возникает необходимость многократно вносить изменения, что дополнительно увеличивает трудозатраты.

Практический опыт показывает, что использование нейросетевых инструментов позволяет существенно сократить время подготовки визуализаций, сохранив при этом достаточный уровень наглядности для представления проектных решений заказчику.

В зависимости от типа исходных данных визуализации, создаваемые с использованием нейросетей, можно условно разделить на три основные группы:

• создание визуализаций на основе графических набросков;
• создание фотореалистичных изображений на основе рендеров из специализированных программ (например, Dialux);
• создание исходных изображений для последующей работы с освещением (выбор ракурсов, времени суток, формирование базовой сцены).

Создание визуализаций на основе графических набросков

Одним из наиболее эффективных подходов является использование предварительно подготовленного графического наброска в качестве исходного материала для нейросети. Такой набросок выступает в роли «подложки», задающей композицию, расположение источников света и основные параметры будущей визуализации. Следует учитывать, что нейросеть формирует изображение заново, опираясь на предоставленный материал. Поэтому чем более детализирован и структурирован исходный набросок, тем выше вероятность получения корректного и ожидаемого результата.

Например, при необходимости продемонстрировать эффект свечения гибкого неона в интерьере важно учитывать не только прямое излучение источника света, но и его взаимодействие с окружающими поверхностями. Свет отражается от различных материалов, таких как глянцевая плитка, мраморные покрытия, стеклянные поверхности, а также рассеивается на матовых поверхностях стен и пола. Учет этих факторов существенно влияет на восприятие пространства.

Создание подобной визуализации традиционными средствами требует значительных временных затрат, особенно при необходимости подготовки нескольких вариантов. В данном случае нейросетевые инструменты позволяют ускорить процесс: от специалиста требуется лишь сформировать базовый набросок с отрисовкой источников света (в конкретном случае – набросок гибкого неона) и задать корректный промт для генерации изображения. Промт совершенно простой «создай фотореалистичный рендер на основе наброска в Photoshop».

Создание фотореалистичных визуализаций на основе рендеров из Dialux

Еще один распространенный сценарий – работа с рендерами, полученными в специализированных светотехнических программах, таких как Dialux.

В практике проектирования часто используются 3D-модели, подготовленные в сторонних программных продуктах (SketchUp, 3ds Max, Revit, Archicad и др.), которые затем импортируются в Dialux для выполнения светотехнического расчета. При импорте геометрии модель, как правило, разбивается на большое количество треугольных полигонов, что связано с особенностями обработки 3D-геометрии и триангуляцией поверхностей в расчетных программах.

Такая геометрия может ухудшать визуальное восприятие рендера и снижать его пригодность для презентационных материалов. Однако при последующей обработке с помощью нейросетевых инструментов данный недостаток может быть компенсирован.

Нейросеть позволяет преобразовать технический рендер из Dialux в более фотореалистичное изображение, сохраняя основную световую структуру сцены. Это делает возможным использование результатов светотехнического расчета не только для анализа, но и для наглядной демонстрации проектных решений заказчику. Промт должен быть построен по всем правилам оформления (роль присваивать в данном случае необязательно) – например, «помоги исправить картинку: нужно убрать треугольники на фасаде модели и придать фасаду текстуру красного кирпича. Освещение сохранить обязательно, так как это светотехнический проект» (пример – на рис. 2).

Рис. 1. Необработанное и обработанное изображение с помощью нейросетевых технологий

 

Создание исходных материалов для работы с освещением (различные ракурсы, ночные сцены, преобразование из 2D в 3D)

Сегодня нейросетевые инструменты позволяют не только повышать степень фотореалистичности существующих рендеров, но и формировать новые исходные материалы на основе заданного запроса.

С их помощью можно трансформировать исходные изображения в зависимости от задач проектирования:

• изменять время суток (например, переводить дневную сцену в ночную);
• генерировать альтернативные ракурсы объекта;
• а также создавать объёмные визуализации на основе плоских изображений.

Рис. 2. 2D- и 3D-визуализация, созданная на основе плоского изображения

 

Такие возможности особенно актуальны на ранних этапах работы, когда отсутствуют готовые 3D-модели, но необходимо быстро оценить потенциальные световые решения или подготовить визуальный материал для обсуждения с заказчиком.

Как и в случае с текстовыми задачами, ключевую роль играет корректно сформулированный запрос. Например, «Создай фотореалистичное изображение дома в ночное время суток с освещением от лунного света».

Таким образом, нейросети могут выступать в качестве инструмента для оперативного создания визуальной базы, необходимой для дальнейшей проработки светового сценария.

Работа с нормативной документацией

(ГОСТ, СП, СНиП и другие регламентирующие документы)

Отдельного внимания заслуживает возможность использования нейросетевых инструментов при работе с нормативной документацией, которая является неотъемлемой частью деятельности светотехника и светодизайнера.

В процессе проектирования 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.

Нейросетевые инструменты позволяют существенно упростить этот процесс за счет анализа загруженного документа и быстрого поиска требуемых данных.

Для начала работы необходимо подготовить нормативный документ в текстовом формате (например, PDF с возможностью копирования текста). Важно учитывать, что файлы в виде изображений или отсканированных страниц без распознанного текста не подходят для корректного анализа.

Рассмотрим пример работы со сводом правил СП 52.13330.2016.

Предположим, необходимо определить нормы освещенности для автостоянок, однако точное расположение соответствующего раздела неизвестно. В этом случае можно загрузить документ в нейросеть и сформулировать запрос – например, «Внимательно изучи загруженный документ. Это свод правил СП 52.13330.2016. Найди нормы освещенности для автостоянок» или «Определи нормируемую освещенность для пешеходных переходов, опираясь только на информацию из загруженного документа».

В результате нейросеть способна не только указать соответствующий раздел, но и выделить связанные положения документа, включая дополнительные требования, относящиеся к освещению проездов, парковок и пешеходных зон.

Таким образом, использование нейросетей при работе с нормативной документацией позволяет сократить время поиска информации, повысить удобство работы с объемными документами, снизить риск пропуска важных требований.

При этом важно понимать, что нейросеть выступает в роли вспомогательного инструмента, а окончательное принятие решений должно осуществляться специалистом на основе анализа нормативных документов.

Анализ рабочей документации и формирование пояснительной записки

(структурирование данных и подготовка рекомендаций)

Нейросетевые инструменты могут эффективно применяться для структурирования данных проекта и последующей подготовки подробных пояснительных материалов. Один из практических сценариев – создание таблицы для анализа освещения на основе рабочей документации с дальнейшим формированием рекомендаций и пояснительной записки.

Данный процесс целесообразно разделить на несколько этапов.

Этап 1. Формирование структуры таблицы

На первом этапе формируется шаблон таблицы, который в дальнейшем используется для анализа проекта. Для этого в нейросеть передается запрос на создание структуры таблицы со следующими столбцами:

• номер помещения;
• наименование помещения (согласно экспликации);
• проблемы в освещении (с разделением на завышенную освещенность и заниженную освещенность);
• комментарии/зоны, требующие внимания;
• помещения без замечаний.

 

Пример запроса:

«Создай таблицу для анализа освещения помещений со следующими столбцами: / номер помещения / название помещения /проблемы в освещении (пересвет / недосвет) / обратить внимание / с освещением всё в порядке».

В результате формируется универсальный шаблон, который может быть использован для различных проектов.

Этап 2. Заполнение исходных данных

На следующем этапе в нейросеть загружается проектная документация. На основе предоставленных материалов нейросеть может помочь структурировать базовые данные – в частности, заполнить столбцы с номерами и наименованиями помещений. Загружаем рабочую документацию и пишем соответствующий запрос.

 

Пример запроса:

«Проанализируй загруженную документацию и заполни столбцы с номерами и названиями помещений согласно экспликации».

Искусственный интеллект заполнит столбец с экспликацией помещений за вас и выдаст вам готовую для работы таблицу.

Параллельно специалист выполняет светотехнический расчет (СТР) в штатом порядке: определяет проблемные зоны, оценивает уровень освещенности, выявляет пересветы и недосветы, а также формирует комментарии и рекомендации, вкратце записывая все в таблицу. Например, в результате выполнения СТР вы обнаружили, что в помещение необходимо добавить +4 шт. точечных источников света в некоторых зонах. Вам необходимо заполнить таблицу в соответствии с выявленным недостатком. (5. Холл – необходимо добавить +4 шт. точечных светильников.)

Этап 3. Формирование рекомендаций и пояснительной записки

После заполнения таблицы ее необходимо повторно передать в нейросеть для обработки данных и подготовки текстовых материалов.

Пример запроса:

«На основе представленной таблицы сформируй рекомендации по освещению для каждого помещения. Используй профессиональный светотехнический язык».

В результате нейросеть структурирует информацию и поможет подготовить подробный текст с обоснованными рекомендациями и доводами абсолютно для каждого помещения из проекта. В дальнейшем этот текст может быть использован в составе пояснительной записки или аналитического отчёта.

Дополнительно полученные материалы могут быть оформлены в виде читабельного документа с визуализациями и вспомогательной графикой (например, с использованием цветовых обозначений из Dialux для наглядного представления результатов расчета).

Заключение

Таким образом, нейросетевые технологии постепенно становятся частью профессионального инструментария светодизайнера и инженера-светотехника. Их применение позволяет ускорить выполнение рутинных задач, повысить наглядность проектных решений и упростить работу с текстовой и нормативной документацией.

Однако важно понимать, что искусственный интеллект не заменяет специалиста, а лишь расширяет его возможности. Ключевым фактором остается профессиональное мышление, способность анализировать информацию и принимать обоснованные проектные решения. Нейросеть – это инструмент. Качество ее работы напрямую зависит от качества поставленной задачи. Примечательно, что данная статья сама является примером описанного подхода.

Реклама в журнале

Контакт anton.denisov@ecomp.ru