На изображении представлен анализ изменения ключевых параметров каркаса здания при увеличении этажности здания законструированного в Prometey. Анализ 16 вариантов схем занял 60 минут. В работе рассматриваются следующие показатели:
Бетоноемкость (м³/м²) — количество бетона, необходимого для одного квадратного метра здания. На графике он показан синей линией и постепенно увеличивается с ростом этажности. На 10-м этаже бетоноемкость составляет 0,253 м³/м², а на 25-м этаже — уже 0,273 м³/м². Это связано с тем, что для высотных зданий требуется большее количество материала в пилонах для обеспечения устойчивости и прочности.
Расход арматуры (т/м³) — количество арматуры на кубометр бетона. Эта величина отображена красной линией и также плавно увеличивается, начиная с 0,0973 т/м³ на 10 этаже до 0,0998 т/м³ на 25 этаже. Важно отметить, что рост этого параметра относительно невелик, так как арматура используется главным образом для усиления конструкций на первых этажах, и её расход растет медленнее, чем бетоноемкость.
Расчетное перемещение верха (м) — величина вертикального перемещения верхней точки здания, отображенная на графике желтой линией. Перемещение заметно растет с увеличением этажности, начиная с минимальных значений в 0,001 м для 10-го этажа и доходя до 0,1675 м на 25-м этаже.
Расчетная пульсация (м/с²) — величина динамических колебаний конструкции, показанная зеленой линией. В отличие от перемещения, пульсация увеличивается относительно плавно, начиная с 0,043 м/с² на 10 этаже и достигая 0,107 м/с² на 25-м этаже. Рост пульсации на высоких этажах обусловлен увеличением массы и высоты здания, что приводит к усилению динамических нагрузок.
Выводы:
С увеличением этажности увеличивается бетоноемкость здания, при сравнительном сохранении неизменного расхода арматуры. Но данная закономерность сохраняется до 25 этажа, при котором пульсация и перемещение верха здания достигают предельных нормативных значений и дальнейшее увеличение этажности влияет не линейно на рост расхода бетона и арматуры.
Бетоноемкость (м³/м²) — количество бетона, необходимого для одного квадратного метра здания. На графике он показан синей линией и постепенно увеличивается с ростом этажности. На 10-м этаже бетоноемкость составляет 0,253 м³/м², а на 25-м этаже — уже 0,273 м³/м². Это связано с тем, что для высотных зданий требуется большее количество материала в пилонах для обеспечения устойчивости и прочности.
Расход арматуры (т/м³) — количество арматуры на кубометр бетона. Эта величина отображена красной линией и также плавно увеличивается, начиная с 0,0973 т/м³ на 10 этаже до 0,0998 т/м³ на 25 этаже. Важно отметить, что рост этого параметра относительно невелик, так как арматура используется главным образом для усиления конструкций на первых этажах, и её расход растет медленнее, чем бетоноемкость.
Расчетное перемещение верха (м) — величина вертикального перемещения верхней точки здания, отображенная на графике желтой линией. Перемещение заметно растет с увеличением этажности, начиная с минимальных значений в 0,001 м для 10-го этажа и доходя до 0,1675 м на 25-м этаже.
Расчетная пульсация (м/с²) — величина динамических колебаний конструкции, показанная зеленой линией. В отличие от перемещения, пульсация увеличивается относительно плавно, начиная с 0,043 м/с² на 10 этаже и достигая 0,107 м/с² на 25-м этаже. Рост пульсации на высоких этажах обусловлен увеличением массы и высоты здания, что приводит к усилению динамических нагрузок.
Выводы:
С увеличением этажности увеличивается бетоноемкость здания, при сравнительном сохранении неизменного расхода арматуры. Но данная закономерность сохраняется до 25 этажа, при котором пульсация и перемещение верха здания достигают предельных нормативных значений и дальнейшее увеличение этажности влияет не линейно на рост расхода бетона и арматуры.
👍5🔥4
promcore.io
AI generates design options for residential complexes
https://promcore.io/
Всем привет !
🔹С сегодняшнего дня программа Prometey больше не поддерживается под старым названием. Больше недельного анализа всех возможных вариантов, доступности свободных доменных имен и их стоимости, выбор пал на название PromCore - это сокращение от Prometheus Core, что переводится приблизительно как "ядро/сердце Прометея".
🔹 Сайт станет действительно сердцем всего проекта.
🔹 Теперь запрос на предоставление доступа необходимо запрашивать через форму на сайте.
🔹 Новая версия PromCore уже доступна и на сайте и через саму программу, она предложит скачать свежую версию.
🔹 В новой версии происходит автоматически перенос всех данных пользователя из папки AppData\LocalLow\EnionProject\Prometey в папку AppData\LocalLow\Prometheus Core\PromCore.
🔹 В новой версии исправлено пару багов встречающихся у некоторых пользователей
Всем привет !
🔹С сегодняшнего дня программа Prometey больше не поддерживается под старым названием. Больше недельного анализа всех возможных вариантов, доступности свободных доменных имен и их стоимости, выбор пал на название PromCore - это сокращение от Prometheus Core, что переводится приблизительно как "ядро/сердце Прометея".
🔹 Сайт станет действительно сердцем всего проекта.
🔹 Теперь запрос на предоставление доступа необходимо запрашивать через форму на сайте.
🔹 Новая версия PromCore уже доступна и на сайте и через саму программу, она предложит скачать свежую версию.
🔹 В новой версии происходит автоматически перенос всех данных пользователя из папки AppData\LocalLow\EnionProject\Prometey в папку AppData\LocalLow\Prometheus Core\PromCore.
🔹 В новой версии исправлено пару багов встречающихся у некоторых пользователей
👍2👏1
Всем привет ! Данный пост подводит некий итог периода активной разработки и тестирования программы PromCore (ранее Prometey)
🔹24 февраля 2022 года было презентовано новое геометрическое ядро программы. Для программы такого уровня не подходил ни один из существующих САПР/BIM движков и в течении 2х лет создавалось ядро способное поддерживать работу с миллионами элементов в режиме реального времени.
🔹2 февраля 2023 года, стала доступна первая версия программы PromCore. В первый день же она собрала более 200 заявок на тестирование. Так как часть функций еще не была в финальной завершенности, то после изначального пика использования , в течение года фиксировалось в среднем 5 запусков программы в день.
🔹12 ноября 2023 года, после многолетних исследований и экспериментов, была создана первая рабочая модель нейросети FEMnet, С ее появлением число запусков программы увеличилось до 8 запусков в среднем в день с пиковым использованием не более 15 в день.
🔹С 1.04.2024 программа PromCore началась использоваться в одной из крупнейших строительных компаний РФ для оценки решений КР на стадии ОПР и ранней версии стадии П. Показатели использования программы выросли более чем в 2 раза. 80% пользователей составляли специалисты компании, 20% специалисты других компаний.
🔹В августе % пользователей изменился, 50% это сотрудники компании крупнейшего застройщика и 50% сотрудники других компаний.
🔹С выходом нейросети SmartPylon, начался рост использования программы как в ежедневных запусках , так и изменился % пользователей, теперь подавляюще большинство сотрудники из многих строительных и проектных компаний РФ.
🔹Выход нейросети SmartPylon, обновление нейросети FEMnet и появление МВК, так же изменил и качественно другой подход к использованию программы PromCore. Теперь специалисты не пытаются работать с программой как с плагином к Revit. Многократно выросли полезные действия пользователя за сеанс работы.
🔹За крайние 60 дней пользователи совершили более 21 000 полезных действий в PromCore и провели продуктивного времени в программе более 59 часов.
🔹На текущий момент у программы PromCore 60% новых пользователей приходят благодаря рекомендациям от коллег.
🔹Пиковый ежедневный онлайн пользователей за год вырос в 5 раз.
🔹24 февраля 2022 года было презентовано новое геометрическое ядро программы. Для программы такого уровня не подходил ни один из существующих САПР/BIM движков и в течении 2х лет создавалось ядро способное поддерживать работу с миллионами элементов в режиме реального времени.
🔹2 февраля 2023 года, стала доступна первая версия программы PromCore. В первый день же она собрала более 200 заявок на тестирование. Так как часть функций еще не была в финальной завершенности, то после изначального пика использования , в течение года фиксировалось в среднем 5 запусков программы в день.
🔹12 ноября 2023 года, после многолетних исследований и экспериментов, была создана первая рабочая модель нейросети FEMnet, С ее появлением число запусков программы увеличилось до 8 запусков в среднем в день с пиковым использованием не более 15 в день.
🔹С 1.04.2024 программа PromCore началась использоваться в одной из крупнейших строительных компаний РФ для оценки решений КР на стадии ОПР и ранней версии стадии П. Показатели использования программы выросли более чем в 2 раза. 80% пользователей составляли специалисты компании, 20% специалисты других компаний.
🔹В августе % пользователей изменился, 50% это сотрудники компании крупнейшего застройщика и 50% сотрудники других компаний.
🔹С выходом нейросети SmartPylon, начался рост использования программы как в ежедневных запусках , так и изменился % пользователей, теперь подавляюще большинство сотрудники из многих строительных и проектных компаний РФ.
🔹Выход нейросети SmartPylon, обновление нейросети FEMnet и появление МВК, так же изменил и качественно другой подход к использованию программы PromCore. Теперь специалисты не пытаются работать с программой как с плагином к Revit. Многократно выросли полезные действия пользователя за сеанс работы.
🔹За крайние 60 дней пользователи совершили более 21 000 полезных действий в PromCore и провели продуктивного времени в программе более 59 часов.
🔹На текущий момент у программы PromCore 60% новых пользователей приходят благодаря рекомендациям от коллег.
🔹Пиковый ежедневный онлайн пользователей за год вырос в 5 раз.
🔥22
Всем привет !
В проектной среде часто можно услышать аббревиатуру ИИ, много специалистов рассуждают об ИИ в качестве экспертов, часто можно услышать о применении ИИ в проектировании. На примере PromCore разобрали наиболее злободневные и актуальные проблемы и вопросы:
🔹Нейросеть угадывает решения или это продвинутый инструмент в проектировании
🔹Пузырь ИИ технологий
🔹 Сколько нейронов потребуется для превосходства решений человека в проектировании
🔹Когда нейросеть заменит человека в проектировании
🔹 Вред от псевдоразработчиков ИИ
🔹 Невозможность заменить существующие IT-решения псевдо-ИИ
🔹 Важность качества данных и архитектуры
Подробнее в статье.
В проектной среде часто можно услышать аббревиатуру ИИ, много специалистов рассуждают об ИИ в качестве экспертов, часто можно услышать о применении ИИ в проектировании. На примере PromCore разобрали наиболее злободневные и актуальные проблемы и вопросы:
🔹Нейросеть угадывает решения или это продвинутый инструмент в проектировании
🔹Пузырь ИИ технологий
🔹 Сколько нейронов потребуется для превосходства решений человека в проектировании
🔹Когда нейросеть заменит человека в проектировании
🔹 Вред от псевдоразработчиков ИИ
🔹 Невозможность заменить существующие IT-решения псевдо-ИИ
🔹 Важность качества данных и архитектуры
Подробнее в статье.
👍8❤2
Полезно ли будет сохранять в память PromCore значения ввода основных параметров инструментов с предыдущей сессии использования ?
Final Results
96%
Да
4%
Нет
Всем привет ! Вышла новая версия PromCore 3.1.3.16, ее можно скачать по ссылке или запустить PromCore и он сам предложит скачать новую версию. Что нового:
🔹 По результатам голосования, добавлена функция сохранения вводимых пользователем значений всех основанных параметров. Их оказалось около 100. Чтобы сбросить до значений по умолчанию можно отжать галочку перед запуском PromCore или просто удалить файл uidata.json в корневой директории \AppData\LocalLow\Prometheus Core\PromCore
🔹Многих путала снизу справа надпись "trial version", теперь ее нет
🔹Несколько незначительных правок на основании обращений пользователей
🔹 По результатам голосования, добавлена функция сохранения вводимых пользователем значений всех основанных параметров. Их оказалось около 100. Чтобы сбросить до значений по умолчанию можно отжать галочку перед запуском PromCore или просто удалить файл uidata.json в корневой директории \AppData\LocalLow\Prometheus Core\PromCore
🔹Многих путала снизу справа надпись "trial version", теперь ее нет
🔹Несколько незначительных правок на основании обращений пользователей
🔥11
Всем привет! Проектом PromCore был проведен независимый опрос на площадке ВК в самых популярных сообществах проектировщиков.
🔹Почти 80% либо не видят экономического эффекта от применения BIM, либо не уверены что он есть.
🔹применение BIM с 2016 года так и не вышел из стадии ранних последователей.
🔹В PromCore не будет развития инструментов связанных с BIM, только с трехмерным моделированием.
🔹PromCore выполнил дорожную карту 2020 года на 5 лет досрочно , до конца года появится новая дорожная карта на 2025-2030 год и каждый пользователь сможет проголосовать за приоритетность разработки новых инструментов.
🔹Почти 80% либо не видят экономического эффекта от применения BIM, либо не уверены что он есть.
🔹применение BIM с 2016 года так и не вышел из стадии ранних последователей.
🔹В PromCore не будет развития инструментов связанных с BIM, только с трехмерным моделированием.
🔹PromCore выполнил дорожную карту 2020 года на 5 лет досрочно , до конца года появится новая дорожная карта на 2025-2030 год и каждый пользователь сможет проголосовать за приоритетность разработки новых инструментов.
🔥7👍4❤2
Всем привет ! Почему результаты расчетов на трещиностойкость в разных программах могут отличаться и к чему это приводит? Рассмотрим примеры и сложные аспекты согласования расчетных данных, которые часто напоминают игру в наперстки для проектировщика. Подробнее в статье.
🔥9
Какие новые инструменты для вас в большем приоритете для появления в PromCore ?
Anonymous Poll
23%
Генерация каркаса здания со всей арматурой на основе работы FEMnet
10%
Дальнейшее обучение и улучшение результатов FEMnet
20%
Нейросеть оптимизирующая расположение пилонов за пару секунд ?
10%
Языковая нейросеть которая в конце генерации каркаса здания дает советы по оптимизации
13%
Добавление автоматического сбора нагрузок от наружного контура стен
15%
Перевод классического решателя МКЭ c CPU на GPU, что значительно ускорит время расчетов
10%
Интеграция PromCore с Renga
👍1
Всем привет! В этом году проект PromCore начал изучать рынки реализации программы за пределами СНГ. Арабское направление показалось не очень перспективным. Но в азиатском направлении, проект видит огромный потенциал. Итак анализ Тайланда, Бангкок:
🔹Очень много зданий с уникальной архитектурой для которых применение програмы PromCore не даст особых результатов.
🔹️Униканых зданий около 100 на весь Бангкок и в основном это отели.
🔹️Многие высотные здания интегрированы со станциями метро, вертикальные конструкции общие, поэтому сначала кажутся не логичными.
🔹️Достаточно отъехать 15 минут от кольцевой (синей) линии метро от центра и начинает встречаться довольно типовая архитектура зданий, в которой программа PromCore может раскрыть весь свой потенциал.
🔹️Рынок строительства Тайланда около 40 млн. м2 жилья, что около 40% от объемов РФ.
🔹️Привычные в РФ месенджеры в Азии в целом не используются, для Тая это Line и в крайнем случае WeChat. Проекту PromCore придется расширять число соцсетей по охвату.
🔹️В Тайланде совсем не используется англ. язык среди инженеров, сам по себе тайский язык очень сложный и отчасти поэтому тайцы не знают другие языки. Придется вводить в PromCore новые языки для локализации программы.
🔹️Следующие остановки Китай, Сингапур, Вьетнам и Малайзия.
🔹Очень много зданий с уникальной архитектурой для которых применение програмы PromCore не даст особых результатов.
🔹️Униканых зданий около 100 на весь Бангкок и в основном это отели.
🔹️Многие высотные здания интегрированы со станциями метро, вертикальные конструкции общие, поэтому сначала кажутся не логичными.
🔹️Достаточно отъехать 15 минут от кольцевой (синей) линии метро от центра и начинает встречаться довольно типовая архитектура зданий, в которой программа PromCore может раскрыть весь свой потенциал.
🔹️Рынок строительства Тайланда около 40 млн. м2 жилья, что около 40% от объемов РФ.
🔹️Привычные в РФ месенджеры в Азии в целом не используются, для Тая это Line и в крайнем случае WeChat. Проекту PromCore придется расширять число соцсетей по охвату.
🔹️В Тайланде совсем не используется англ. язык среди инженеров, сам по себе тайский язык очень сложный и отчасти поэтому тайцы не знают другие языки. Придется вводить в PromCore новые языки для локализации программы.
🔹️Следующие остановки Китай, Сингапур, Вьетнам и Малайзия.
⚡9🔥5😁1
В 1 квартале 2025 выходит новая видеокарта архитектуры Blackwell. Проект PromCore уже находится в очереди ожидания поставки данной серии видеокарт для обновления сервера обучения нейросетей. Согласно проведенного опроса выше, на втором месте в списке ожидания, находится инструмент мгновенного расчета и оптимизации свайных полей. Некоторые подробности предстоящей работы:
🔹видеокарта RTX5090 быстрее на 70% видеокарты RTX4090, а с учетом что их на сервере обучения будет не одна, то итоговая мощность сервера обучения вырастет на 140%
🔹обновление оборудования выполняется под новую нейросеть моделирования свайных полей SmartPileBase
🔹Новая нейросеть будет в 5 раз больше нейросети FEMnet
🔹Для моделирования оптимального свайного поля нейросети SmartPileBase понадобится несколько секунд.
🔹Идея и математическая модель нейросети уже прорабатывается в течении 3х лет, но из-за нехватки вычислительных мощностей, данный проект откладывался.
проект PromCore
🔹видеокарта RTX5090 быстрее на 70% видеокарты RTX4090, а с учетом что их на сервере обучения будет не одна, то итоговая мощность сервера обучения вырастет на 140%
🔹обновление оборудования выполняется под новую нейросеть моделирования свайных полей SmartPileBase
🔹Новая нейросеть будет в 5 раз больше нейросети FEMnet
🔹Для моделирования оптимального свайного поля нейросети SmartPileBase понадобится несколько секунд.
🔹Идея и математическая модель нейросети уже прорабатывается в течении 3х лет, но из-за нехватки вычислительных мощностей, данный проект откладывался.
проект PromCore
🔥9👍4❤2
Всем привет ! Вышла новая версия PromCore 3.1.3.17, ее можно скачать по ссылке или запустить PromCore и он сам предложит скачать новую версию. Что нового:
🔹 Добавлена новая механика определения отметки по оси Z пилонов/колон в программе Revit. В некоторых шаблонах Revit, по разному определяется отметка Z в стандартных семействах. Плагины для Revit необходимо обновить вручную из корневой директории программы в папку C:\ProgramData\Autodesk\Revit\Addins\20хх
🔹Изменена механика предоставления лицензии пользователям в программе PromCore, теперь отображается актуальная информация о днях и статусе.
🔹У некоторых пользователей были проблемы с доступом не из РФ и при активном VPN, данная проблема решена.
🔹 Добавлена новая механика определения отметки по оси Z пилонов/колон в программе Revit. В некоторых шаблонах Revit, по разному определяется отметка Z в стандартных семействах. Плагины для Revit необходимо обновить вручную из корневой директории программы в папку C:\ProgramData\Autodesk\Revit\Addins\20хх
🔹Изменена механика предоставления лицензии пользователям в программе PromCore, теперь отображается актуальная информация о днях и статусе.
🔹У некоторых пользователей были проблемы с доступом не из РФ и при активном VPN, данная проблема решена.
👍5🔥2❤1
Всем привет ! В программе PromCore нейросети SmartPylon и FEMnet в тандеме создают интересную закономерность. Этой закономерности изначально не обучались нейросети, и даже наоборот , во всех учебных данных была другая закономерность. В чем же она заключается:
🔹Живой конструктор обычно располагает пилоны на архитектурном плане здания более в регулярном шаге, например располагая в одной стене сразу два пилона или пилоны располагаются на одной оси.
🔹Нейросети же сами научились расставлять пилоны по периметру плана в виде "расчески" - выделено черными линиями.
🔹С одной стороны тут вроде нет ничего удивительного, но в этом способе расстановки действительно есть большой плюс, этот способ позволяет более равномерно загрузить и средние и крайние пилоны за счет увеличения грузовых площадей крайних пилонов.
🔹Данная закономерность не в таком явном виде была еще замечена в старой версии программы , в 2.0, но изначально была принята за случайность.
🔹Живой конструктор обычно располагает пилоны на архитектурном плане здания более в регулярном шаге, например располагая в одной стене сразу два пилона или пилоны располагаются на одной оси.
🔹Нейросети же сами научились расставлять пилоны по периметру плана в виде "расчески" - выделено черными линиями.
🔹С одной стороны тут вроде нет ничего удивительного, но в этом способе расстановки действительно есть большой плюс, этот способ позволяет более равномерно загрузить и средние и крайние пилоны за счет увеличения грузовых площадей крайних пилонов.
🔹Данная закономерность не в таком явном виде была еще замечена в старой версии программы , в 2.0, но изначально была принята за случайность.
👍9🔥5
В течении 2024 года у проекта PromCore стояла задача масштабирования проекта и уже можно подвести итоги и раскрыть без деталей и имен некоторые результаты многих переговоров, начиная от крупных промышленных компаний, заканчивая криптобиржами:
🔹Срок более 1 финансового года никого не устраивает. Все согласны на 1 год, при чем в этот год должен быть реализован R&D (НИОКР) в 100%, реализован продукт на рынке и в конце года выход на положительную рентабельность.
🔹Максимальный бюджет который удалось предварительно согласовать, 300 млн. руб.,что в 5 раз ниже требуемого. На такие условия авторы решения не согласны и далее станет ясно почему.
🔹142 млн. р. это минимальные затраты на оборудование. Это ниже минимального минимума. Во всех крупнейших компаниях РФ есть свои специалисты по ML и DS и когда речь заходит про такие траты на вычислительные мощности , никто не понимает зачем. Тут одна из основных проблем, в России, да и в целом почти во всем мире, в проектах используют уже обученные публичные нейросети, например GPT-Neo, GPT-J-6B, BLOOM, Llama2, Falcon, MPT, OpenLLaMA, Dolly 2.0, RedPajama, Vicuna, SD3 и многие и многие другие. В этой ситуации конечно нет необходимости в больших вычислительных центрах, достаточно станции с 4xRTX4090 или h100, а это в 50 раз дешевле. Ни одна компания в России не закупала оборудование для создания нейросетевых сложных моделей с нуля. В этой ситуации мы всегда будем в роли догоняющих. Должно прийти понимание, лидерство в мире в области ИИ, а не в регионе РФ, стоит вложений не на уровне стоимости студии или однушки.
🔹826 млн. р. на исследования и разработки. Никто и никогда не занимался созданием сложных инженерных нейросетевых моделей по причине описанной пунктом выше. Для обучения нейросетей FEMnet и SmartPylon в течении многих лет создавалось ПО для формирования данных обучения с необходимой разметкой под конкретную модель нейросети, при этом что конечный пользователь даже не знает как выглядит данное ПО и данные которые там формируются, а это все стоит ресурсов и времени и это самая значительная статья расходов. Таких статей расходов нет в классической разработке IT решений. Это так же по сути невозможно обосновать, никак, ни при каких условиях.
🔹175 млн. р. поиск и обучение молодых и талантливых инженеров. На текущий момент в РФ и в целом в СНГ, нет инженеров аналитиков или инженеров программистов даже на 10% полезных для проекта PromCore. Все инженеры работающие с ML или хоть как то относящиеся к DS, работают в сфере использования прогнозных моделей, языковых, генерации изображений, видеопотока или звука. В этой ситуации придется формировать данное направление почти с нуля и тут так же нет особого понимая от потенциальных инвесторов, за многие десятилетия все отвыкли что в образование кадров необходимо вкладывать, все привыкли находить быструю замену на hh.ru. Но единственный аргумент, попробовать найти необходимых специалистов на habr carrier, их нет.
🔹100 млн. р. на интеграцию с необходимыми решениями с рынка. Для FEMnet было написано расчетное ядро классического метода конечных элементов на скорую руку, и оно конечно обладает целым букетом отсутствующих инструментов, но для обучения только нейросети FEMnet необходима новая модель нейросети, более сложная и требующая намного более детальных данных в обычных расчетах, на которых она учится. В этой ситуации проще частично выкупить одну из отечественных программ, внести определенные правки в их расчетное ядро для формирования обучающих данных которые уйдут на обучение нейросети FEMnet нового поколения. И тут так же было недопонимание на всех встречах, прецедентов такого еще не было, когда классическое IT решение по сути работает на формирование нового решения.
Итоги:
📕в СНГ не сформирован "климат" по формированию реально сложных IT продуктов в сфере ИИ.
📗В России самый лучший "климат" для обучения ИИ - профицит электричества и самая низкая стоимость кВт*ч. Проект готов релоцироваться на одну из гидроэлектростанций Сибири.
📘Проект PromCore решил выбрать выжидательную позицию, либо финансирование всех пунктов либо ничего.
🔹Срок более 1 финансового года никого не устраивает. Все согласны на 1 год, при чем в этот год должен быть реализован R&D (НИОКР) в 100%, реализован продукт на рынке и в конце года выход на положительную рентабельность.
🔹Максимальный бюджет который удалось предварительно согласовать, 300 млн. руб.,что в 5 раз ниже требуемого. На такие условия авторы решения не согласны и далее станет ясно почему.
🔹142 млн. р. это минимальные затраты на оборудование. Это ниже минимального минимума. Во всех крупнейших компаниях РФ есть свои специалисты по ML и DS и когда речь заходит про такие траты на вычислительные мощности , никто не понимает зачем. Тут одна из основных проблем, в России, да и в целом почти во всем мире, в проектах используют уже обученные публичные нейросети, например GPT-Neo, GPT-J-6B, BLOOM, Llama2, Falcon, MPT, OpenLLaMA, Dolly 2.0, RedPajama, Vicuna, SD3 и многие и многие другие. В этой ситуации конечно нет необходимости в больших вычислительных центрах, достаточно станции с 4xRTX4090 или h100, а это в 50 раз дешевле. Ни одна компания в России не закупала оборудование для создания нейросетевых сложных моделей с нуля. В этой ситуации мы всегда будем в роли догоняющих. Должно прийти понимание, лидерство в мире в области ИИ, а не в регионе РФ, стоит вложений не на уровне стоимости студии или однушки.
🔹826 млн. р. на исследования и разработки. Никто и никогда не занимался созданием сложных инженерных нейросетевых моделей по причине описанной пунктом выше. Для обучения нейросетей FEMnet и SmartPylon в течении многих лет создавалось ПО для формирования данных обучения с необходимой разметкой под конкретную модель нейросети, при этом что конечный пользователь даже не знает как выглядит данное ПО и данные которые там формируются, а это все стоит ресурсов и времени и это самая значительная статья расходов. Таких статей расходов нет в классической разработке IT решений. Это так же по сути невозможно обосновать, никак, ни при каких условиях.
🔹175 млн. р. поиск и обучение молодых и талантливых инженеров. На текущий момент в РФ и в целом в СНГ, нет инженеров аналитиков или инженеров программистов даже на 10% полезных для проекта PromCore. Все инженеры работающие с ML или хоть как то относящиеся к DS, работают в сфере использования прогнозных моделей, языковых, генерации изображений, видеопотока или звука. В этой ситуации придется формировать данное направление почти с нуля и тут так же нет особого понимая от потенциальных инвесторов, за многие десятилетия все отвыкли что в образование кадров необходимо вкладывать, все привыкли находить быструю замену на hh.ru. Но единственный аргумент, попробовать найти необходимых специалистов на habr carrier, их нет.
🔹100 млн. р. на интеграцию с необходимыми решениями с рынка. Для FEMnet было написано расчетное ядро классического метода конечных элементов на скорую руку, и оно конечно обладает целым букетом отсутствующих инструментов, но для обучения только нейросети FEMnet необходима новая модель нейросети, более сложная и требующая намного более детальных данных в обычных расчетах, на которых она учится. В этой ситуации проще частично выкупить одну из отечественных программ, внести определенные правки в их расчетное ядро для формирования обучающих данных которые уйдут на обучение нейросети FEMnet нового поколения. И тут так же было недопонимание на всех встречах, прецедентов такого еще не было, когда классическое IT решение по сути работает на формирование нового решения.
Итоги:
📕в СНГ не сформирован "климат" по формированию реально сложных IT продуктов в сфере ИИ.
📗В России самый лучший "климат" для обучения ИИ - профицит электричества и самая низкая стоимость кВт*ч. Проект готов релоцироваться на одну из гидроэлектростанций Сибири.
📘Проект PromCore решил выбрать выжидательную позицию, либо финансирование всех пунктов либо ничего.
👍7🤔7⚡3🔥1
В ноябре обновилась нейросеть Stable Diffusion 3. На основе ее очень много копирайтев , в том числе и отечественных от крупных компаний, не будем их тут рекламировать. Данная нейросеть используется в проекте PromCore. Она бесплатная и не требует знаний в программировании при установке и использовании. Основное отличие текущей версии от предыдущих, текст теперь верно отображается в сгенерированных изображениях и точно соответствует запросу пользователя. Так же изменился алгоритм формирования промта.
👍4❤2