Вышла нейросеть для инженеров, которая умеет генерить сложные 3D-модели в CAD. Просто закидываете чертёж и получаете готовую модель детали, которую можно отредактировать промптом или задействовать в AutoCAD для ручного редактирования.
Строительные автопилоты: почему данные становятся главным активом строительства.
Автоматизация в строительной отрасли становится массовой и доступной, и её ценность всё меньше в самих технологиях, а всё больше — в данных, которыми они управляют.
За последние 30 лет CAD/BIM фактически превратились в инструмент ручной разметки строительной реальности: инженеры и архитекторы создавали базы элементов зданий и сооружений, превращая чертежи и 3D-модели в структурированные датасеты.
То, что Google, Tesla или Waymo делали силами миллионов студенто-часов, размечавших вручную изображения с людьми и объектами, в строительстве десятилетиями заполняли инженеры проектировщики в специальных базах слабоструктурированных данных AutoCAD или структурированной базы данных Revit или ArchiCAD.
Именно эти массивы станут сырьём для «строительных автопилотов» — систем, способных автоматически расставлять элементы в пространстве проекта и рассчитывать стоимость, сроки и ключевые параметры новых проектов. Как LLM обучаются на массиве текстов, чтобы генерировать новые знания и целые приложения, так и в строительстве мы сможем с помощью AI и workflow использовать опыт тысяч реализованных проектов, чтобы проектировать и планировать новые проекты быстрее и точнее.
У отрасли есть лишь десятилетие, чтобы превратить накопленный опыт в основу будущих систем. После этого рынок займут те, кто сумел первым построить собственные «автопилоты».
Но сами по себе автопилоты, AI-модели и процессы автоматизации ничего не стоят без качественных данных. Именно уникальные, хорошо структурированные наборы данных станут главным активом компаний. Их невозможно скопировать или купить, в отличие от софта или подрядчиков. Настоящее конкурентное преимущество даёт не программа, а налаженный конвейер по сбору, очистке и обогащению собственных данных.
Но сами по себе автопилоты, AI-модели и процессы автоматизации ничего не стоят без качественных данных. Именно уникальные, хорошо структурированные наборы данных станут главным активом компаний. Их невозможно скопировать или купить, в отличие от софта или подрядчиков. Настоящее конкурентное преимущество даёт не программа, а налаженный конвейер по сбору, очистке и обогащению собственных данных.
В ближайшие годы ключевой задачей строительных компаний станет не создание проектов как таковых, а системная подготовка и капитализация своих или приобретённых массивов данных. Те, кто начнёт этот процесс сейчас, получат собственных «автопилотов»-агентов. Остальным придётся довольствоваться чужими.
Хотите обсудить новые пайплайны автоматизации, поделиться своими кейсами или получить помощь? Больше примеров автоматизации вы можете найти в репозитарии на GitHub или в нашем телеграмм чате "n8n Development | Практика автоматизации и готовые решения" Присоединяйтесь к нашему Telegram-сообществу для живых обсуждений, советов и эксклюзивного контента.
Премьера nanoCAD BIM Строительство 25: год развития, опыт и новые горизонты
Провели онлайн-презентацию новой версии BIM/ТИМ-решения nanoCAD BIM Строительство 25 в *.dwg-среде для архитекторов и конструкторов.
В VK и RuTube трансляцию посмотрели около тысячи человек. Сегодня выкладываем для вас полезные таймкоды видеопрезентации.
Денис Ожигин, технический директор компании «Нанософт»:
«В прошлом году мы представили решение nanoCAD BIM Строительство, которое включило в себя инструменты проектирования архитектурной и конструкторской частей здания. Новая версия стала удобнее, быстрее и эффективнее. Весь год мы собирали пожелания от пользователей в виде обращений в техническую поддержку, в процессе реализации пилотных проектов, во время проведения мероприятий по всей стране, а также от наших партнеров, которые общаются с пользователями напрямую.С выходом nanoCAD BIM Строительство 25 мы предоставляем проектировщикам еще больше контроля над проектом как в плане создания модели будущего здания, так и в управлении атрибутивной информацией. При этом пользователь остается в привычной *.dwg-среде: от умного копирования элементов по этажам и управления марками в Диспетчере до встроенной проверки на коллизии без необходимости экспорта модели в формат IFC или другие программные продукты. Это не просто обновление версии, а мощный инструмент повышения точности, скорости и качества проектирования зданий и сооружений с применением технологии информационного моделирования».
Важным шагом в развитии nanoCAD BIM Строительство стало появление официальной библиотеки материалов и объектов водосточных систем от компании «ТЕХНОНИКОЛЬ». Полностью интегрированная в библиотеку программного продукта, библиотека «ТЕХНОНИКОЛЬ» включает 82 материала, 48 объектов водосточных систем и кровельных элементов. Среди функциональных особенностей объектов поддержка параметризации (объекты изменяют свою геометрию при изменении соответствующих параметров) и интерактивное взаимодействие (в объектах реализованы «ручки» и точки подключения для упрощения процесса размещения и редактирования)
Смотрите самые интересные темы презентации:
02:54 Развитие интерфейса
04:58 Копирование объектов по этажам
08:13 Режим «Марка» в Диспетчере задач
11:04 Размещение проемов
12:09 2D-представление проемов
12:49 Новая «ручка» управления булевыми операциями
15:17 Проверка на коллизии объектов NBIM
17:39 Работа со сводными моделями
18:20 Единая среда анализа модели
19:05 Экспорт аналитической модели в формат DXF
24:46 Обновление библиотеки объектов
30:41 Интеграция библиотек «ТЕХНОНИКОЛЬ»
32:41 Обновление SDK
33:58 Обновление API
39:17 Полезные ресурсы
40:18 Где скачать nanoCAD BIM Строительство 25?
40:36 Где приобрести nanoCAD BIM Строительство 25?
42:39 Сессия вопросов и ответов
Тестировать nanoCAD BIM Строительство 25 можно прямо сейчас, скачав бесплатную 30-дневную пробную версию на официальном сайте nanocad.ru.
nanoCAD BIM Строительство 25 доступно в трех конфигурациях:
1. конфигурация «nanoCAD BIM Строительство» – для проектирования архитектурной и конструктивной частей зданий/сооружений в *.dwg-среде;
2. конфигурация «nanoCAD BIM Архитектура» – для проектирования архитектурной части зданий/сооружений с применением технологии информационного моделирования в *.dwg-среде;
3. конфигурация «nanoCAD BIM Конструкции» – для проектирования металлических, железобетонных и деревянных конструкций зданий/сооружений в *.dwg-среде.
Цены на nanoCAD BIM Строительство 25
Годовая лицензия
Конфигурация «nanoCAD BIM Строительство»
от 59 800 руб.
Постоянная лицензия
Конфигурация «nanoCAD BIM Строительство»
от 199 300 руб.
Годовая лицензия
Конфигурация «nanoCAD BIM Архитектура»
от 52 000 руб.
Постоянная лицензия
Конфигурация «nanoCAD BIM Архитектура»
от 173 300 руб.
Годовая лицензия
Конфигурация «nanoCAD BIM Конструкции»
от 52 000 руб.
Постоянная лицензия
Конфигурация «nanoCAD BIM Конструкции»
от 173 300 руб.
Действующий прайс-лист представлен на сайте в разделе «Цены».
В предыдущем посте мы рассказали, как мы разработали решение NSR Specification для автоматизации экспертизы цифровых информационных моделей (ЦИМ).
🚆 Сегодня хотим поделиться, как мы смогли проверить работоспособность своих инструментов обработки требований в рамках пилотного проекта с РЖД!
• Мы очень хотим выпустить универсальный инструмент, который действительно будет работать на практике. Именно поэтому нам важны пилотные проекты, в ходе которых мы дорабатываем свой функционал.
• Вторая наша цель – весьма прозаическая. Давайте смотреть правде в глаза: мы занимаемся разработкой решения, пока не имеющего аналогов. И сталкиваемся с необходимостью доказывать свою эффективность.
В теории, конечно, возможность создания цифровых требований, которые смогут программировать ПО проектировать без ошибок, в соответствии со стандартами, – это очень круто. А на практике – никто не знает, будет ли это работать.
🔈 Поэтому нам надо показывать и доказывать. Форсировать интерес, создавать спрос. И когда РЖД согласились показать нам свою ЦИМ, чтобы мы смогли попробовать применить наши сценарии проверки, это была фантастическая возможность! Спасибо коллегам!
Подобных пилотных проектов мы провели уже больше десяти. Каждый раз рождались на свет новые фичи. И каждый раз нам казалось, что мы готовы к промышленной эксплуатации. Наивные мы.
Укрупненный список вызовов:
1️⃣ РЖД использует свой отраслевой классификатор для описания элементов ЦИМ. И он прекрасен, потому что позволяет обеспечить настоящую информационную полноту модели.
Решено было использовать только его и не добавлять новых атрибутов (обычно мы добавляем характеристики элементам, значения которых задаем на основе визуального осмотра, расчета на основе других значений, или запрашиваем информацию у заказчика).
2️⃣ ЦИМ была передана в формате ifc. А проверки решено было запускать в CADLIB Модель и Архив. Из-за этих факторов мы не смогли использовать некоторые структурные связи элементов.
3️⃣ Требований для пилота было отобрано немного. Всего четыре. Зато каких! Тут тебе и табличный формат, и заковыристые формулировки, и расчетные значения, которые нам надо было преобразовывать в формулы.
4️⃣ Одно из требований устанавливало минимальные расстояния в свету. Специально для таких случаев у CADLIB МиА есть функционал проверки минимального расстояния в плане. А вот у нас в Модуле семантического анализа требований не оказалось нужного инструмента для передачи данной особенности. Пришлось реализовывать!
И вот счастливый финал: мы показываем коллегам из РЖД результаты наших экспериментов...
И слышим в ответ, что мы не учли важный момент:
Нормативное требование устанавливает минимальное расстояние между осями трубопроводов, а CADLIB МиА измеряет расстояние между стенками труб. В самом требовании этот нюанс прямым текстом не озвучен. Но специалисты-то знают!
Нужно пересчитать.
О счастье, у нас получилось и это!
С костылями и молитвами (ибо прямого указания нет), но получилось!
СМОТРИТЕ ВИДЕО: RuTube, VK Видео, YouTube
Было невероятно приятно получить такой комментарий:
Гуменюк Алексей, заместитель начальника Центра компетенций по внедрению ТИМ, «РЖД»:
Когда на первой встрече нам продемонстрировали возможности разрабатываемой системы, мы не поверили своим глазам, это какое-то «шаманство», не иначе. И мы ушли думать какую задачку можно скормить этой машине. Вскоре вернулись с ТЗ, моделями и выдержками из нормативной документации, дополнили устными комментариями, что бы хотелось видеть по итогу. Спустя несколько недель коллеги вернулись с отчетной презентацией… и снова «шаманство», но уже с нашими моделями и под наши задачи.
Несмотря на то, что программа в активной стадии разработки, уже сейчас видны перспективы автоматизации проверки ЦИМ. Коллеги прекрасно справились с поставленными задачами и даже решили задачу со звездочкой. Понятно, что для того, чтобы машина заработала в полную силу, нужны качественные, выполненные по EIR модели и полный каталог машиночитаемых требований. Но это только начало, дальше – больше.
Linux Mint 22 - KiCad-5 с GUI и графическим ускорением на карте AMD в Docker-контейтере.
При перезде с Минт-20 на Минт-22 мне захотелось сохранить возможность полноценной работы с проектами выполнеными в KiCad-5, без конвертации их в формат KiCad-9 на который я плавно мигрирую при перезде на Минт-22. Специфика в том, что KiCad-5, в том числе в виде AppImage на Минт-22 запускаться категорически не хочет.
Из возможных вариантов выбрал для себя запуск KiCad-5 в Docker-контейтере, с пробросом графики через X11. За основу взял эту реализацию. Добавил к ней проброс графического ускорения(без него GUI будет подтормаживать) своей карты AMD, русификацию, и Firefox, для плагина InteractiveHtmlBom. В итоге получился вот такой dockerfile:
FROM linuxmintd/mint20-amd64
ENV LANG=ru_RU.UTF-8
RUN apt-get update && \
apt-get upgrade -y && \
apt-get install -y nano sudo keyboard-configuration software-properties-common x11-apps xdg-utils \
locales language-pack-ru-base language-pack-ru xed xed-dbg firefox firefox-locale-ru && \
update-locale LANG=ru_RU.UTF-8
RUN add-apt-repository --yes ppa:kicad/kicad-5.1-releases && \
apt-get update && \
apt-get install --no-install-recommends -y kicad kicad-locale-ru kicad-doc-ru
# Укажите здесь используемые на вашем хост-компьютере
# имя пользователя, идентификатор пользователя и идентификатор группы.
ENV USER_NAME=vasily
ENV UID=1000
ENV GID=1000
ENV HOME=/home/${USER_NAME}
ENV XDG_RUNTIME_DIR=/tmp/runtime-${UID}
RUN mkdir -p ${HOME} && \
echo "${USER_NAME}:x:${UID}:${GID}:USER_NAME,,,:${HOME}:/bin/bash" >> /etc/passwd && \
echo "${USER_NAME}:x:${UID}:" >> /etc/group && \
echo "${USER_NAME} ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL" > /etc/sudoers.d/${USER_NAME} && \
chmod 0440 /etc/sudoers.d/${USER_NAME} && \
chown ${UID}:${GID} -R ${HOME}
USER ${USER_NAME}
# Раскомментируйте программу, которую вы хотите запустить в контейнере.
#ENTRYPOINT ["eeschema"]
ENTRYPOINT ["kicad"]Обратите внимание, что значения USER_NAME, UID, GID, в строках 17, 18, 19 в dockerfile берутся из вашего аккаунта на хост-машине.
Образ создается как обычно выполненой в открытом в одной директории с dockerfile терминале командой(не забываем пробел и точку в конце команды):
docker build -t kicad5 .Размер образа получаеться около 800 Мбайт.
Скрипт для старта контейнера на машине с графической картой AMD:
#! /usr/bin/env bash
docker run --rm -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -v /usr/share/kicad5:/usr/share/kicad -v $HOME:$HOME --device=/dev/dri:/dev/dri kicad5До первого запуска контейнера:
1). Создаете в Минт-22 директорию /usr/share/kicad5 и копируете туда содержимое /usr/share/kicad из Минт-20 с установленным kicad5
2). Копируете содержимое $HOME/.kicad_plugins из Минт-20 с установленным kicad5 в $HOME/.kicad_plugins в Минт-22
3). Копируете содержимое $HOME/.config/kicad/ из Минт-20 с установленным kicad5 в $HOME/.config/kicad в Минт-22
Теперь можете запускать KiCad-5 с GUI и графическим ускорением на карте AMD в Минт-22 и паралельно установить в Минт-22 KiCad-9.
Чтобы заархивировать созданный образ выполняем в терминале:
docker save -o ./my_bac_kicad5_image.tar kicad5Чтобы развернуть заархивированый образ на другом машине выполняем в терминале, открытом в одной директории с файлом my_bac_kicad5_image.tar, на нее скопированном:
docker load -i ./my_bac_kicad5_image.tarПредставлен открытый проект под названием GenCAD: Image‑conditioned Computer‑Aided Design Generation with Transformer‑based Contrastive Representation and Diffusion Priors. Этот сервис превращает любые чертежи сразу в 3D-модель с кодом CAD. На входе обычный чертёж, на выходе — готовая 3D CAD-модель и вся история её построения с параметрами и командами, как в SolidWorks или Fusion.
RU BIM Cluster 2024 | Битва за данные и применение LLM и ChatGPT в строительстве. Перевод с GER
Конференция BIM Cluster BW 2024. Штутгарт, 10.07.2024.
🎫 Автоматический перевод записи оригинальной презентации с немецкого языка: "BIM Culster BW 2024: Der Kampf um Daten in der Bauwirtschaft | Anwendung von LLM und ChatGPT im Bau" -
• BIM Culster BW 2024: Der Kampf um Dat...
📖 Книга DataDrivenConstruction - Навигация в эпоху данных в строительной отрасли:
https://habr.com/ru/articles/801065/
В этой презентации мы рассмотрим историю и развитие BIM-технологий и, в частности, появление новых инструментов, которые вносят кардинальные изменения в то, как строительные и проектировочные компании работают с данными и процессами. Мы обсудим, почему использование открытых данных и SDK для обратного проектирования CAD-форматов (BIM) стало неотъемлемым трендом, что позволяет крупным строительным и инжиниринговым фирмам извлекать данные из проприетарных форматов САПР. Также мы обсудим интеграцию структурированных данных и инструментов с открытым кодом в бизнес-процессы и упрощение этих процессов за счет использования современных технологий LLM и ChatGPT.
Это видео предназначено для всех, кто интересуется будущим строительной и проектировачной индустрии и пониманием того, как открытые данные и передовые технологии вроде LLM и ChatGPT могут революционизировать наши методы работы.
🤖 The future of CAD (BIM) data processing in Construction is already here!
Instead of working with complex closed or parametric data (the quality of which we have to check in special BIM tools), in the future we work with open structured data, which is an ideal source for RAG, LLM, ChatGPT. To work with LLM models and ChatGPT you need properly prepared data.
Dataframe data obtained from various CAD (BIM) formats is the ideal fuel for modern tools. Pandas is ideal for LLMs due to its robust data processing, efficient indexing, and flexible formatting. It cleans, tokenizes, and normalizes data, supports advanced data retrieval, and structures data in LLM-compatible formats.
Examples of requests for using structured CAD (BIM) data in ChatGPT:
🤖Group the data in Dataframe by "Type Name" while summarizing
the "Volume" parameter - you can show the result in any kind of graphs and documents🤖 “Check the values in the volume parameter for all items in "Category"
- "OST_Walls" and output the list of IDs with null values” - native IDs
can be displayed later in Revit🤖 “Check if "Category" "OST_Doors" has parameters that are responsible
for width and length and output element types that do not have such parameters”⚡️ Instead of using a whole zoo of BIM tools, we now validate and process data directly in ChatGPT.
After getting the results in ChatGPT, we copy the resulting Python code into Pipeline in any Python IDE
🏢 Serial Construction + 🤖 Robotisation + 🧊 Open Data + 🧊 Open Tools + 🤖 LLM + ⚡️ Pipelines is the inevitable future of the construction industry!
A multiple increase in work productivity in the construction industry will come through the automation of data processing, which will significantly impact the productivity of office processes and inevitably affect the efficiency of the construction site itself.
👨🏫 At this week's BIM Cluster BW Summit, it was possible to break through the wall of convoluted BIM ideology that CAD providers have been building for decades.
A mix of intricate stories, hard-to-access facts, insights, and figures on the equity of large companies — all this helped in a short time (30 minutes) to realize the necessity for change.
🌠 Whether specialists or entire concerns want it or not, but data in construction will be open, and tools for managing this data in construction will be open. The use of open data and open tools is the first key to accelerating decision-making, which today in some processes can take days and weeks! And, most likely, none of this will have anything to do with the topic of BIM.
🔗🚀 Structured data (RAG-ready) and the simplest models, starting from ChatGPT2, will allow, using simple logic and text sentences, to build automation in obtaining the necessary data. Learn more about using structured data and examples of prompts for ChatGPT:
In this insightful interview, Avetik Kagramanian talks to Artem Boyko, a data scientist in the construction industry. We explore the impact of open data and open tools on the construction industry.
03:25 - When we receive open data, we ourselves decide what tools to use this data in
04:08 - Converters' clients and popular data use cases in construction
05:41 - Data quality and verification process
06:27 - Usage formats and the collection of big data
07:03 - Who are the main competitors and the emergence of Pipelines in the construction industry
08:08 - Does working with data in construction differ from other industries?
10:27 - Explanation of the concept of using Pipelines in construction processes
12:01 - Creating an automatic Pipeline and using ChatGPT
13:52 - The future of data processes and analytics in construction
15:53 - Global trends in data management in the construction
17:42 - Democratization and data decentralization platforms
19:33 - How 30,000 subscribers on LinkedIn came to be
20:40 - Communicating with strategic directors of CAD vendors and gaining insights on the BOM-BIM story
21:37 - Appearance of the History of BIM map
23:39 - What were the main benefits of creating articles and writing the history of BIM
24:34 - Why not support buildingSMART
27:00 - Lobbyism in the creation of a world classifier
CAD (BIM) Revit и IFC в Unreal Engine, Unity, Oculus — визуализация, рендеринг, метаверсии и игровой дизайн
? Стандартный рендеринг в CAD (BIM) программах часто не дотягивает до качества визуализации, но игровые движки, такие как Unreal Engine и Unity, произвели революцию в архитектурной и дизайнерской визуализации. Эти движки предлагают быстрый рендеринг и интуитивно понятные настройки света, материалов и геометрии, которые значительно улучшают процесс визуализации. Теперь клиенты могут изучать виртуальные модели зданий, взаимодействуя с такими элементами, как освещение и мебель, в режиме реального времени, что улучшает их понимание и вовлеченность. Unreal Engine позволяет проводить метаверсии, превращая 3D-виртуальные миры в крупные социальные центры.
? Unreal Engine позволяет создавать интерактивные приложения 3D, дополненной (AR) и виртуальной (VR) реальности из 3D CAD (BIM) моделей.
? Визуализацию или симуляцию движения автомобилей и людей можно настроить буквально в несколько кликов. Погода и время также легко настраиваются
? Бесплатные движки позволяют подключать алгоритмы искусственного интеллекта, которые наглядно позволяют воспроизводить симуляции в реальных сценах, а не на бумаге
? Используя Unity и инструментарий ML-Agents, ты можешь создавать ИИ-среды, которые будут физически, визуально и когнитивно насыщенными
? С помощью Unity Machine Learning Agents больше не нужно"кодировать" эмерджентное поведение, а можно научить интеллектуальных агентов "учиться",
«Группа Астра» и российские разработчики инженерного программного обеспечения компания «Нанософт» заявили о сертификации платформы nanoCAD 23.1. В рамках технологической кооперации IT‑производителей Ready for Astra были успешно проведены испытания на совместимость платформы nanoCAD 23.1 с операционной системой Astra Linux. Испытания официально подтверждены сертификатом. Оба решения включены в «Реестр российского ПО» Минцифры РФ, рассказали информационной службе Хабра в пресс‑службе «Группы Астра».
По словам разработчиков, функционал специальной версии платформы nanoCAD 23.1 разрабатывался c учётом мультиплатформенности. В новой версии обеспечена совместимость форматов файлов, шаблонов и локальных средств автоматизации. Решение дополнено опциями, обеспечивающими работу программы во всех трёх режимах защищённости ОС Astra Linux: базовом, усиленном и максимальном.