Презентация с Большого BIM Просвета — Анастасия Анциферова из AIRI представила четыре разработки AIRI для проектирования
🟩Метод CoMa — модели для генерации массинга
На вход подаются текст с требованиями и ограничениями, координаты участка, изображение окружения. На выходе — 3D геометрия здания в JSON.
Есть два варианта:
— Обученная на датасете из 20 тысяч зданий в Мельбурне. Она выдает корректный формат (JSON) и стабильную геометрию, но простые формы.
— И большая модель (235B) без обучения с ручными правилами. Здесь геометрия уже сложнее, но с ошибками (артефактами и пересечениями).
В презентации есть таблица с результатами генерации массингов — при добавлении данных из Open Street Map и дальнейшем дообучении с подкреплением.
🟩IFC-QA — бенчмарк для проверки языковых моделей на понимание BIM-файлов.
Для этого большие IFC-файлы сначала конвертировали в базу данных, а затем прогнали по разным моделям по вопросам 5 категорий сложности — от простых фактов до многошаговых рассуждений. Выяснили — точность ответов модели падает на сложных вопросах, а большинство ошибок связаны с непониманием связей между объектами.
🟩Chat with IFC — модель для понимания графа IFC.
Пользователь может получать ответы по IFC-файлу в обычном чате.
IFC разворачивается в графовую БД, поддерживающую язык запросов Cypher и графовые алгоритмы. LLM служит привычным интерфейсом.
Под капотом: Memgraph (C++ backed, in-memory), Python 3.12, IfcOpenShell, LangGraph, LLM API.
🟩HouseDiffusion++ — улучшение базового метода HouseDiffusion для генерации комнат.
Для получения улучшенной версии базовую дообучили на датасете из 62 тысяч планировок, добавили cross-attention, пост-процессинг и экспорт в Revit. HouseDiffusion++ учитывает окна, двери, вентшахты и мокрые точки.
#BIMПросвет #БольшойBIMПросвет #БольшойBIMПросвет26 #BIMSupport #ББП26
🟩Метод CoMa — модели для генерации массинга
На вход подаются текст с требованиями и ограничениями, координаты участка, изображение окружения. На выходе — 3D геометрия здания в JSON.
Есть два варианта:
— Обученная на датасете из 20 тысяч зданий в Мельбурне. Она выдает корректный формат (JSON) и стабильную геометрию, но простые формы.
— И большая модель (235B) без обучения с ручными правилами. Здесь геометрия уже сложнее, но с ошибками (артефактами и пересечениями).
В презентации есть таблица с результатами генерации массингов — при добавлении данных из Open Street Map и дальнейшем дообучении с подкреплением.
🟩IFC-QA — бенчмарк для проверки языковых моделей на понимание BIM-файлов.
Для этого большие IFC-файлы сначала конвертировали в базу данных, а затем прогнали по разным моделям по вопросам 5 категорий сложности — от простых фактов до многошаговых рассуждений. Выяснили — точность ответов модели падает на сложных вопросах, а большинство ошибок связаны с непониманием связей между объектами.
🟩Chat with IFC — модель для понимания графа IFC.
Пользователь может получать ответы по IFC-файлу в обычном чате.
IFC разворачивается в графовую БД, поддерживающую язык запросов Cypher и графовые алгоритмы. LLM служит привычным интерфейсом.
Под капотом: Memgraph (C++ backed, in-memory), Python 3.12, IfcOpenShell, LangGraph, LLM API.
🟩HouseDiffusion++ — улучшение базового метода HouseDiffusion для генерации комнат.
Для получения улучшенной версии базовую дообучили на датасете из 62 тысяч планировок, добавили cross-attention, пост-процессинг и экспорт в Revit. HouseDiffusion++ учитывает окна, двери, вентшахты и мокрые точки.
#BIMПросвет #БольшойBIMПросвет #БольшойBIMПросвет26 #BIMSupport #ББП26