Что мешает создать сугубо инженерную генеративную нейросеть?

Question

[Александр Нестеров]

Сейчас очень много генеративных сетей, способных создавать тексты, картинки и музыку. В фото/видеоредакторы уже встроены ии (точно есть в DaVinci Resolve и Photoshop). Да, ии все еще далеко не идеальные, но уже неплохо справляющиеся. Но почему до сих пор не существует (и даже нет заявлений о разработке) ИИ для CAD/EDA систем?

Comments

[Василий Банников]

Потому что нужна обучающая выборка.
В случае текста у тебя есть весь интернет.
В случае с CAD - у тебя есть по сути только небольшое подмножество того же самого интернета.

Answer 1

[Максим Припадчев]

Нет фундаментального трансформера, который сведет, CAD диаграмму к векторному представлению. Как только сделают, тогда, будут появляется модели, которые будут внедрять в софт.

Пространства изображений не достаточно, для работы со специфическими диаграммами.

Comments

[rPman]

не говори гоп, вон, белки сворачивали с помощью трансформера, а там гораздо гораздо все сложнее

Answer 2

[Refguser]

тексты, картинки и музыку.

Всё это есть в великом кол-ве в интернете. На этом псевдоинтеллект и обучен (помните ещё несколько лет назад было много разговоров по бигдате? вот это и есть база для ИИ).
А специфичные вещи (ака чертежи) не имеют такой массовости, и, что немаловажно - методов логики построения и проверки корректности.

Я вон недавно искал решение для куда более простой задачи для ИИ - и то безуспешно. :(

Answer 3

[Ronaldo]

Вон для юнити делают MCP адаптеры, и заставляют движок строить игровые сцены и классы компонентов. https://github.com/IvanMurzak/Unity-MCP
Причем прицепить можно практически любую модель, удаленные и локальные.
Большие модели и так знают очень много, MCP позволяют "на пальцах" пояснить модели что умеет адаптер и она сразу начинает работать в системе.
Возможно для CAD систем тоже что то подобное есть.
Вот что выдал Джемини - https://github.com/daobataotie/CAD-MCP

CAD-MCP Server: Проект на GitHub, который обеспечивает управление такими CAD-программами, как AutoCAD, GstarCAD и ZWCAD, с помощью текстовых команд. Он может выполнять базовые операции черчения, управлять слоями и сохранять файлы.

Интеграция с AutoCAD: Существуют готовые MCP-серверы для интеграции AutoCAD с AI-агентами. Это позволяет создавать и изменять чертежи, отправляя команды на естественном языке.

Поддержка другого ПО: Помимо традиционных CAD-систем, MCP-интеграции созданы и для другого ПО в сфере проектирования и моделирования, включая FreeCAD, Blender, SketchUp, Revit и Rhino. Это значительно расширяет возможности автоматизации в архитектуре, проектировании и строительстве (AEC).

В целом, эти адаптеры работают как мост, который "переводит" команды пользователя с обычного языка на язык, понятный CAD-программе, и позволяет выполнять действия в среде проектирования без прямого использования интерфейса.

Comments

[Руслан .]

В автокаде 14 под dos мы все тоже самое делали в смысле управления. Все словами писали :)

Answer 4

[sergeperovsky]

Тексты, картинки и музыка могут нравиться или нет. Чисто субъективная оценка.
Спроектированное устройство будет работать или нет. А может вообще быть опасно.
Спроектированное здание будет стоять или развалится.
Другой уровень ответственности - другие требования к надежности инструмента.
А ИИ ненадежен по своей сути. Он обучен на некотором множестве пар задача-результат.
Представим задачу точкой в некотором пространстве задач. И результат - точкой в пространстве результатов.
Если реальная задача лежит "внутри" облака обучающих задач, то будет проведена интерполяция и мы скорее всего получим адекватный результат. А если нет, то происходит гораздо менее надежная экстраполяция и ИИ начинает "галлюцинировать".
Проблема в том, что мы не знаем даже размерности пространства задач и не можем проверить, что наша задача находится внутри обучающего облака.
Внедрять ИИ в CAD-системы конечно начнут, раз такой вопрос возник. Но конструктор должен помнить, что за результат отвечает он. И проверять и перепроверять все решения ИИ.