Обновить

Пет-проект на 2025: модель кровообращение человека для спортивной физиологии

Эта идея пришла мне в голову совсем недавно. Беглое изучение научных работ показало востребованность данной тематики и отсутствие реальных публичных наглядных интерактивных моделей на python. Ниже очень примерный рисунок как бы могла бы выглядеть визуально такая модель.

Для предварительной проработки возможности создания такой модели пока нашел только следующий пакеты и системы:

  • OpenModelica — это открытая платформа для моделирования и симуляции, поддерживающая язык Modelica. OpenModelica Connection Editor (OMEdit) позволяет создавать и симулировать модели гидравлических систем.

  • PyFMI — это библиотека Python для работы с моделями, созданными в Modelica. Она позволяет загружать и симулировать модели, созданные в OpenModelica, непосредственно из Python.

  • PySMO — (Python Simulation Modeling): Это библиотека Python для моделирования и симуляции различных физических систем, включая гидравлические.

  • PyDSTool — (Python Dynamical Systems Toolkit): Это инструмент для моделирования и анализа динамических систем.

Поделитесь, пожалуйста, в комментариях своим опытом использования подобных систем для моделирования гидравлики.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации