Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В ПНИПУ узнали, может ли ChatGPT писать коды для создания 3D-моделей
Для создания трехмерных моделей (архитектурных элементов, зданий, местности) используют специализированные программы. Некоторые из них строят 3D-модель на основе компьютерного кода, однако, для его написания нужны знания программирования. Ученые Пермского Политеха протестировали искусственный интеллект ChatGPT для написания таких кодов, чтобы выяснить, возможно ли с его помощью создавать трехмерные модели без специальных навыков.
Исследование опубликовано в материалах «VI Международной научно-практической конференции: Новые информационные технологии в архитектуре и строительстве». ChatGPT — это искусственный интеллект, обученный на обширных данных из интернета. Он ведет диалог как человек, отвечает на вопросы, учитывает предыдущую переписку, поддерживает общение на нескольких языках, знает синтаксис языков программирования. Ученые ПНИПУ протестировали еще одну его способность — генерировать программные коды для создания трехмерных моделей на основе словесного запроса.
Исследователи Пермского Политеха писали в ChatGPT запросы создать код для трехмерной модели, начиная с простых геометрических форм, архитектурных элементов и заканчивая сложными математическими фигурами. Всего политехники провели около 20 тестов. Полученные результаты (коды) загружали в программы Blender и OpenSCAD, которые формируют трехмерные модели на основе программного кода.
В первых тестах создавались 3D-модели для простых геометрических форм. Например, ученые ПНИПУ сформулировали задание в ChatGPT: «Напиши код на Python для Blender для создания куба». В ответ получали часть программного кода и комментарий о его работе от искусственного интеллекта (ИИ). Полученный код копировали и вставляли в специальное окно программы Blender (Scripting). В результате получили нужную фигуру.
После успешного опыта аналогичным способом ученые ПНИПУ попытались создать целые здания, например, православный храм. Код выполнен без замечаний компилятора (программа переводит текст на языке программирования в набор машинных кодов), но получившаяся фигура не соответствовала запросу и представляла собой набор кубов разных размеров. Неточности при ответе искусственного интеллекта называют «галлюцинациями». Чаще всего такое явление возникает, когда ИИ не хватает данных для точного ответа на конкретный вопрос.
Далее ученые Пермского Политеха предприняли еще несколько попыток. В качестве объектов в запросах выбрали более сложные математические формы, например, фрактальное дерево. Фрактал – это геометрическая фигура, обладающая свойством самоподобия, то есть из нее можно выделить части, подобные целой фигуре. Фрактальное дерево строится по следующему правилу: ветвь через определенное расстояние делится на две ветви, каждая из которых делится еще на две ветви и так далее. Такого рода структуры используют для моделирования природных явлений (лесного, горного ландшафта, поверхности морей).
В ChatGPT отправили запрос «напиши код на Python для Blender, чтобы создать фрактальное дерево». Получена трехмерная параметрическая модель. Это значит, что, меняя значение в одной строке, вся 3D-модель перестраивается. У ChatGPT можно попросить выделить конкретный параметр в отдельную строку. В коде для фрактального дерева, например, такой блок позволял регулировать количество итераций (повторений), длину первой ветви, угол отклонения ветвей и другие.
«Для создания качественных моделей важно указать, какой язык программирования используется в программе 3D-моделирования, какие именно параметры должны быть изменяемыми. Для простых фигур – высота, ширина, длина. Для сложных, например, количество витков, амплитуда волн и другие, которые зависят от конкретной фигуры. Стоит попросить ChatGPT написать подробные комментарии по работе кода, чтобы было легче понять, как он действует», – объясняет ассистент кафедры архитектуры и урбанистики ПНИПУ Александр Любимов.
Разработанный учеными Пермского Политеха подход позволит создать трехмерные модели, которые могут быть импортированы в архитектурные программы. А уже в них проведен расчет прочности, стоимости, выбор материала, разработка узлов сопряжения и так далее.
На данном этапе ChatGPT хорошо генерирует код для 3D-моделирования фигур. Однако трехмерные модели не всегда оправдывают ожидания. Исполнение кода сильно зависит от количества информации по данной тематике в открытом доступе. Нейросеть самообучается, со временем недостаток знаний в области программирования перестанет быть препятствием для проектировщиков и архитекторов. С другой стороны, необходимо правильно формулировать запрос, чтобы получить качественный результат.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые, работающие на Большом адронном коллайдере (БАК), обнаружили в результатах экспериментов неожиданные данные. Они могут свидетельствовать о существовании топония, связанного состояния топ-кварка и его антикварка.
Международная группа исследователей из Китая, США и Германии разработала метаматериал с выдающейся механической емкостью хранения энергии. Придать ему уникальные характеристики удалось за счет структуры — скрученных гибких стержней, деформирующихся по спирали.
Ученые из Наньянского технологического университета (Сингапур) разработали альтернативную фасадную плитку для охлаждения зданий. Ее особенность состоит в сочетании уникальных качеств, подсказанных самой природой. С одной стороны, большую энергоэффективность материалу придает использование грибницы. С другой — фактура, как у кожи слона, плотная, неровная, состоящая из складок и бугров и лишенная потовых и сальных желез.
Специалисты Института истории материальной культуры РАН ведут работы по созданию единого цифрового архива Старой Ладоги — древнейшего городского поселения на Северо-Западе России. В базу войдут оцифрованные материалы более чем за 100 лет археологических исследований: от рукописных отчетов экспедиций XX века до современных 3D-моделей раскопов.
Множество ученых по всему миру объединились, чтобы составить и опубликовать всеобъемлющую дорожную карту разработки межатомных потенциалов машинного обучения в области материаловедения и инженерии. Они подробно описали, как машинное обучение должно привести к революции в нашем понимании в проектировании и открытии новых материалов, позволяя проводить компьютерное моделирование атомов.
Ученые РТУ МИРЭА в сотрудничестве с МГУ имени М.В. Ломоносова создали новый способ изготовления пористой керамики из корунда методом холодного спекания. Они доказали, что пористую керамику для фильтрации воды можно создавать при температуре 450°С вместо обычных 1500°С. Такой результат получен впервые в мире. Этот подход позволяет создавать эффективные фильтрующие материалы при значительно меньших энергозатратах по сравнению с традиционными технологиями.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно