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
К авторам проекта PromCore часто обращаются за решениями для автоматизации КМ или для оценки предварительных решений на стадии предпроекта здания на металлическом каркасе. Но такими решениями уже много лет занимаются коллеги из проекта SAPR-ART.
Какие есть варианты?
1. SpaceGenerator – это инструмент, который автоматизирует процесс подбора каркасов и расчетов. Видео.
2. Плагины конструкций LOD200 –отличный пример подбора расчетных данных прямо внутри программы, без стороннего ПО. Параметры автоматически адаптируются к изменениям модели – увеличили пролет → увеличится и размер сечения. Руководство.
3. Персональная разработка. Хотите приблизительный расчет КП или полноценный проект в LOD400 с чертежами КМ, КМД, КЖ или АР? Разработчики предлагают решения для любой стадии проекта, от эскизов до производства. Пример.
Контакты разработчиков:
Артем Сапранович: @sapr_art
Сайт | YouTube | Telegram канал
Какие есть варианты?
1. SpaceGenerator – это инструмент, который автоматизирует процесс подбора каркасов и расчетов. Видео.
2. Плагины конструкций LOD200 –отличный пример подбора расчетных данных прямо внутри программы, без стороннего ПО. Параметры автоматически адаптируются к изменениям модели – увеличили пролет → увеличится и размер сечения. Руководство.
3. Персональная разработка. Хотите приблизительный расчет КП или полноценный проект в LOD400 с чертежами КМ, КМД, КЖ или АР? Разработчики предлагают решения для любой стадии проекта, от эскизов до производства. Пример.
Контакты разработчиков:
Артем Сапранович: @sapr_art
Сайт | YouTube | Telegram канал
YouTube
SpaceGenerator v.1.0. Презентация
Автоматизация в Tekla: https://sapr-art.by/api
Подробнее о разработке: https://sapr-art.by/SpaceGenerator
Локальная автоматизация Tekla Structures: https://sapr-art.by/skillmaster
Ссылки:
- Группа Telegram: https://t.iss.one/SaprApps
- Официальный сайт: https://sapr…
Подробнее о разработке: https://sapr-art.by/SpaceGenerator
Локальная автоматизация Tekla Structures: https://sapr-art.by/skillmaster
Ссылки:
- Группа Telegram: https://t.iss.one/SaprApps
- Официальный сайт: https://sapr…
👍9
https://rutube.ru/video/17e447ee071a6405f056a7d6eee820a3/
Всех с прошедшим Рождеством !
Демонстрация первых тестов новой модификации FEMnet в виде новой нейросети SmartCity, для анализа уже не просто отдельных конструкций, а комплексных зданий сложной конфигурации. В первом тесте размерность была специально завышена, для определения слабых мест. Итоговая размерность задачи в тесте - 47 700 000 конечных элементов за 15 минут. В скором времени будет опубликована статья с описанием возможностей и ограничений, не каждая видеокарта сможет анализировать такие модели. Модель в тесте использовала 25 Gb оперативной памяти, 19 Gb видео памяти.
Всех с прошедшим Рождеством !
Демонстрация первых тестов новой модификации FEMnet в виде новой нейросети SmartCity, для анализа уже не просто отдельных конструкций, а комплексных зданий сложной конфигурации. В первом тесте размерность была специально завышена, для определения слабых мест. Итоговая размерность задачи в тесте - 47 700 000 конечных элементов за 15 минут. В скором времени будет опубликована статья с описанием возможностей и ограничений, не каждая видеокарта сможет анализировать такие модели. Модель в тесте использовала 25 Gb оперативной памяти, 19 Gb видео памяти.
RUTUBE
PromCore v.4.0.0.1. Тест №1 нейронных сетей FEMnet и SmartCity. 48 миллионов конечных элементов.
Тест нейросетей FEMet и SmartCity для автоматизации конструирования каркасов зданий. В качестве эксперимента использовались модели зданий из программы Ревит. Нейросетевая конечно элементная модель состоит из 48 миллионов элементов. Математические и геометрическое…
🔥9👏3