Как с помощью нейросети создать чертеж + лучшие ИИ

Традиционные методы обучения черчению постепенно уступают место цифровым технологиям.

В статье рассказываем, как использовать искусственный интеллект (ИИ) для создания чертежей по описанию или по фото. А в конце делимся подборкой бесплатных нейросетей, которые делают чертежи онлайн.

Кстати, мы уже писали о том, как зарабатывать на чертежах. Еще больше полезных материалов из мира образования ищите на нашем Telegram-канале. И не забывайте следить за акциями и скидками от компании — с ними еще выгоднее учиться на отлично.

Отличия классических САПР-систем для генерации чертежей от нейросетей

Классические САПР-системы (системы автоматизированного проектирования) очень долго были стандартом в области черчения, но в последние годы появились нейросети, которые могут генерировать чертежи. Между классическим подходом к созданию чертежей и их созданием с помощью нейросетей есть определенные отличия.

Функциональность и принцип работы

Классические САПР-системы основаны на точном определении геометрических примитивов и их взаимосвязей. Пользователь строит чертеж, задает координаты точек, линии, окружности, прописывает размеры и накладывает ограничения, и САПР при этом дает высокую точность и контроль над каждым элементом чертежа. Нейросети учатся на примерах других чертежей: они анализируют похожие данные и находят закономерности, а после получения запроса строят новый чертеж, который они видели в процессе обучения. Тут важен не только точный ввод параметров, а больше описание желаемого результата.

Точность и контроль

Основное преимущество САПР-систем — абсолютная точность. Каждый элемент чертежа определяется математически, это исключает ошибки. Нейросети могут допускать неточности и не соответствовать строгим стандартам, особенно, если в обучающем наборе данных не было достаточно примеров высокого качества. В САПР полный контроль над процессом создания чертежа: пользователь определяет каждый элемент, может вносить изменения и проверять соответствие нормам и стандартам. В случае с нейросетями не всегда можно точно предсказать, как нейросеть отреагирует на внесенные изменения.

Скорость и автоматизация

САПР требует от пользователя знания интерфейса, инструментов и принципов построения чертежей, даже опытный специалист тратит время на рутинные операции. Нейросети могут генерировать чертежи быстрее, особенно типовые или повторяющиеся элементы. Они могут автоматизировать создание чертежей на основе текстового описания или эскиза, это экономит время и усилия учащегося.

Обучение и доступность

Освоение САПР-систем требует времени и специализированных курсов — интерфейс и функциональность могут быть сложные для новичков. Нейросети, обычно, интуитивно понятны и не требуют глубоких знаний в области черчения. Пользователь может работать с нейросетями через простой интерфейс или текстовые запросы, это делает их доступными для студентов, которые только начинают изучать черчение.

Креативность

САПР — это инструмент, который помогает точно реализовать задуманное. Нейросети могут предложить неожиданные и креативные варианты, например, сгенерировать чертежи, которые человек никогда бы не придумал, это открывает возможности для инноваций в проектировании.

Как работает нейросеть при генерации чертежей

Одни из самых интересных возможностей нейросетей — это способность генерировать чертежи на основе текстовых описаний или даже фотографий. Как это происходит?

1. Текстовые описания. Нейросеть анализирует текст и разбивает его на ключевые слова и фразы.  Представьте, что просите друга нарисовать стол, вы говорите: «Нарисуй прямоугольный стол с четырьмя ножками». Нейросеть делает примерно то же самое: она понимает, что нужно нарисовать прямоугольник (столешницу) и четыре линии (ножки). После этого нейросеть на основании других чертежей определяет их расположение и размеры. Сложные описания, например, технические требования или спецификации тоже можно интерпретировать и преобразовать в чертеж.
2. Фотографии. В случае фотографий нейросеть использует алгоритмы компьютерного зрения, чтобы проанализировать изображения. Она распознает объекты, определяет их форму и размеры, а еще взаимосвязь между ними. Например, если нейросети показать фотографию детали, она может распознать ее форму, определить размеры и сделать чертеж, который можно использовать для производства этой детали.

Примеры использования искусственного интеллекта в AutoCAD и Компас-3D

Популярные программы для создания чертежей, например, AutoCAD и Компас-3D тоже используют ИИ в своей работе.

Использование ИИ для чертежей в AutoCAD

Автокад активно использует ИИ для улучшения подготовки чертежей:

1. Автоматическое создание чертежей на основе эскизов. Студенты могут представить в AutoCAD эскиз от руки, который потом преобразуется в точный цифровой чертеж с помощью ИИ. Это сокращает время, которое студент затрачивает на ввод данных и уменьшает вероятность ошибок.
2. Оптимизация дизайна. ИИ анализирует чертежи и предлагает варианты оптимизации с учетом разных факторов: прочность конструкции, расход материалов, эргономика. Это функция в AutoCAD помогает студентам принимать обоснованные решения и улучшать качество своих проектов.
3. Автоматическое нахождение ошибок. Искусственный интеллект в AutoCAD может найти несоответствия в чертежах: неверные размеры, пересекающиеся линии или некорректные соединения. Это помогает избежать дорогостоящих ошибок на этапе реализации проекта.
4. Создание 3D-моделей из 2D-чертежей. ИИ в AutoCAD может автоматически генерировать трехмерные модели на основе двухмерных чертежей, это упрощает визуализацию и анализ проектов.

Использование ИИ для чертежей в Компас-3D

Компас-3D тоже активно внедряет возможности нейросети и ИИ для повышения эффективности проектирования и создания чертежей. В Компас-3D ИИ используют для:

1. Автоматизации рутинных операций. ИИ в Компас-3D может автоматически выполнять повторяющиеся задачи, например, добавлять стандартные элементы, наносить размеры и оформлять чертежи в соответствии с ГОСТ. Это освобождает студентов от монотонной работы и помогает им сосредоточиться на творческих аспектах проектирования.
2. Интеллектуальной поддержки проектирования. ИИ в Компас-3D дает рекомендации на основе разных проектов и баз данных по выбору материалов, компонентов и технологических процессов при создании и реализации чертежей. Это помогает студентам принимать обоснованные решения и не допускать ошибки при проектировании.
3. Автоматического создания спецификаций. ИИ в Компас-3D может автоматически генерировать спецификации на основе чертежей, что экономит время и уменьшает вероятность ошибок при составлении документации.
4. Анализа прочности и устойчивости конструкций. ИИ в Компас-3D может проводить предварительный анализ прочности и устойчивости конструкций на основе чертежей, это помогает студентам найти проблемы на ранних этапах проектирования.

Кстати! Для наших читателей сейчас действует скидка 10% на любой вид работы

Может ли чат GPT реально помочь студентам при создании чертежей

Чат GPT — одна из самых известных и универсальных нейронных сетей. Конечно, она не может напрямую создать готовый чертеж и загрузить его в AutoCAD, но у нее большой потенциал в проектировании и создании чертежей:

1. Помощь в понимании нормативной документации. Генератор GPT может объяснить сложные пункты ГОСТов и СНиПов и перевести их на простой и понятный язык. Например, можно спросить: объясни простыми словами требования ГОСТ 2.307-2011 к обозначению размеров на чертежах.
2. Генерация технических заданий. Чат GPT может помочь сформулировать четкое и подробное техническое задание на чертеж с учетом параметров и требований. Например, можно ввести данные о проектируемой детали, материал, размеры, функциональное назначение и попросить сгенерировать техническое задание для создания ее чертежа.
3. Поиск информации. Чат GPT может быстро находить нужную информацию о материалах, компонентах, технологиях и стандартах, которые связаны с созданием чертежа. Например, можно спросить: какие есть стандартные допуски на обработку стальных деталей.
4. Разработка текстовых пояснений и спецификаций. Чат GPT может помочь в написании текстовых пояснений к чертежам, спецификаций и другой сопроводительной документации. Например, можно попросить написать краткое описание работы узла, который  изображен на чертеже.
5. Генерация примеров и шаблонов. Чат GPT может показать примеры чертежей и шаблоны для разных типов деталей и конструкций, это поможет студентам лучше понять принципы оформления и компоновки чертежей. Например, можно запросить пример чертежа болтового соединения с указанием всех нужных обозначений.

Использование чата GPT для подготовки чертежей: инструкция и примеры запросов

Посмотрите советы по работе с чатом ГПТ для рисования чертежей:

1. Подготовка запроса. Четко и конкретно формулируйте свой запрос: чем подробнее опишете задачу, тем точнее и полезнее ответ получите.
2. Указание нормативной документации. Указывайте стандарты и ГОСТы, которые нужно учитывать при создании чертежа.
3. Использование ключевых слов. Используйте ключевые слова, которые связаны с черчением, проектированием и инженерией.
4. Проверка информации. Всегда проверяйте информацию, которую сгенерировал чат GPT. Помните, нейросеть — это не замена квалифицированного специалиста.

Посмотрите примеры запросов для чата GPT при создании чертежей:

• объясни, как правильно указывать допуски и посадки на чертеже по ГОСТ 2.307-2011;
• сгенерируй техническое задание на создание чертежа вала редуктора, изготовленного из стали 45;
• какие стандартные размеры резьбы М10 существуют по ГОСТ 9150-2002;
• напиши краткое пояснение работы клиноременной передачи, изображенной на чертеже;
• предоставь пример чертежа фланцевого соединения трубопровода.

Нейросети и ИИ-инструменты под технические чертежи 

Посмотрите подборку нейросетей и популярных ИИ-инструментов для создания технических чертежей:

1. AutoML + Python/AI + AutoCAD API — это кастомный ИИ-пайплайн с обучением модели, который подходит для крупных задач. Модель можно обучить, например, с использованием TensorFlow или PyTorch, она будет генерировать параметры объектов, а потом скриптами (AutoLISP/Python) формировать чертежи в AutoCAD через API. Этот способ подходит для сложных, параметрических и повторяющихся чертежей, из минусов — требует опыта в ML и CAD API.
2. ChatGPT + OpenSCAD — это текстовая генерация CAD-кода. ChatGPT может писать OpenSCAD-скрипты по описанию. Полученные 3D-модели можно экспортировать в STL/STEP, а потом преобразовать в 2D-чертежи в CAD-системах, например, FreeCAD. Такая генерация подходит для инженерных задач, прототипов, деталей, из минусов — требуется знание CAD-циклов экспорта
3. FreeCAD + Python/AI-макросы — это схема системы проектирования open-source CAD с возможностью автоматизации. Ее можно использовать вместе с ChatGPT или с GPT API для генерации Python-скриптов, которые создадут чертежи и модели в FreeCAD. Подходит для студенческих и инженерных проектов, из минусов — систему сложнее настроить.
4. Sketch2CAD / pix2CAD — это нейросеть «картинка в CAD-чертеж». Нейросеть распознает нарисованные от руки схемы и превращает их в технические CAD-чертежи (DXF, SVG и т. д.). Подходит для исследовательских проектов MIT, DeepMind, KAUST, из минусов — пока в основном в виде демо и статей (прототипы).
5. CADSketcher (для Blender) — это CAD-дополнение с параметризацией и скриптами. Плагин можно интегрировать с Python/ИИ, чтобы генерировать параметрические 2D-чертежи (соотношения, размеры и т. д.). Применяют в креативно-инженерных задачах, из минусов — непромышленный стандарт.
6. Autodesk Forma (бывший Spacemaker) — это ИИ-помощник в проектировании. Он может оптимизировать планировки и чертежные решения, например, по инсоляции, плотности, расстояниям, работает на уровне урбанистики и архитектуры. Подходит для студентов архитектурных направлений, градостроительных планов, из минусов — работает в своей нише, не заменит AutoCAD.

Преимущества и недостатки использования нейросетей для создания чертежей

У использования нейросетей для генерации чертежей есть как преимущества, так и определенные недостатки.

Преимущества:

1. Экономия времени и ресурсов. Нейросеть может генерировать чертежи быстрее, чем человек, особенно, когда речь идет о создании большого количества типовых или предварительных эскизов. Это помогает инженерам и дизайнерам сосредоточиться на сложных и творческих задачах, которые требуют человеческого интеллекта и опыта. Еще автоматизация черчения с помощью нейросетей снижает затраты на оплату труда и сокращает сроки выполнения проектов.
2. Улучшение качества начальных эскизов. Нейросети могут генерировать точные и детализированные чертежи на начальных этапах проектирования, это помогает найти потенциальные проблемы и ошибки на ранних стадиях. Еще нейросети могут предложить новые и нестандартные решения, которые человек мог упустить.

Недостатки: 

1. Недостаточная точность результатов. Нейросети генерируют чертежи на основе существующих данных, если эти данные неполные или неточные результат может быть ошибочный. Нужно тщательно проверять чертежи, которые сгенерировала нейросеть и вносить нужные исправления.
2. Трудности при работе со сложными проектами. Нейросети лучше справляются с типовыми задачами, но когда речь идет о создании уникальных и сложных конструкций, которые требуют глубокого понимания и творческого подхода возможности нейросетей ограничены. В таких случаях нужно участие опытных инженеров и дизайнеров, которые могут контролировать процесс и вносить изменения.

Теперь вы знаете, как создать чертеж с помощью нейросети. Если появятся вопросы, обращайтесь в студенческий сервис — наши специалисты помогут подготовить чертеж качественно и быстро.