Из этой статьи вы узнаете:
Когда-то о нейросетях можно было услышать только в научных сообществах или фантастических фильмах. Сегодня это понятие всё чаще встречается в повседневной жизни. Нейросети научились распознавать образы, рисовать по текстовому описанию, сочинять музыку, даже общаться в чатах. Эти возможности в полной мере используют дизайнеры, проектировщики, копирайтеры, музыканты и представители других профессий. Конечно, нейросеть не заменит работу художника или создателя 3D-моделей. Но она может подать идею или создать заготовку для будущего проекта. К примеру, так мог выглядеть моноблочный АВР CHINT NZ7 по мнению одной из нейросетей.
Что такое нейронная сеть
Нейросеть — это математическая модель, которая функционирует по принципу работы нейронов головного мозга. Проще говоря, это попытка создания искусственного интеллекта на основе компьютерных алгоритмов. Такая программа или её аппаратное воплощение является аналогом биологических нейронных сетей. Главное отличие от традиционных алгоритмов состоит в том, что нейросеть не программируется, она обучается. В процессе обучения происходит анализ входных данных, выявление зависимостей и обобщение. В результате нейронная сеть способна давать результат, который не был заложен изначально, а был приобретён в процессе обучения. То есть нейросеть постоянно совершенствуется также, как это делает человеческий мозг на основе полученного опыта.
Практическое применение нейронных сетей
Одной из основных задач в энергетике является работа с индивидуальными проектами. Проектировщикам и инженерам-конструкторам приходится тратить огромное количество времени. Они создают новую либо изучают представленную заказчиком схему. Затем следует подбор оптимального конструкторского решения и компонентов для его реализации. После этого запрашиваются актуальные цены у разных поставщиков комплектующих. Итогом всей работы является расчёт стоимости для представления сметы заказчику. Примерно тем же самым вынуждены заниматься менеджеры по продажам, подбирая оборудование по проекту заказчика.
Нейросеть способна в разы сократить затраты времени. Она может самостоятельно распознать элементы на схеме, подобрать комплектующие на нескольких брендах, рассчитать стоимость и сформировать смету. В результате весь процесс сократится от нескольких дней до считанных минут. Это повысит коммерческую эффективность, а проектировщики, инженеры конструкторы и менеджеры по продажам смогут заняться решением более квалифицированных задач.
Принцип работы нейросети KONERGY AI
Давайте рассмотрим весь процесс на примере нейронной сети KONERGY AI. Она позволяет бесплатно подобрать оборудование и произвести расчёт стоимости комплектующих по однолинейной электрической схеме.
Загрузка изображения. Необходимо загрузить файл с изображением однолинейной электрической схемы в формате JPG или PNG.
Графическое распознавание. Нейросеть выполняет графическое распознавание и классификацию условных обозначений и подписей к ним. Одним из результатов работы нейронной сети будет загруженная схема с размеченными на ней элементами и подписями (обведены красным), а также отмеченными синими полосами соответствиями между ними.
Подбор оборудования. На основе полученных данных производится подбор компонентов для сборки низковольтного устройства. При этом учитываются характеристики, если таковые указаны на схеме. Подбор оборудования выполняется из компонентной базы бренда CHINT.
Расчёт стоимости. Нейросеть рассчитывает стоимость каждого распознанного компонента с учётом актуальных цен, а также стоимость готового низковольтного устройства в сборе. Далее формируется файл с подобранным оборудованием и ценами в формате Excel (.xlsx). Автоматически генерируется коммерческое предложение и счёт на оплату (с подписью и печатью).
Заключение
Таким образом, имея в наличии только файл с однолинейной схемой электрощита, можно за считанные минуты получить готовый список комплектующих для его сборки с указанием всех цен, коммерческим предложением и счетом на оплату. Оцените сами возможности нейросети KONERGY AI на нашем сайте или в чат-боте Telegram.
Просмотров: 1686
