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
Всем привет ! В чате один из пользователей упомянул решение asterisk от thorntontomasetti. Так же иногда выскакивают комментарии в разных чатах, что зачем такие трудности с разработкой PromCore когда в грасхопере можно все сделать скриптами. Так как новые модели ChatGPT уже умеют искать информацию в сети , то было принято решение объективно сравнить решения использую языковую нейросеть ChatGPT 4о. Выпишем только выводы, остальное можно прочитать из скриншотов:
🔠 PromCore лучше подходит для инженеров-конструкторов, которые нуждаются в точных расчетах, оптимизации и автоматизированной проработке армирования и спецификаций.
🔠 Asterisk — инструмент архитектурно-экономического моделирования, предназначенный для девелоперов и архитекторов, где важна скорость и простота.
Если PromCore — это "научный калькулятор", детализирующий каждый аспект конструкции, то Asterisk — "набросок на бумаге", быстрый, но требующий дальнейшей проработки.
Если PromCore — это "научный калькулятор", детализирующий каждый аспект конструкции, то Asterisk — "набросок на бумаге", быстрый, но требующий дальнейшей проработки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍4
1.gif
20.1 MB
🎉 Дорогие друзья, с наступающим 2025 годом! 🎄✨
2024 год стал для нас настоящим вызовом! Команда проекта не просто доработали PromCore , но и вели полноценную поддержку клиентов с учетом многообразия проблем не связанных с программой.
📣 В 2024 году у проекта появилось "сарафанное радио", 90% пользователей приходит в проект по совету коллег. Для нас очень важна такая оценка, спасибо за ваше доверие.
💡 Ваши примеры вдохновляют нас на ещё большие достижения. Открытый диалог и обратная связь — вот что делает PromCore не просто программой, а партнером для каждого профессионала.
✨ В 2025 году всех пользователей проекта ждет новый, не анонсированный инструмент. Этот инструмент - это новый вызов для проекта, новая ступень в бесконечном развитии.
🔔 Пусть новый год принесет вам вдохновение, успех и радость от завершения каждого проекта. Спасибо, что вы с нами, за вашу поддержку, идеи и опыт. Вместе мы сделаем проектирование умнее и эффективнее! 🚀
С теплом и благодарностью,
Команда PromCore
#PromCore
2024 год стал для нас настоящим вызовом! Команда проекта не просто доработали PromCore , но и вели полноценную поддержку клиентов с учетом многообразия проблем не связанных с программой.
📣 В 2024 году у проекта появилось "сарафанное радио", 90% пользователей приходит в проект по совету коллег. Для нас очень важна такая оценка, спасибо за ваше доверие.
💡 Ваши примеры вдохновляют нас на ещё большие достижения. Открытый диалог и обратная связь — вот что делает PromCore не просто программой, а партнером для каждого профессионала.
✨ В 2025 году всех пользователей проекта ждет новый, не анонсированный инструмент. Этот инструмент - это новый вызов для проекта, новая ступень в бесконечном развитии.
С теплом и благодарностью,
Команда PromCore
#PromCore
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7🎉6👍3🥰2
PromCore 4.0: Новые горизонты, больше никаких ограничений.
Для начала всех с наступившим2️⃣ 0️⃣ 2️⃣ 5️⃣ годом !
В 2023 году вышло MVP программы и в течении 2х лет оно тестировалось и дорабатывались, в какой-то то мере, старые инструменты.
Весь срок разработки программы PromCore, ее развитие ограничивалось системными конфигурациями среднестатистического пользователя:
🔺У большинства пользователей конфигурации рабочих ПК уровня 2010 - 2015 годов.
🔺У большинства конфигурация под реальные потребности программы Revit, а они довольно низкие и высокопроизводительные конфигурации ПК особо не дают прироста производительности в Revit.
🔺У многих пользователей установлены встроенные видеокарты, они резервируют операционную память под буфер видеопамяти и поэтому так таковых ядер CUDA в таких картах нет, из-за этого очень сильно искажаются результаты работы нейросетей и общая производительность всей программы. Возникают частые вылеты даже если ничего не делать.
В 2025 году команда PromCore приняла решение больше не ограничивать возможности и потенциал программы PromCore и наконец-то приступить к кардинально новым инструментам:
🔹Приблизительно весной 2025 года выйдет новая версия PromCore под версией 4.0.0.1
🔹Появится новый инструмент SmartCity, для его работы желательно наличие вычислительного сервера с большим объемом операционной памяти - 128 Гб. И желательно видеокарты объемом от 16 Гб. В 2017 году он существовал только на бумаге и из-за технических ограничений различных САПР, так и не был реализован.
🔹Под SmartCity переписываются многие уже текущие инструменты и кратно увеличиваются возможности в рамках обработки КР под уникальную архитектуру.
🔹В ближайшее время начнется серия публикаций возможностей и тестов SmartCity
🔹Значительным изменениям подвергнется и плагин выгрузки модели из Revit 2023/2025
🔹Так же появится новое направление в программе PromCore, еще более масштабное, для которого и создается SmartCity, анонс об этом направлении будет немного позже.
Для начала всех с наступившим
В 2023 году вышло MVP программы и в течении 2х лет оно тестировалось и дорабатывались, в какой-то то мере, старые инструменты.
Весь срок разработки программы PromCore, ее развитие ограничивалось системными конфигурациями среднестатистического пользователя:
🔺У большинства пользователей конфигурации рабочих ПК уровня 2010 - 2015 годов.
🔺У большинства конфигурация под реальные потребности программы Revit, а они довольно низкие и высокопроизводительные конфигурации ПК особо не дают прироста производительности в Revit.
🔺У многих пользователей установлены встроенные видеокарты, они резервируют операционную память под буфер видеопамяти и поэтому так таковых ядер CUDA в таких картах нет, из-за этого очень сильно искажаются результаты работы нейросетей и общая производительность всей программы. Возникают частые вылеты даже если ничего не делать.
В 2025 году команда PromCore приняла решение больше не ограничивать возможности и потенциал программы PromCore и наконец-то приступить к кардинально новым инструментам:
🔹Приблизительно весной 2025 года выйдет новая версия PromCore под версией 4.0.0.1
🔹Появится новый инструмент SmartCity, для его работы желательно наличие вычислительного сервера с большим объемом операционной памяти - 128 Гб. И желательно видеокарты объемом от 16 Гб. В 2017 году он существовал только на бумаге и из-за технических ограничений различных САПР, так и не был реализован.
🔹Под SmartCity переписываются многие уже текущие инструменты и кратно увеличиваются возможности в рамках обработки КР под уникальную архитектуру.
🔹В ближайшее время начнется серия публикаций возможностей и тестов SmartCity
🔹Значительным изменениям подвергнется и плагин выгрузки модели из Revit 2023/2025
🔹Так же появится новое направление в программе PromCore, еще более масштабное, для которого и создается SmartCity, анонс об этом направлении будет немного позже.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍2
Всем привет !
Очень часто от конструкторов приходят запросы во время разработки ОПР КР по различным проблемам. Например, как учесть в PromCore то, что во время финальных расчетов и проверок на стадии П или даже на стадии Р, может измениться сечение нижних пилонов из-за геологии.
🔹PromCore конечно не может учесть влияние геологии на сечение пилонов нижнего уровня, так как он предназначен для этапов когда и геологии еще нет.
🔹Для наглядности данного влияния на показатели КР приводятся 2 варианта. 1 вариант - верхняя картинка с одинаковыми сечениями пилонов по высоте здания. 2 вариант - нижняя картинка с увеличенными сечениями пилонов на 300 мм и увеличенное армирование от 40% до 100% по отношению к 1 варианту
🔹Разница в стоимости вариантов - 280 т.р. или 0.56%, для понимания разницы, колебания цен на рынке строй материалов 5%. Разница в бетоноемкости на м2 - 0.001 м3/м2. Разница в арматурной емкости - 1.8 кг/м3.
🔹На практике , все увеличения сечений производятся в пределах контура стен, без влияния на продаваемую площадь.
#tips
Очень часто от конструкторов приходят запросы во время разработки ОПР КР по различным проблемам. Например, как учесть в PromCore то, что во время финальных расчетов и проверок на стадии П или даже на стадии Р, может измениться сечение нижних пилонов из-за геологии.
🔹PromCore конечно не может учесть влияние геологии на сечение пилонов нижнего уровня, так как он предназначен для этапов когда и геологии еще нет.
🔹Для наглядности данного влияния на показатели КР приводятся 2 варианта. 1 вариант - верхняя картинка с одинаковыми сечениями пилонов по высоте здания. 2 вариант - нижняя картинка с увеличенными сечениями пилонов на 300 мм и увеличенное армирование от 40% до 100% по отношению к 1 варианту
🔹Разница в стоимости вариантов - 280 т.р. или 0.56%, для понимания разницы, колебания цен на рынке строй материалов 5%. Разница в бетоноемкости на м2 - 0.001 м3/м2. Разница в арматурной емкости - 1.8 кг/м3.
🔹На практике , все увеличения сечений производятся в пределах контура стен, без влияния на продаваемую площадь.
#tips
🔥4👍1
Всем привет ! Это первый результат нового инструмента SmartCity, пока тест на одном здании с нетиповыми этажами и только МВК. Этот инструмент разрабатывается для анализа не просто не типовых зданий, а намного большего, в его названии как бы намек. Модель импортирована из Revit 2025.
👍6🔥4⚡2❤1