Нейросеть научили строить огромные стеклянные фасады

Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.

Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу https://n-n-n.ru.
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.

Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru

Традиционные методы строительства гнутых стеклянных фасадов дороги. Ученые создали ПО, которое не только удешевляет процесс, но и упрощает его на всех этапах реализации.

Фигурное стекло обычно изготавливаются с помощью метода «горячей гибки». Оно нагревается и формуется с помощью пресса или специальных машин. Это энергоемкий процесс, при котором образуются лишние отходы. Холодногнутое стекло — более дешевая альтернатива, при которой плоские стекла сгибают и прикрепляют к рамам. Но придумать форму, которая будет эстетически приятной и удобной для изготовления, учитывая хрупкость материала — сложная задача. Новый интерактивный инструмент проектирования помогает архитекторам в создании таких непростых конструкций.

Программное обеспечение (ПО), созданное группой ученых из IST Austria, TU Wien, UJRC и KAUST, позволяет пользователям интерактивно управлять дизайном фасада и получать немедленную обратную связь о возможности ее изготовления и эстетике панелизации. Это удобный способ выбрать лучший дизайн из предложенных. Новое ПО основано на глубокой нейронной сети, обученной для прогнозирования формы и технологичности стеклянных панелей. Кроме того, что пользователи могут адаптировать дизайн, ПО автоматически оптимизирует его для интеграции в обычный рабочий процесс архитектора.



steklo1.png

Проектирование фасадов из холодногнутого стекла представляет собой огромную вычислительную проблему. Для людей она слишком сложна, но для ПО с машинным обучением обработать тысячи данных и вариантов — не проблема. Ученые стремились создать ПО, которое позволило бы пользователю (не эксперту) интерактивно редактировать поверхность, получая в реальном времени информацию о форме изгиба стекла и напряжении для каждой отдельной панели. Они выбрали подход, основанный на данных: команда провела более миллиона симуляций для создания базы данных возможных изогнутых форм стекла, представленных в традиционном для архитектуры формате автоматизированного проектирования. Затем на этих данных была обучена глубокая нейронная сеть (DNN).

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (2 votes)
Источник(и):

ХайТек