Общие вопросы / бюро ГИПов / Искусственный интеллект в проектировании - делимся опытом.  (Прочитано 594 раз)

Увидев очередную софтинку для проектирования с использованием ИИ решил создать тему, в которой предлагаю собирать/обсуждать лучший опыт и САПР на основе ИИ.

Просьба: пожалуйста не уводите тему в "скоро ИИ заменит/не заменит специалиста в проектировании". Этот вопрос достаточно объемный на который сегодня ответить невозможно. Наверное когда-то заменит, но полагаю не при нашей жизни... Видите сам начинаю в это сторону мыслить)))

В этой теме обсуждаем, кто какой софт видел а может и пользуется для проектирования с использованием ИИ. В софт разработке уже начали привыкать к ИИ помощникам для генерации кода. А вот как обстоят дела в проектном деле?

К примеру, на днях подбросило мне такую софтинку: Finch 3D — это ИИ-помощник архитектора. Он автоматизирует процесс создания планов этажей и квартирографии. Сервис можно интегрировать с Revit, Rhino и Grasshopper. Не поленитесь - гляньте там видосы)

Также, в готовящемся конкурсе "Проекты года - 2024"(на днях старт) участвует проект в котором посадку зданий и инсоляцию многоэтажек рассчитывали с помощью ИИ белорусские спецы.

А продвинутые коллеги из ЭНЭКИ недавно отрапортовали, что некоторые сети и частично нормоконтроль выполняются в рука об руку с ИИ.

Что можете добавить к этому?

Ссылки по теме:
Искусственный интеллект берет интервью у архитектора.

Че совсем никто и никак?

chatGPT не знает требований национальных норм, как ни пытай его. Наименования подсказывает, но их содержание - нет. Каждый раз надо в диалог подсовывать десятки файлов СН и СП, чтобы посоветоваться с 4o.
    Можно научить ряд моделей распознавать чертежики. Например, YOLO - весьма продвинутая технология компьютерного зрения. Но куда из этого двигаться далее, пока не совсем понятно.
    Пока такой опыт.

Еще один повод сделать нормы все же бесплатными)

Игрался (да и сейчас иногда играюсь) с так называемыми RAG системами - это когда LLM (как ChatGPT) отвечает на основании загруженных данных (как например  ТНПА подгруженные в виде pdf-ок). Есть куча вариантов создания RAG систем... создавать workflow с помощью n8n, longchain итп.... Вопрос только какую LLM использовать. ChatGPT локально не работает... Можо использовать его через API но траблы с VPN + там вроде тарификация тогда чутка другая. LLM-ки которые можно локально установить (Llama например, - тогда возникают ограничения уже по железу машины а младшие модели лламы пока слабоваты).... Есть и другие варианты.... У ChatGPT к примеру можно свою GPT мутить, но там ограничения по количеству подгруженных документов + надо инструкции прописывать. Я сделал себе такую штуку... правда подгрузил содержание + ключевые слова основных ТНПА.... и изначально он говорит какие ему нужны ТНПА, чтобы сгенерировать ответ, В общем если в ступоре - он идею подать может, но в тонкостях не пасёт (ну учить его тоже надо уметь). В приложении ПДФ-ка с процессом общения (пример)

Думаю, что к такому выводу Вы пришли не случайно. Очень наглядный пример это Ваше недавно начатое строительство. Есть опыт - не нужен проект втиснутый в рамки нормативки, достаточно минимального знания математики, рисования и 1-2 человекосилы.

Самый простой костыль, для работы локально, работать через сторонний DNS сервер. Только главное помнить про безгласность этих серверов.
Да и в общем, "скармливать" любым ИИ сервисам корпоративную информацию не все готовы. 

Под локально я имею в виду на машине без доступа в сеть (llama к примеру инсталится локально на машине и работает без доступа к сети).
Про локальность я и говорю в ввиду чувствительной информации, хоть ChatGPT  и утверждает, что он не сохраняет пользовательские запросы и подгруженные данные (в чем кстати я сомневаюсь, т.к. в процессе экспериментов по началу он не знал про СН наши, а через пару дней он с бухты барахты выдал уже на основании СН который я подгружал ранее). Для работы с чувсительной информацией можно делать полностью локальную RAG систему, которая в качестве обработчика (LLM-ки) будет использовать те модели, которые можно установить полностью локально. Например llama 3.1 , но я со своими 32 гигами оперативы (и правда сильно древней 750Ti) смог запустить только версию на 8 млрд параметров (есть еще на 70 и 400). Такая штука будет работать на полностью изолированной от сети машине (сохранность чувствительных данных обеспечена). Но 8 млрд версия - слабовата.... (некоторые модели запускаются только на ОЗУ, более серьезные требуют серьезных ГПУ)
Основная проблема системы - создание датасета (набора данных), их загрузка в векторную базу данных + написание инструкций.
Еще можно поиграться с такими штуками как GPT4ALL, LM Studio, Anything LLM - в принципе на их базе без лонгчейнов можно RAG собрать
А для себя для запуска ChatGPT выбрал самое простое - Опера со встроенным бесплатным VPN - фачит на ура

Вообще это очень интересная штука.... Очень динамично развивающаяся, за год ИИ оченьо сильно эволюционировала, где только время найти, чтобы всем этим заниматься.

Отличная идея! Например есть компания McDermott, они собрали примеры ошибок на чертежах и обучили модель искать эти ошибки и так проверяют чертежи на их наличие. Вот их доклад на одной конференции:
https://youtu.be/Bro992Lz7Gc?t=372

Примеров таких разработок уже достаточно много. Вот то что мне попадалось:
https://hypar.io/
https://architechtures.com/en
https://www.evolvelab.io/post/automating-construction-documentation-with-glyph-co-pilot-your-ultimate-ai-gpt-assistant-in-revit
https://www.planfinder.xyz/
https://www.testfit.io/

Но самая большая подборка у этого парня:
 https://www.aiinaec.com/

     У NVIDIA есть проект Chat with RTX. На Liama. Работает только в W11 и с последними видеокартами, зато локально. Обрабатывает ссылки на ютуб и локальные документы жует. Правда, на русском стесняется отвечать, хоть и прекрасно понимает текстовые и голосовые запросы.
     Для запуска chatgpt без проксей надо свой сервер арендовать (с абонплатой около 5) с ихними адресами, а уж на нем api делать. С доступом, например, через tg-бот. Но это, естественно, требует платы маску (около 0.1-5, зависит от объема запросов и ответов). Затратно, но не привязан к проксям, и всегда под рукой.

Архитекторы осваивают искусственный интеллект

В рамках XXXII Международного архитектурного фестиваля «Зодчество 2024» прошел кейс «ИИ: как архитекторам эффективно использовать новые инструменты на практике».

Екатерина Новикова, архитектор из архитектурно-проектного бюро «Основа», рассказала о способах, которыми искусственный интеллект способен помочь архитекторам в работе.

В первую очередь спикер упомянула о всем известном ChatGPT. По её словам, недавно там стало возможным создать и настроить под себя чат-бот. «Основа» воспользовалась этой возможностью и создала своего чат-бота - «Великий СП». Несложное, но довольно долгое обучение позволило боту отвечать на вопросы, связанные с загруженной в него информацией по ряду СП. «ChatGPT может врать, он склонен выдавать ответ, хотя это неправда, но мы его натренировали, это просто занимает время. Правда, он почему-то не выдает нам, в каком пункте сводов правил это есть. По сути это сокращает нам время поиска. Если вы, допустим, не знаете чего-то - это вам не поможет, но если вы знаете, что конкретно вам надо найти, но вам лениво искать, вы можете спросить у него напрямую», - рассказывает Екатерина.

Для визуализации проектов архитекторы используют также небезызвестный Midjourney. «Мы используем Midjourney для того, чтобы генерировать референсы, какие-то идеи. Вам не надо перерывать Пинтерест, вам не надо перерывать кучу сайтов, вы можете просто делать это с помощью Midjourney», - рассказала Екатерина. С помощью Midjourney «Основа», например, сгенерировала несколько эскизов гостиницы в Киргизии - получилось наглядно и красиво, такие картинки можно показать заказчику, чтобы он понял, подходят они ему или нет.

Особой похвалы от Екатерины удостоилась нейросеть Stable Diffusion, которая, по ее словам, идеально подходит для доработки уже существующих изображений. Если нужно сделать изображение более красивым - небо, бывшее «ужасным», становится закатным, приобретают более естественный вид лица людей на 3D-моделях, - Stable Diffusion - незаменимый вариант. Это инструмент, который хорошо работает с отдельными объектами.

Самым сложным в работе с нейросетями является создание запросов - «Промтов», чему необходимо учиться, но после обучения искусственный интеллект станет незаменимым помощником, который предоставит вам вдохновение или сгенерирует внешний вид зданий на основе вашего схематического изображения, что сокращает время работы в разы. Впрочем, о точных преимуществах по срокам пока говорить рано, заявила Екатерина: тренировка и настройка нейросетей занимает немало времени. «Вот через полгода по тому же чат-боту я отвечу, насколько это быстрее».

Также внимания, по словам специалиста, стоит Adobe Firefly - не так давно появившееся расширение Photoshop, способное свести работу многих часов до минут. По словам Екатерины, это единственная нейросеть, которая способна показать сгенерированное ей же изображение с разных ракурсов, не создавая что-то другое на его основе, как делают другие нейросети.

С развитием технологий многие архитекторы переживают, что нейросети и искусственный интеллект заменят их. Спикер поспешила ответить обеспокоенным: «Архитекторы, которые умеют работать с нейросетями, заменят тех, кто не умеет».

Будущее наступает сейчас, и один из способов шагать в ногу со временем - осваивать технологии искусственной генерации. Конечно, технологии ещё не идеальны, но с каждым обновлением они становятся всё лучше, и при правильном подходе они не только облегчат работу архитекторам и строителям в целом, но и предоставят более широкое поле для фантазии и творческого выражения.

Анна Денисова (www.ancb.ru)

⚠️РНТЦ: «Ценообразование в строительстве. Учитываем на практике нормы законодательства».
Темы видеосеминара: ЗП в сметах, стоимость пусконаладки, транспортные расходы, разработка индивидуальных нормативов расхода, проекты для многократного применения в строительстве .