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.

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

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.

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.

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

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.

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.