Релиз приложения я планировал изначально на 1 сентября, но я смог устранить все проблемы быстрее чем планировал и опубликовал приложение раньше.
Приложение рассчитывает и реализует:
1. Эффективность конструктивных решений
2. Вертикальную нагрузку на пилоны и колоны
3. Положение центра тяжести грузовых площадок
4. Цветовое разбиение интенсивности распределения грузовых площадей в плите перекрытия
5. Экспорт результатов в файл формата DXF
6. Общий обмен файлами расчета между пользователями
7. Сканирование чертежей и любой информации через камеру телефона
8. Загрузка фотографий в формате PNG любого размера и разрешения
9. И многое другое
В телеграмм канале я опубликовал опросник о том , что бы хотелось видеть пользователям Prometey в будущем. Сейчас я пока занимаюсь переводом приложения на английский язык. Но на прошлой неделе я наконец-то решил задачу которая была самым высоким барьером на пути машинного обучения в строительной механике и сопромате. На примерно 20-ой математической функции я решил тестовую задачу. Все 19 до этого не давали нужный результат совсем, либо процент погрешности был намного больше чем 10%:
Каждый столбец это распределение процентов при решении ключевой задачи ИИ строительной механики. Я искал ответы на многих ресурсах, в книгах, в чатах гиков машинного обучения, математиков и т. д. И в какой-то момент я уже хотел изменить свой ответ в голосовании. Изначально я пытался обучить нейросеть через сверточные нейросети и хэш функции (для примера), но потом я решил попробовать крайнюю попытку и попробовать решить задачи совсем иным путем, через абстракции. Через некоторое время у меня получилось уже иная картина:
Тут уже видна непоколебимость при нахождении решения, причем верного. Суть решения объяснять долго, поэтому буду краток, смысл решения сводится в нахождении единиц по диагонали матрицы. Но пришлось усложнить нейросеть, что негативно скажется на производительности расчетов, уже не получится так быстро получать решение как с расчетом нормальной силы в пилонах. Благодаря данному ключевому решению я смог заложить часть кода для обучения нейросети в релизную часть приложения Prometey и опубликовать его раньше назначенного времени.
В данный момент я отбираю самые лучшие решения для обучения нейросети и тренирую Prometey через специальный инструмент для разработчиков внутри приложения не доступном для всех остальных пользователей.
Теперь подробнее о том, что увидят пользователи Prometey до конца этого года:
1. Нейросеть будет определять изгибающие моменты в перекрытии любой формы, размеров, толщины, и нагрузок приходящих на нее.
Справа инструмент анализ плиты перекрытия, пока не доступен для пользователей. Изначально я планировал тестирование на ноябрь месяц, но в результате положительных опытов у меня получилось ускорить этот процесс и уже в начале сентября 2019 года инструмент станет доступным. Хотя на dwg.ru мне отвели на это годы :) и совсем забыл, нейросеть находит именно эквивалентные изгибающие моменты :
2. На конец года планирую создать автоматического планировщика по пилонам в тестовом варианте, который будет генерировать неограниченное количество вариантов рационального расположения пилонов по архитектурным стенам и не только. Планирую, что демонстрация возможностей будет в виде стрима на котором Prometey в онлайн режиме будет генерировать варианты с расчетами.
В связи с большим спросом на данную тематику и большим количеством поломанных копий у различных команд разработчиков я решил больше даже отдаленно не намекать как и что работает, тем более описывать математику нахождения решений тех или иных задач. Только сухая демонстрация того, что умеет Prometey и ничего более.
Приложение рассчитывает и реализует:
1. Эффективность конструктивных решений
2. Вертикальную нагрузку на пилоны и колоны
3. Положение центра тяжести грузовых площадок
4. Цветовое разбиение интенсивности распределения грузовых площадей в плите перекрытия
5. Экспорт результатов в файл формата DXF
6. Общий обмен файлами расчета между пользователями
7. Сканирование чертежей и любой информации через камеру телефона
8. Загрузка фотографий в формате PNG любого размера и разрешения
9. И многое другое
В телеграмм канале я опубликовал опросник о том , что бы хотелось видеть пользователям Prometey в будущем. Сейчас я пока занимаюсь переводом приложения на английский язык. Но на прошлой неделе я наконец-то решил задачу которая была самым высоким барьером на пути машинного обучения в строительной механике и сопромате. На примерно 20-ой математической функции я решил тестовую задачу. Все 19 до этого не давали нужный результат совсем, либо процент погрешности был намного больше чем 10%:
Каждый столбец это распределение процентов при решении ключевой задачи ИИ строительной механики. Я искал ответы на многих ресурсах, в книгах, в чатах гиков машинного обучения, математиков и т. д. И в какой-то момент я уже хотел изменить свой ответ в голосовании. Изначально я пытался обучить нейросеть через сверточные нейросети и хэш функции (для примера), но потом я решил попробовать крайнюю попытку и попробовать решить задачи совсем иным путем, через абстракции. Через некоторое время у меня получилось уже иная картина:
Тут уже видна непоколебимость при нахождении решения, причем верного. Суть решения объяснять долго, поэтому буду краток, смысл решения сводится в нахождении единиц по диагонали матрицы. Но пришлось усложнить нейросеть, что негативно скажется на производительности расчетов, уже не получится так быстро получать решение как с расчетом нормальной силы в пилонах. Благодаря данному ключевому решению я смог заложить часть кода для обучения нейросети в релизную часть приложения Prometey и опубликовать его раньше назначенного времени.
В данный момент я отбираю самые лучшие решения для обучения нейросети и тренирую Prometey через специальный инструмент для разработчиков внутри приложения не доступном для всех остальных пользователей.
Теперь подробнее о том, что увидят пользователи Prometey до конца этого года:
1. Нейросеть будет определять изгибающие моменты в перекрытии любой формы, размеров, толщины, и нагрузок приходящих на нее.
Справа инструмент анализ плиты перекрытия, пока не доступен для пользователей. Изначально я планировал тестирование на ноябрь месяц, но в результате положительных опытов у меня получилось ускорить этот процесс и уже в начале сентября 2019 года инструмент станет доступным. Хотя на dwg.ru мне отвели на это годы :) и совсем забыл, нейросеть находит именно эквивалентные изгибающие моменты :
Изначально я планировал, что нейросеть будет находить примерные значения , но после тестов я получил очень точны значения даже на самых сложных конфигурациях плит и расположения пилонов и колонн на их. Пока обучение проходит на менее чем 1000 данных для обучения, но со временем я расширю обучение до 10 000 данных. Скорость отображения результатов расчета изгибающих моментов нейросетью занимает от десятой доли секунду до 10 секунд. Нейросеть показывает значение эквивалентного момента и значение вероятности в процентах.
В связи с большим спросом на данную тематику и большим количеством поломанных копий у различных команд разработчиков я решил больше даже отдаленно не намекать как и что работает, тем более описывать математику нахождения решений тех или иных задач. Только сухая демонстрация того, что умеет Prometey и ничего более.
v
ОтветитьУдалить