Всем привет !
🔹До полета осталось 24 часа, всю неделю велась подготовка даже не самой программы PromCore, а создавались архитектурные планы этажей, это оказалось задачей не из легких.
🔹Основная цель это демонстрация работы на сложных архитектурных планах.
🔹Почти все планы взяты из открытых источников в виде картинок, иногда качества на уровне фотографии на аватарке профиля.
🔹Для этих целей был даже реализован специальный инструмент в программе PromCore для подгрузки подложек в PNG формате.
🔹Подготовленно более 40 моделей АР.
🔹Цель в генерации 1000 моделей КР, предварительной стадии П, остается не изменной. Все сгенерированные модели будут базой для дальнейшего обучения нейросети FEMnet.
🔺Изначально планировалось, что уникальных моделей с разными этажами будет очень много, но только на архитектурную разработку 1 модели уходили часы, что бы придумать что то оригинальное, поэтому таких моделей не много.
🔹До полета осталось 24 часа, всю неделю велась подготовка даже не самой программы PromCore, а создавались архитектурные планы этажей, это оказалось задачей не из легких.
🔹Основная цель это демонстрация работы на сложных архитектурных планах.
🔹Почти все планы взяты из открытых источников в виде картинок, иногда качества на уровне фотографии на аватарке профиля.
🔹Для этих целей был даже реализован специальный инструмент в программе PromCore для подгрузки подложек в PNG формате.
🔹Подготовленно более 40 моделей АР.
🔹Цель в генерации 1000 моделей КР, предварительной стадии П, остается не изменной. Все сгенерированные модели будут базой для дальнейшего обучения нейросети FEMnet.
🔺Изначально планировалось, что уникальных моделей с разными этажами будет очень много, но только на архитектурную разработку 1 модели уходили часы, что бы придумать что то оригинальное, поэтому таких моделей не много.
👍9🔥7
Всем привет !
🔹 Новая версия программы PromCore 4.0 проходит процедуру оптимизации и окончательной полировки. Так же проводятся финальные тесты новой версии.
🔹 Новая версия PromCore 4.0 будет доступна всем пользователям в мире в течении 62 дней с момента релиза.
🔹В связи с изменением многих базовых функций, будут так же обновлены учебные материалы на двух языках - русский и английский.
🔹 Первые пробные тесты демонстрации возможностей программы за пределами РФ показывают что пользователи рассматривают возможности программы как некий монтаж. Поэтому сейчас происходит процесс перевода учебных материалов на английский язык, для полноценного старта за рубежом.
🔹Так как новая версия программы все вычисления переводит на GPU, а все механики моделирования происходят процедурно в оперативной памяти ПК, то в новой версии для некоторых пользователей будет невозможен запуск программы. Например на встроенных видеокартах или если RAM менее 4Gb.
🔹 Новая версия программы PromCore 4.0 проходит процедуру оптимизации и окончательной полировки. Так же проводятся финальные тесты новой версии.
🔹 Новая версия PromCore 4.0 будет доступна всем пользователям в мире в течении 62 дней с момента релиза.
🔹В связи с изменением многих базовых функций, будут так же обновлены учебные материалы на двух языках - русский и английский.
🔹 Первые пробные тесты демонстрации возможностей программы за пределами РФ показывают что пользователи рассматривают возможности программы как некий монтаж. Поэтому сейчас происходит процесс перевода учебных материалов на английский язык, для полноценного старта за рубежом.
🔹Так как новая версия программы все вычисления переводит на GPU, а все механики моделирования происходят процедурно в оперативной памяти ПК, то в новой версии для некоторых пользователей будет невозможен запуск программы. Например на встроенных видеокартах или если RAM менее 4Gb.
🔥10👍4
Почему российскому софту сложно конкурировать с западными решениями?
🔹После ухода зарубежных IT-компаний многие российские разработчики надеялись занять освободившуюся нишу. Но на практике успеха добился лишь NanoCAD, и то благодаря госконтрактам. Это важный кейс, но он показывает скорее не силу рынка, а силу административного ресурса.
🔹NanoCAD – успех или вынужденная мера?
NanoCAD стал флагманом российского САПР не потому, что обошел конкурентов, а потому что был максимально похож на AutoCAD и получил поддержку государства. В Китае похожую стратегию реализовал ZWCAD, начав копировать AutoCAD ещё в начале 2000х.
🔹Но можно ли назвать такие продукты настоящим успехом? Скорее, это пример копирования, а не создания нового. Они зависят от решений, которые были придуманы западными разработчиками, и всегда остаются в роли догоняющих.
🔹Копирование ≠ развитие.
Когда копируешь продукт, ты не можешь перенять интеллект его создателей. Именно поэтому клоны почти всегда уступают оригиналу. Их развитие замедляется, потому что они не задают тренды, а следуют за ними.
🔹Без конкуренции нет прогресса
В природе ледниковые периоды стали мощным катализатором эволюции. В IT всё работает так же – без конкуренции любое развитие замирает. Если рынок ограничить искусственными барьерами, это в первую очередь ударит по тем, кто их вводит.
🔹Разработка инженерного ПО – долгий путь
Создание и тестирование мощных инженерных решений занимает 8+ лет. Всё это время проект работает без прибыли. В российской экономике за этот период проходит как минимум два кризиса (2008, 2014, 2020, 2024-2025). Выживают только те проекты, где костяк команды составляют идейные фанаты, а не наёмные сотрудники.
Но среди российских разработчиков САПР и BIM таких фанатов почти нет. Для большинства это просто работа с зарплатой раз в месяц.
🔹Глобальный рынок – единственный путь
Российские компании делают упор на постсоветское пространство – и это их главная ошибка. Западные компании сразу ориентируются на весь мир.
🔹Много лет назад PromCore сделал первые шаги за пределами РФ. Мы сразу заложили в концепцию универсальность:
✅ Никакой привязки к территориальным нормам
✅ Поддержка многоязычного интерфейса
✅ Ориентация на глобальный рынок
Инженерные науки не имеют национальности. Сопромат везде одинаковый – от Москвы до Нью-Йорка и Шанхая.
Почему нельзя зацикливаться на одном рынке?
Посмотрите на цифры выше. Когда PromCore ещё был мобильным приложением, мы активно продвигали его в РФ. Но реальные продажи шли по всему миру.
Если ограничить себя одной страной, ты ограничиваешь масштаб роста. Будущее – за продуктами, которые выходят за рамки границ и языков.
🔹После ухода зарубежных IT-компаний многие российские разработчики надеялись занять освободившуюся нишу. Но на практике успеха добился лишь NanoCAD, и то благодаря госконтрактам. Это важный кейс, но он показывает скорее не силу рынка, а силу административного ресурса.
🔹NanoCAD – успех или вынужденная мера?
NanoCAD стал флагманом российского САПР не потому, что обошел конкурентов, а потому что был максимально похож на AutoCAD и получил поддержку государства. В Китае похожую стратегию реализовал ZWCAD, начав копировать AutoCAD ещё в начале 2000х.
🔹Но можно ли назвать такие продукты настоящим успехом? Скорее, это пример копирования, а не создания нового. Они зависят от решений, которые были придуманы западными разработчиками, и всегда остаются в роли догоняющих.
🔹Копирование ≠ развитие.
Когда копируешь продукт, ты не можешь перенять интеллект его создателей. Именно поэтому клоны почти всегда уступают оригиналу. Их развитие замедляется, потому что они не задают тренды, а следуют за ними.
🔹Без конкуренции нет прогресса
В природе ледниковые периоды стали мощным катализатором эволюции. В IT всё работает так же – без конкуренции любое развитие замирает. Если рынок ограничить искусственными барьерами, это в первую очередь ударит по тем, кто их вводит.
🔹Разработка инженерного ПО – долгий путь
Создание и тестирование мощных инженерных решений занимает 8+ лет. Всё это время проект работает без прибыли. В российской экономике за этот период проходит как минимум два кризиса (2008, 2014, 2020, 2024-2025). Выживают только те проекты, где костяк команды составляют идейные фанаты, а не наёмные сотрудники.
Но среди российских разработчиков САПР и BIM таких фанатов почти нет. Для большинства это просто работа с зарплатой раз в месяц.
🔹Глобальный рынок – единственный путь
Российские компании делают упор на постсоветское пространство – и это их главная ошибка. Западные компании сразу ориентируются на весь мир.
🔹Много лет назад PromCore сделал первые шаги за пределами РФ. Мы сразу заложили в концепцию универсальность:
✅ Никакой привязки к территориальным нормам
✅ Поддержка многоязычного интерфейса
✅ Ориентация на глобальный рынок
Инженерные науки не имеют национальности. Сопромат везде одинаковый – от Москвы до Нью-Йорка и Шанхая.
Почему нельзя зацикливаться на одном рынке?
Посмотрите на цифры выше. Когда PromCore ещё был мобильным приложением, мы активно продвигали его в РФ. Но реальные продажи шли по всему миру.
Если ограничить себя одной страной, ты ограничиваешь масштаб роста. Будущее – за продуктами, которые выходят за рамки границ и языков.
👍14🔥5🤔2
Добавить ли для PromCore технологию DLSS 4 от Nvidia ? Она позволит значительно увеличить FPS, но только для обладателей современных видеокарт
Anonymous Poll
71%
Да
29%
Нет
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет !
🔹Крайние 6 месяцев велась кропотливая работа над увеличением производительности новой версии PromCore 4 при работе в 3D пространстве модели. Эта была отдельная работа по отношению увеличения скорости генерации моделей и их расчета нейросетями.
🔹Для объективности, производительность PromCore 3 значительно выше любых САПР и BIM . Но для работы с новой нейросетью SmartCity, этого было недостаточно.
🔹В новой версии PromCore используется многопоточность CPU при визуализации элементов модели. Прирост кадров составляет до 400% в сложных моделях с большим числом элементов. На видео можно обратить внимание как теперь используется CPU (48 ядер) при вращении модели.
🔹Для теста использовалась модель армированной колонны (бокса) размерами 800*800*800. Всего в модели 64 000 колонн.
🔹 В новой версии намного более стабильная работа и GPU при работе с нейросетями. Как показали эксперименты в декабре 2024, в больших моделях с большим числом зданий и этажей, при использовании видеопамяти видеокарты на 100% в течении 1 минут происходила фатальная ошибка и программа зависала.
🔹Новая версия PromCore 4 будет работать на чипах поддерживающих графический API Vulcan. К сожалению стабилизировать работу нейросетей на DirectX 12 не получилось на текущий момент и этот API будет отключен в новой версии.
🔹Крайние 6 месяцев велась кропотливая работа над увеличением производительности новой версии PromCore 4 при работе в 3D пространстве модели. Эта была отдельная работа по отношению увеличения скорости генерации моделей и их расчета нейросетями.
🔹Для объективности, производительность PromCore 3 значительно выше любых САПР и BIM . Но для работы с новой нейросетью SmartCity, этого было недостаточно.
🔹В новой версии PromCore используется многопоточность CPU при визуализации элементов модели. Прирост кадров составляет до 400% в сложных моделях с большим числом элементов. На видео можно обратить внимание как теперь используется CPU (48 ядер) при вращении модели.
🔹Для теста использовалась модель армированной колонны (бокса) размерами 800*800*800. Всего в модели 64 000 колонн.
🔹 В новой версии намного более стабильная работа и GPU при работе с нейросетями. Как показали эксперименты в декабре 2024, в больших моделях с большим числом зданий и этажей, при использовании видеопамяти видеокарты на 100% в течении 1 минут происходила фатальная ошибка и программа зависала.
🔹Новая версия PromCore 4 будет работать на чипах поддерживающих графический API Vulcan. К сожалению стабилизировать работу нейросетей на DirectX 12 не получилось на текущий момент и этот API будет отключен в новой версии.
👍5🔥3
image_2025-03-21_04-34-28.png
3.4 MB
Всем привет !
Наконец-то получилось убрать все утечки видеопамяти при работе нейросетей !
🔹За 5 минут новая версия PromCore рассчитывает и конструирует целый квартал из 25 зданий. Используется даже файл подкачки видеопамяти так как 24 Гбайт основной VRAM не хватило.
🔹При этом поддерживается комфортная частота кадров не менее 60 кадров/с
🔹Такие детализированные модели со всей арматурой невозможно сохранять, модель занимает на жестком диске 46 Гб. Но мы придумает что можно сделать, есть пару идей.
🔹Завтра попробуем довести использование видеопамяти до потолка возможностей RTX 4090
🔹Интересно это вообще возможно оформить в виде рекорда России, а потом и Гиннесса ?
Наконец-то получилось убрать все утечки видеопамяти при работе нейросетей !
🔹За 5 минут новая версия PromCore рассчитывает и конструирует целый квартал из 25 зданий. Используется даже файл подкачки видеопамяти так как 24 Гбайт основной VRAM не хватило.
🔹При этом поддерживается комфортная частота кадров не менее 60 кадров/с
🔹Такие детализированные модели со всей арматурой невозможно сохранять, модель занимает на жестком диске 46 Гб. Но мы придумает что можно сделать, есть пару идей.
🔹Завтра попробуем довести использование видеопамяти до потолка возможностей RTX 4090
🔹Интересно это вообще возможно оформить в виде рекорда России, а потом и Гиннесса ?
🔥11👍4
vk.com/wall-160334352_576 - пару лет назад я писал про проект siml.ai. Они занимались похожей тематикой, как и проект PromCore. К сожалению он закрывается с 31.03.2025.
👍1🤔1
Хотели бы вы что бы PromCore стал полноценной BIM программой полного цикла ?
Anonymous Poll
63%
Да
34%
Нет, достаточно Revit
3%
Нет, достаточно Renga
0%
Нет, достаточно Nanocad
Всем привет !
Опубликована новая статья:
Отличие расчетов и моделирования на CPU от GPU. Отличие нейросети FEMnet от классического FEM.
Данная статья как итог сложной череды исследований и опытов выходящих далеко за пределы программирования:
- Разница классического FEM и FEMnet
- CPU-приложения против GPU-приложений: общий обзор
- Почему трудно адаптировать классические программы под GPU
Опубликована новая статья:
Отличие расчетов и моделирования на CPU от GPU. Отличие нейросети FEMnet от классического FEM.
Данная статья как итог сложной череды исследований и опытов выходящих далеко за пределы программирования:
- Разница классического FEM и FEMnet
- CPU-приложения против GPU-приложений: общий обзор
- Почему трудно адаптировать классические программы под GPU
👍7🔥6👏3
Всем привет !
Сегодня завершилась интересная история с инвестированием в проект PromCore 20 000 000$.
Не будем спойлирить , собрали отдельную статью историю, которая превратилась в целый детектив.
Мы не ожидали что так скоро нас заметят международные инвесторы. Не спешите ставить реакции, обязательно прочитайте статью.
Сегодня завершилась интересная история с инвестированием в проект PromCore 20 000 000$.
Не будем спойлирить , собрали отдельную статью историю, которая превратилась в целый детектив.
Мы не ожидали что так скоро нас заметят международные инвесторы. Не спешите ставить реакции, обязательно прочитайте статью.
⚡6👍3😱3❤1
Всем привет !
🔹У проекта PromCore появилась возможность значительно сократить время обучения нейросетей. И под значительно, имеется в виду в десятки раз быстрее.
🔹Первой будет опубликована новая версия нейросети FEMnet 2.0, она станет минимум в 10 раз больше и достигнет 10 000 000 нейронов.
🔹За март месяц, проект PromCore сделал в обучении нейросетей больше , чем за всё предыдущее время работы в области написания моделей нейросетей. Для нас это огромное и волнующее открытие.
🔹Текущая доступная версия нейросети FEMnet имеет большое число нерешённых проблем своей архитектуры. И мы наконец-то решились на важный шаг, который отгладывали годами.
🔹С 01.03.2025 началась сложная работа по кардинальному изменению архитектуры модели нейросети FEMnet. Новая версия уже показывает результат намного лучше чем предыдущая версия.
🔹На текущий момент для новой модели нейросети FEMnet написаны еще несколько вспомогательных программ по автоматизации формирования данных обучения , так обучающие данные начали превышать 5 000 000 данных. Такие объемы уже невозможно подготавливать вручную.
🔹Нот есть и цена для улучшений. Новая версия нейросети стала занимать значительно больше места на диске пользователя. Ранее общий вес был не более 14 Мб. Теперь это будет свыше 120 Мб и их придется скачивать в полуавтоматическом режиме.
🔹В скором будущем, размерность нейросети FEMnet 2.0 составит гигабайты, как и любые другие современные нейросети.
🔹Самое главное, что мы сделали в новой версии FEMnet 2.0, это добавили смещение которое соответствует биологическому порогу возбуждения нейронов. Без этого, ранее нейроны были слишком прямолинейными и не могли устроить восстание машин, а теперь ... 😎.
🔹Если привести некие более понятные примеры , то текущая доступная версия нейросети FEMnet 1.0 действует по принципу - если 5 человек увидят проблему в плите перекрытия , то только тогда нейросеть скажет насколько все плохо.
Новая версия нейросети сможет предсказывать проблемы там где они даже не очевидны и человек только задумался о возможности проблем.
🔹Если еще более простыми словами, то нейросеть FEMnet 2.0 уже не просто думает с оглядкой на свой опыт , а уже и размышляет, т.е. копирует поведение биологического нейрона.
🔹У проекта PromCore появилась возможность значительно сократить время обучения нейросетей. И под значительно, имеется в виду в десятки раз быстрее.
🔹Первой будет опубликована новая версия нейросети FEMnet 2.0, она станет минимум в 10 раз больше и достигнет 10 000 000 нейронов.
🔹За март месяц, проект PromCore сделал в обучении нейросетей больше , чем за всё предыдущее время работы в области написания моделей нейросетей. Для нас это огромное и волнующее открытие.
🔹Текущая доступная версия нейросети FEMnet имеет большое число нерешённых проблем своей архитектуры. И мы наконец-то решились на важный шаг, который отгладывали годами.
🔹С 01.03.2025 началась сложная работа по кардинальному изменению архитектуры модели нейросети FEMnet. Новая версия уже показывает результат намного лучше чем предыдущая версия.
🔹На текущий момент для новой модели нейросети FEMnet написаны еще несколько вспомогательных программ по автоматизации формирования данных обучения , так обучающие данные начали превышать 5 000 000 данных. Такие объемы уже невозможно подготавливать вручную.
🔹Нот есть и цена для улучшений. Новая версия нейросети стала занимать значительно больше места на диске пользователя. Ранее общий вес был не более 14 Мб. Теперь это будет свыше 120 Мб и их придется скачивать в полуавтоматическом режиме.
🔹В скором будущем, размерность нейросети FEMnet 2.0 составит гигабайты, как и любые другие современные нейросети.
🔹Самое главное, что мы сделали в новой версии FEMnet 2.0, это добавили смещение которое соответствует биологическому порогу возбуждения нейронов. Без этого, ранее нейроны были слишком прямолинейными и не могли устроить восстание машин, а теперь ... 😎.
🔹Если привести некие более понятные примеры , то текущая доступная версия нейросети FEMnet 1.0 действует по принципу - если 5 человек увидят проблему в плите перекрытия , то только тогда нейросеть скажет насколько все плохо.
Новая версия нейросети сможет предсказывать проблемы там где они даже не очевидны и человек только задумался о возможности проблем.
🔹Если еще более простыми словами, то нейросеть FEMnet 2.0 уже не просто думает с оглядкой на свой опыт , а уже и размышляет, т.е. копирует поведение биологического нейрона.
👍10🔥8👏3😱1
Всем привет !
🔹Новая версия нейросети FEMnet 2.0 интегрирована в интерфейс новой версии PromCore 4.
🔹Для теста пока выбрана модель определения прогибов, с понедельника добавим и изгибающие моменты.
🔹Во вложенных картинках сравнение МКЭ, FEMnet 1.0 и FEMnet 2.0.
🔹Точность, на незнакомых для нейросети задачах, значительно выросла по сравнению с версией 1.0. Если обратить внимание на значение прогибов , то разница точности версий нейросетей очевидна.
🔹Нейросеть значительно лучше стала понимать пролеты более 6 метров и консоли более 2 метров.
🔹И это только начало. Новая модель нейросети в теории теперь может понимать узловые нагрузки, линейные нагрузки, локальные утолщения элементов, балки, отверстия и многое другое.
🔹И самое главное, точность нахождения изгибающих моментов вырастит значительно. Команда PromCore считает, что мы наконец-то нашли идеальную математическую модель описывающую НДС плоских плит.
🔹Новая версия нейросети FEMnet 2.0 интегрирована в интерфейс новой версии PromCore 4.
🔹Для теста пока выбрана модель определения прогибов, с понедельника добавим и изгибающие моменты.
🔹Во вложенных картинках сравнение МКЭ, FEMnet 1.0 и FEMnet 2.0.
🔹Точность, на незнакомых для нейросети задачах, значительно выросла по сравнению с версией 1.0. Если обратить внимание на значение прогибов , то разница точности версий нейросетей очевидна.
🔹Нейросеть значительно лучше стала понимать пролеты более 6 метров и консоли более 2 метров.
🔹И это только начало. Новая модель нейросети в теории теперь может понимать узловые нагрузки, линейные нагрузки, локальные утолщения элементов, балки, отверстия и многое другое.
🔹И самое главное, точность нахождения изгибающих моментов вырастит значительно. Команда PromCore считает, что мы наконец-то нашли идеальную математическую модель описывающую НДС плоских плит.
👍8🔥6⚡3
Всем привет !
Все работы по обучению новой версии FEMnet 2.0 завершены.
И пока мы писали подробную статью с описанием всех результатов тестов, нам удалось выявить новую закономерность. Данная закономерность формирует армирование плоских плит, подробности по ссылке выше. В целом статья описывает:
🔹Сравнение FEMnet 1.0 и FEMnet 2.0
🔹Сравнение FEM и FEMnet 2.0
🔹Оценка НДС и армирования во всех примерах
🔹Общая закономерность распределения арматуры в плитах
🔹Закономерности развития трещин
Результаты всех исследований и обучения нейросети FEMnet 2.0 дали нам несколько рабочих гипотез по улучшению результатов и формированию еще более продвинутой версии нейросети FEMnet 3.0. Версия 3.0 будет проходить серию тестов после сбора дополнительно 10 000 000 данных для обучения.
Все работы по обучению новой версии FEMnet 2.0 завершены.
И пока мы писали подробную статью с описанием всех результатов тестов, нам удалось выявить новую закономерность. Данная закономерность формирует армирование плоских плит, подробности по ссылке выше. В целом статья описывает:
🔹Сравнение FEMnet 1.0 и FEMnet 2.0
🔹Сравнение FEM и FEMnet 2.0
🔹Оценка НДС и армирования во всех примерах
🔹Общая закономерность распределения арматуры в плитах
🔹Закономерности развития трещин
Результаты всех исследований и обучения нейросети FEMnet 2.0 дали нам несколько рабочих гипотез по улучшению результатов и формированию еще более продвинутой версии нейросети FEMnet 3.0. Версия 3.0 будет проходить серию тестов после сбора дополнительно 10 000 000 данных для обучения.
👍7🔥6👏3