пятница, 26 апреля 2019 г.

Профессиональная или игровая видео карта Nvidia лучше в многопоточных расчетах ? GPU или CPU ?

          Часто краем уха слышу разговоры про производительность той или иной видеокарты в различных тестах и приложениях. Частенько тесты скатываются к измерению частоты кадров в секунду. Но сегодняшний тест мы проведем в более интересном ракурсе.
          Многие слышали (тем более от меня) что например в такой программе как ANSYS есть возможность включений функции параллельных вычислений за счет GPU.
         GPU - это графическое ядро вашего компьютера, корпорация Nvidia предоставила пользователям для своей линейки продукции технологию параллельных вычислений CUDA. Но при этом, когда-то давно, решили ограничить ее использование среди профессиональных видеокарт и пользовательских. Таким образом для обычных пользовательских игровых видео карт был заблокирован доступ технологии CUDA в не рамок определения цвета пикселя вашего монитора. И корпорация ANSYS не стала сопротивляться решению Nvidia и так же не стала вмешиваться в данную проблему, и по сей день технология CUDA в программе ANSYS поддерживается только профессиональными картами.

среда, 20 марта 2019 г.

Phobos. Эксперимент по созданию ИИ в архитектуре. Часть 1. Введение

         "Я думаю, что наш разум-это программа, в то время как мозг - аналог компьютера. Теоретически возможно скопировать содержимое мозга на компьютер и таким образом создать форму вечной жизни. Сегодня, однако, это не в наших силах"
                                                                                                                                     Стивен Хокинг.

        Читая эту фразу можно задуматься, а ведь возможно все это действительно голая теория не применимая на практике !? На этот вопрос невозможно ответить приведя пример из повседневной практики. Когда я начал разрабатывать приложение CUBE, я по большей части просто решил испытать свои силы, но чем дальше я заходил за границы своего опыта, тем больше рос интерес к искусственному интеллекту. И сегодня (01.01.2019) я решил попробовать свои силы еще на более сложной задаче, к которой шел с мая прошлого года. Задача сама по себе довольно простая и одновременно невероятно сложная, так как она не сводится к управлению точек пространства, или решению системы уравнений, или разложению на простые множители, она творческая по своей структуре. Решение задачи сводится к созданию планировки помещения/квартиры/этажа с чистого листа и эту задачу будет решать моя новая программа под названием Phobos. Пока работа ведется по планировке помещений и работа огромная, подготовительный период составил более 2-х месяцев, во время которого я просто составлял план, малейшая ошибка отбросит меня на месяцы назад.
        Phobos - это божество обозначающее в греческой мифологии страх и он сопровождал в битвах своего отца Ареса - бога войны, наводя ужас на врагов. Phobos это эксперимент по созданию творческого разума, который возможно сможет заменить людей, а возможно и нет, это страх перед неизвестностью в противостоянии искусственного интеллекта и человека.
        Проблема в том, как можно навязать программе творческую составляющую классическим способом? Ведь творчество это не математическая функция, творчество не возможно описать цифрами ! Но давайте разберемся так ли это на самом деле, может вполне возможно творчество описать математически ?! как вам эта идея ?

понедельник, 18 марта 2019 г.

Phobos. Эксперимент по созданию ИИ в архитектуре. Часть 4. Предварительная структура нейросети

         "Искусственный интеллект - фундаментальная угроза для всего человечества"
                                                                                                                                     Стивен Хокинг.

         С одной стороны может показаться, что эта фраза очень надуманная и не содержит в себе большой угрозы, но к последней части данного цикла статей вам это уже не покажется на столько надуманным, ведь основная задача которую мы хотим решить - это создание искусственного архитектора.

среда, 6 марта 2019 г.

Phobos. Эксперимент по созданию ИИ в архитектуре. Часть 3. Основные виды ИИ

      "Когда компьютер свихнется из-за баб, без обид, или убьет себя из-за лишнего веса, тогда, может быть, я еще поверю в ИИ"
                                                                                                                                   
                                                                                                                                    "Dead like Me"
                                 
            Ну а пока еще этого не произошло (ли ?), давайте для начала посмотрим какие уже задачи решает ИИ. Мне нужно это сделать, что бы отвечать на вопрос - в какой задаче лучше применять тот или иной способ создания структуры ИНС.

суббота, 2 марта 2019 г.

Phobos. Эксперимент по созданию ИИ в архитектуре. Часть 2. Сбор данных

       "Проблема в том, что все алгоритмы машинного обучения, которые мы до сих пор видели, нуждаются в учителе, который покажет им правильный ответ. Они не могут научиться отличать опухолевую клетку от здоровой, если кто-то не повесит ярлыки «опухоль» и «здоровая клетка». А люди могут учиться без учителя, и делают это с самого первого дня своей жизни. Мы подошли к вратам Мордора , и долгий путь будет напрасным, если не обойти это препятствие. Но вокруг бастионов и стражников есть тропинка, и награда близка. Следуйте за мной… "
                                                                                                                          Педро Домингос 

       Знаменитый ученый практик в принципе описал всю суть проблемы машинного обучения. За последние десятилетия интерес к машинному обучению вырос в десятки тысяч раз и занимает лидирующую позицию в мире высоких технологий. Именно поэтому для своего нового коммерческого проекта Phobos я решил для начала написать сверточную нейронную сеть которая при помощи процедурного алгоритма научится находить на сайте застройщиков картинки, но не просто картинки , а планировки квартир, таким образом формируя обучающую выборку для ИИ. Не буду описывать все тонкости алгоритма, покажу лишь часть возможностей.

понедельник, 14 января 2019 г.

Искусственный интеллект или человек воплотит BIM ?

         Пока идут споры что есть BIM , что это вообще такое ? каков его физический или практический смысл ? в чем польза ? зачем оно вообще ? какими стандартами в сфере информационных технологий руководствоваться ? Project Enion решил пойти от обратного. Не создавать информацию ради информации, а наоборот научиться получать ее из окружающего пространства, с небольшим участием человека. В понятии "окружающая среда", есть небольшою нюанс и на этом нюансе мы остановимся немного подробнее.
         Но перед тем как начать, давайте договоримся, не стоит пытаться приложить опыт приложений в которых вы работали ранее, к статье, не стоит накладывать полученные знания о BIM к статье. Представьте себя совсем юным специалистом с не затуманенным сознанием, не младенцем, но с уровнем интеллекта позволяющим иметь уже понятие об окружающих тебя вещах. Статья заставит твои извилины поработать настолько, на сколько ты никогда не думал сможет твой мозг и перед началом нам с тобой необходимо уяснить основные термины которые встретятся в статье:

суббота, 1 декабря 2018 г.

КУБ2.5 BIM. Сборные плиты перекрытий. КЖ и КЖИ. Часть 2

          Проектный институт в котором я тружусь на данный момент, из месяца в месяц становится самым технологичным проектным подразделением не только города Москвы и даже не только РФ, но и даже не только в Европе.
           Пока конечно у нас есть проблемы связанные с форматом обмена информацией через формат IFC, проблемы нахождения коллизий, взаимодействие с Revit с ArchiCad и многое другое. Но у нас есть уже самая продвинутая система разработки конструкторской документации с производительностью 0.5 формата А3 в час и мы повышаем производительность. Это очень усредненный показатель и понятно, что можно на формате А0 начертить одну точку и наслаждаться этим, но у нас все нормально с адекватностью в выпуске документации.
           Статья очень большая и будет состоять из двух частей.

воскресенье, 4 ноября 2018 г.

Итоги стартапа CUBE за первые два месяца.

           Когда я взялся за проект в основе которого лежит машинное обучение я и представить не мог до каких границ смогу дойти и дойду ли и "перешагну" ли и т.д.
           Если честно до старта продаж я думал, что проект накроется медным тазом так как слишком много "но" стоит на пути к цели. И если посмотреть со стороны то я очень много допустил ошибок и просчетов. Одна из ошибок это попытка ориентироваться например на российский рынок, но обо всем по порядку.

понедельник, 22 октября 2018 г.

КУБ2.5 BIM. Сборные плиты перекрытий. КЖ и КЖИ. Часть 1.

         Как я и обещал, эта статья будет одной из последних в тематике  САПР и BIM. Результатом труда многих специалистов (программист / конструктор / тестировщик / аналитик и т.д.) стало появление интеллектуальных объектов системы КУБ2.5 для разделов КЖ и КЖИ.           Основным принципом при реализации столь большого проекта было исключение максимального возможного количества ошибок при проектировании, интеграция механик проверки и подсказок конструктору. Так же немаловажным принципом было создание инструментов автоматизации "конвейерного" проектирования, а не BIM ради BIMа.

CUBE. Экпорт модели в DXF

        Project Enion в первую очередь основан для изменении подходов к информационному моделированию и при этом они должны быть понятны всему и каждому. Именно поэтому в основе программы CUBE заложено машинное обучение на самом высоком уровне автоматизации процессов.
        В ближайшем обновлении программы будет возможно экспортировать полученную модель в любые графические программы по черчению/моделированию, но так же и в расчетные программы поддерживающие формат DXF.
       Масштаб экспорта модели 1 к 1, то есть поддерживаются реальные единицы пространства.
       Вот как выглядит модель (скриншот выполнен в программе CUBE):

Поиск по этому блогу