Forwarded from Всё о стройке
🇰🇿Наши казахстанские коллеги из ГК Шар Құрылыс тоже (как и «Техзор») посетили крупнейшую в Дубае выставку строительной индустрии «BIG 5»
В видео выше директор по цифровизации ГК Шар Құрылыс Чингизхан Файзуллин специально для ТГ «Всё о стройке» заснял ИИ-решение, которое сканирует область, оценивает объем работ, далее сравнивает эту информацию и показывает результат в виде графиков.
Также из интересного на выставке представлено: тендерная платформа Lexacon, комплексный продукт для проектирования Qubu, дроны от VERTLINER, система для управления строительной площадкой на основе 3D-моделей Specter automation.
Всё, что считаете интересным, — кидайте @svetlanaopryshko либо в наш бот😉
Справочно:
Шар-Құрылыс — это казахстанский строительный холдинг с собственным домостроительным комбинатом, который уже более 25 лет строит жилье и имеет 17 завершенных объектов.
#цифровизация
В видео выше директор по цифровизации ГК Шар Құрылыс Чингизхан Файзуллин специально для ТГ «Всё о стройке» заснял ИИ-решение, которое сканирует область, оценивает объем работ, далее сравнивает эту информацию и показывает результат в виде графиков.
Также из интересного на выставке представлено: тендерная платформа Lexacon, комплексный продукт для проектирования Qubu, дроны от VERTLINER, система для управления строительной площадкой на основе 3D-моделей Specter automation.
Всё, что считаете интересным, — кидайте @svetlanaopryshko либо в наш бот😉
Справочно:
Шар-Құрылыс — это казахстанский строительный холдинг с собственным домостроительным комбинатом, который уже более 25 лет строит жилье и имеет 17 завершенных объектов.
#цифровизация
👍9🔥9🤔6⚡6❤5👏1
SoET2024_Report.pdf
25.2 MB
State of European Tech: результаты европейского тех-сектора за 10 лет
Аналитики Atomico и Invest Europeк изучили рынок европейских технологий и подготовили отчет. Мы собрали главное⬇️
⚫️ Несмотря на кадровый голод, сейчас в Европе в тех-секторе работает 3,5 млн человек. Это в 7 раз больше, чем в 2015 году, что показывает рост количества разработок в отрасли компьютерных технологий за 10 лет. Это подтверждает и сумма инвестиций: за 2015-2024 — $426 млрд, за 2005-2015 — всего $43 млрд.
⚫️ Отмечен рост темпов возникновения и новых компаний, и компаний с оценкой более $1 млрд: 35 тысяч новых и 358 в миллиард. Эти компании за 10 лет заработали почти $1 трлн, но 33% респондентов назвали недостаток ликвидности и распределения ключевым барьером для инвестиций в венчур.
⚫️ Искусственный интеллект захватывает мир — за 10 лет число специалистов по нему увеличилось в 6 раз, до 159 тысяч человек. 23% всех сделок до $5 млн в 2024-м забрали проекты, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.
⚫️ К 2034 году тех-сектор Европы может достигнуть стоимости $8 трлн с кадровым резервом в 20 миллионов человек к 2034 году.
Полностью отчет в прикрепленном файле⬆️
Аналитики Atomico и Invest Europeк изучили рынок европейских технологий и подготовили отчет. Мы собрали главное
Полностью отчет в прикрепленном файле
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8🤔7👍6👏6❤5⚡4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда нужно собрать большой датасет для непрерывной видеоаналитики😁
👍8🔥8👏7❤5🤔5⚡3😁2
Почему нейросети не подходят для проектирования кварталов и городов
Наткнулись на интересное мнение. На Хабре Егор Смирнов, разработчик из лаборатории «Интеллектуальные технологии городского планирования» Университета ИТМО, рассуждал, что нейросети не применимы для генерации целого квартала или города. Почему?
Недостаток качественных данных для обучения
Нейросети нужно «скормить» огромный объем реализованных проектов, чтобы она научилась выдавать приемлемый результат. И счет идет не на сотни, а на десятки тысяч. Столько у наших застройщиков нет. К тому же нужны машиночитаемые планы. То есть либо доставать сразу такие, либо переводить — это время.
И еще один вопрос — а судьи кто? Кто будет решать, какие проекты добавлять в датасет, и по каким критериям? Это к моменту про качество данных для обучения. Если давать нейросети проекты с косяками, то и она выдаст сплошные косяки. И если на генерации картинок это приводит всего лишь к шести пальцам, то в стройке такое не пройдет. Нужно 100% соответствие нормативам и стандартам, иначе проект просто не пройдет экспертизу.
Биг дата тоже не вариант
Нейросети пытаются обучить находить закономерности на картах, но городская застройка меняется, сохраняя какие-то рудименты прошлого, которые нейросети не понять. На картах нет множества данных, необходимых для строительства. Они есть в городских администрациях... Вот, собственно, этим и хороша ИСУП, так как там, по идее, содержится вся взаимосвязанная информация о территории. Но никто не давал доступа к ИСУП и «Стройкомплексу» для обучения нейросетей.
Что делать
Использовать алгоритмы для расчетов, а нейросетям отдать первоначальную генерацию визуалов, чтобы застройка не выглядела математически выверенной матрицей без души.
Наткнулись на интересное мнение. На Хабре Егор Смирнов, разработчик из лаборатории «Интеллектуальные технологии городского планирования» Университета ИТМО, рассуждал, что нейросети не применимы для генерации целого квартала или города. Почему?
Недостаток качественных данных для обучения
Нейросети нужно «скормить» огромный объем реализованных проектов, чтобы она научилась выдавать приемлемый результат. И счет идет не на сотни, а на десятки тысяч. Столько у наших застройщиков нет. К тому же нужны машиночитаемые планы. То есть либо доставать сразу такие, либо переводить — это время.
И еще один вопрос — а судьи кто? Кто будет решать, какие проекты добавлять в датасет, и по каким критериям? Это к моменту про качество данных для обучения. Если давать нейросети проекты с косяками, то и она выдаст сплошные косяки. И если на генерации картинок это приводит всего лишь к шести пальцам, то в стройке такое не пройдет. Нужно 100% соответствие нормативам и стандартам, иначе проект просто не пройдет экспертизу.
Биг дата тоже не вариант
Нейросети пытаются обучить находить закономерности на картах, но городская застройка меняется, сохраняя какие-то рудименты прошлого, которые нейросети не понять. На картах нет множества данных, необходимых для строительства. Они есть в городских администрациях... Вот, собственно, этим и хороша ИСУП, так как там, по идее, содержится вся взаимосвязанная информация о территории. Но никто не давал доступа к ИСУП и «Стройкомплексу» для обучения нейросетей.
Что делать
Использовать алгоритмы для расчетов, а нейросетям отдать первоначальную генерацию визуалов, чтобы застройка не выглядела математически выверенной матрицей без души.
🔥13⚡7❤6👏5🤔4👍2
Последний день осени, а мы уже нашли подарок вашему отделу ИИ-разработки. Это одна из самых больших баз материалов по LLM: бесплатные курсы, инструменты, открытые модели, видео и многое другое.
Вы знаете, кому переслать. #учимся
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👏7⚡7👍5❤4🤔4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания Niantic обучает большую геопространственную модель (БГМ) на данных игроков Pokémon Go
Почему именно покемоны
Потому что игроки за 8 лет отсканировали телефонами миллион реальных локаций с разных ракурсов — это несколько миллионов фотографий с привязкой к локации, сезону и времени суток. На данный момент это самый большой датасет пространственных данных в мире.
Чем поможет роботам и нейросетям
Нейросети и роботы ориентируются в пространстве на основе данных, которые им дали. Они знают только ту часть реального мира, которую им показали на фото и видео, и не умеют достраивать среду вокруг.
Инженеры Niantic начали решать эту проблему и разработали нейросеть MicKey, которая сравнивает объекты и по закономерностям понимает, что это один и тот же объект под разными углами.
Теперь они хотят создать БГМ и обучить ее на данных, полученных от игроков в Pokémon Go. Так что истерия по ловле покемонов в дополненной реальности принесет пользу — роботы и нейросети научатся определять мир не точками, а целыми объектами, что в разы улучшит их осознание окружающего мира. И самое важное — не сами данные, на которых ее обучат, а то, какие выводы научится делать на них нейросеть. То есть она станет более автономной, а значит, для устройств, имеющих БГМ в основе, нужно будет меньше операторов.
Новая модель будет применима для игровой индустрии, беспилотных устройств, гаджетов на дополненной и виртуальной реальности. А в стройке это поможет автоматизировать процессы геодезии, строительного контроля и т.д.
Почему именно покемоны
Потому что игроки за 8 лет отсканировали телефонами миллион реальных локаций с разных ракурсов — это несколько миллионов фотографий с привязкой к локации, сезону и времени суток. На данный момент это самый большой датасет пространственных данных в мире.
Чем поможет роботам и нейросетям
Нейросети и роботы ориентируются в пространстве на основе данных, которые им дали. Они знают только ту часть реального мира, которую им показали на фото и видео, и не умеют достраивать среду вокруг.
Инженеры Niantic начали решать эту проблему и разработали нейросеть MicKey, которая сравнивает объекты и по закономерностям понимает, что это один и тот же объект под разными углами.
Теперь они хотят создать БГМ и обучить ее на данных, полученных от игроков в Pokémon Go. Так что истерия по ловле покемонов в дополненной реальности принесет пользу — роботы и нейросети научатся определять мир не точками, а целыми объектами, что в разы улучшит их осознание окружающего мира. И самое важное — не сами данные, на которых ее обучат, а то, какие выводы научится делать на них нейросеть. То есть она станет более автономной, а значит, для устройств, имеющих БГМ в основе, нужно будет меньше операторов.
Новая модель будет применима для игровой индустрии, беспилотных устройств, гаджетов на дополненной и виртуальной реальности. А в стройке это поможет автоматизировать процессы геодезии, строительного контроля и т.д.
⚡8❤7🔥6👏6🤔6👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MasterPlanner от компании XKool AI — инструмент на ИИ для автоматизированного проектирования городской среды
MasterPlanner — сервис для роботизированного проектирования. Он позволяет создавать мастер-планы, учитывающие нормативные ограничения, а также существующую городскую застройку.
Кроме этого сервиса, китайский стартап XKool AI разрабатывает и другие инструменты для градостроительства и проектирования зданий на основе искусственного интеллекта. Компания также предлагает свои облачные мощности для производства вычислений.
Сайт сервиса.
MasterPlanner — сервис для роботизированного проектирования. Он позволяет создавать мастер-планы, учитывающие нормативные ограничения, а также существующую городскую застройку.
Кроме этого сервиса, китайский стартап XKool AI разрабатывает и другие инструменты для градостроительства и проектирования зданий на основе искусственного интеллекта. Компания также предлагает свои облачные мощности для производства вычислений.
Сайт сервиса.
👍9❤8👏7🤔7⚡5🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пара коробок, и вуаля — визуализация в 3D готова
Polycam создаст быструю 3D-модель помещения, дома или квартала для презентации клиенту. Главное — иметь Айфон, начиная с 12 pro-модели, — без него не работает.
Попробовать можно здесь.
Polycam создаст быструю 3D-модель помещения, дома или квартала для презентации клиенту. Главное — иметь Айфон, начиная с 12 pro-модели, — без него не работает.
Попробовать можно здесь.
🔥10⚡9👍6👏5❤4🤔3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Почему МТС использует цифровых аватаров реальных людей для обучения сотрудников
Потому что это дешевле и позволяет быстро адаптировать курс под разные аудитории. Раньше на создание курса в компании уходило до 4 месяцев, после внедрения в процесс нейросети Altego дело ускорилось. Достаточно снять несколько видео с реальным человеком, обучить ИИ его поведению, прописать ограничения (что точно не сделает и не скажет) и сценарий. Аватар практически неотличим от живого человека.
МТС уже внедрили технологию цифровых аватаров в нескольких проектах: аватар IT-эксперта провел онлайн-курс по программированию на Go, а копии руководителей начали присутствовать на тренингах эйчаров — это повысило вовлеченность сотрудников.
Почему цифровые аватары становятся все более популярными
Люди хотят жить вечно и иметь лучшую версию себя, а бизнес — автоматизировать и оптимизировать процессы, развивать новые направления, а еще потому что цифровая трансформация — это тренд на ближайшую перспективу. Об этом свидетельствуют и аналитики. Так, по данным Kings Research, рынок цифровых аватаров вырастет с 2023 по 2031 в 20 раз и достигнет 454,75 млрд долларов.
А в строительстве есть?
Технологии цифровых аватаров применяется уже и в продажах недвижимости. Например, компании PLAYESTATE и BOOST Ai Manager создают цифровых аватаров брокеров для коммуникации с клиентами, проведения виртуальных прогулок по ЖК и многого другого.
А на видео — Евгений Черешнев, вице-президент по стратегии и инновациям МТС, презентует цифровых двойников, созданных на нейросети телекома Altego.
Потому что это дешевле и позволяет быстро адаптировать курс под разные аудитории. Раньше на создание курса в компании уходило до 4 месяцев, после внедрения в процесс нейросети Altego дело ускорилось. Достаточно снять несколько видео с реальным человеком, обучить ИИ его поведению, прописать ограничения (что точно не сделает и не скажет) и сценарий. Аватар практически неотличим от живого человека.
МТС уже внедрили технологию цифровых аватаров в нескольких проектах: аватар IT-эксперта провел онлайн-курс по программированию на Go, а копии руководителей начали присутствовать на тренингах эйчаров — это повысило вовлеченность сотрудников.
Почему цифровые аватары становятся все более популярными
Люди хотят жить вечно и иметь лучшую версию себя, а бизнес — автоматизировать и оптимизировать процессы, развивать новые направления, а еще потому что цифровая трансформация — это тренд на ближайшую перспективу. Об этом свидетельствуют и аналитики. Так, по данным Kings Research, рынок цифровых аватаров вырастет с 2023 по 2031 в 20 раз и достигнет 454,75 млрд долларов.
А в строительстве есть?
Технологии цифровых аватаров применяется уже и в продажах недвижимости. Например, компании PLAYESTATE и BOOST Ai Manager создают цифровых аватаров брокеров для коммуникации с клиентами, проведения виртуальных прогулок по ЖК и многого другого.
А на видео — Евгений Черешнев, вице-президент по стратегии и инновациям МТС, презентует цифровых двойников, созданных на нейросети телекома Altego.
🔥7🤔7❤6👍6⚡6👏4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Polycam 3D-модели можно создавать методом Gaussian Splatting
Этот метод помогает создать цифровой двойник территории с высокой детализацией. Можно загружать до 2000 фото, а также пакет видео, каждое продолжительностью до 15 минут.
Сами создатели рекомендуют использовать дроны от DJI с функцией «Точка интереса», которая заставляет дрон вращаться вокруг объекта.
С помощью плагинов можно импортировать модели, созданные этим способом в Unity, Unreal и другом софте.
Попробовать бесплатно можно здесь.
Этот метод помогает создать цифровой двойник территории с высокой детализацией. Можно загружать до 2000 фото, а также пакет видео, каждое продолжительностью до 15 минут.
Сами создатели рекомендуют использовать дроны от DJI с функцией «Точка интереса», которая заставляет дрон вращаться вокруг объекта.
С помощью плагинов можно импортировать модели, созданные этим способом в Unity, Unreal и другом софте.
Попробовать бесплатно можно здесь.
⚡10❤9🤔9👏5🔥4👍1
Forwarded from Всё о стройке
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Rocket Group запустила облачную версию rTIM!
Теперь архитекторы и строительные компании могут начать работу с платформой мгновенно — без долгой настройки. Если раньше rTIM предлагалась только в кастомной версии, то теперь облачный формат позволяет сразу приступить к базовым задачам.
Платформа позволяет за 5 минут генерировать концепции развития территории. Экономия времени на согласование концепций и подготовку градостроительных решений – до 75%.
Например, на видео показано, как rTIM мгновенно рассчитывает ТЭП. То есть можно за пару минут оценить экономический потенциал участка.
Rocket Group также поделилась планами дальнейшего развития платформы. В 2025 году будет выпущено обновление, включающее расширение вариантов морфологий, благоустройства и паркингов.
Теперь архитекторы и строительные компании могут начать работу с платформой мгновенно — без долгой настройки. Если раньше rTIM предлагалась только в кастомной версии, то теперь облачный формат позволяет сразу приступить к базовым задачам.
Платформа позволяет за 5 минут генерировать концепции развития территории. Экономия времени на согласование концепций и подготовку градостроительных решений – до 75%.
Например, на видео показано, как rTIM мгновенно рассчитывает ТЭП. То есть можно за пару минут оценить экономический потенциал участка.
Rocket Group также поделилась планами дальнейшего развития платформы. В 2025 году будет выпущено обновление, включающее расширение вариантов морфологий, благоустройства и паркингов.
⚡10🤔9👏6❤4👍4🔥4