Я хотел собрать локального AI-ассистента для Obsidian, который умеет работать по моим заметкам без интернета и подписок. В итоге протестировал несколько подходов, остановился на связке с Obsidian + Ollama + Gemma 4 и посмотрел, насколько это вообще пригодно для повседневной работы.

Работая над архивными фотографиями Сочи, я заметил, что на Pastvu люди иногда годами обсуждают в комментариях, откуда сделан тот или иной снимок. Мне стало интересно: можно ли это вычислить математически? Оказалось, что да. Если на снимке видны три узнаваемых объекта и известны их координаты, задача решается через алгоритм PnP (Perspective-n-Point). Я собрал браузерный инструмент, который делает это автоматически. Первый тест на реальном снимке Сочи дал совпадение с точностью до улицы.

Меня зовут Владислав Пономарев, я архитектор, проектирую дома. Ещё в магистратуре, 10 лет назад я занимался BIM-внедрением в проектной организации в Сочи. Это были Revit, Civil 3D и другие инструменты. Делал это в рамках своей темы магистерской работы. Потом переключился на архитектуру в частном домостроительстве, где больше изучал практические вопросы проектирования и философию архитектуры, ее эстетические качества. Но любовь к более сложному BIM осталась. С энтузиазмом продвигал тему BIM, когда до массового внедрения в РФ было еще далеко.

Прошли годы. Многие вопросы, которые были актуальны тогда, еще остались в повестке отрасли. Специалисты до сих пор часто работают по старинке. А ведь теперь пришёл ещё и AI, который ложится только на автоматизированные процессы. Нет BIM – нет данных. Нет данных – нейронка не поможет. При этом автоматизировать стройку – задача очень сложная. Слишком много вопросов, которые пока трудно поддаются оптимизации.