Компания Physna разрабатывает аналог Google для поиска по 3D-моделям

295

Продвинутая поисковая система сможет подбирать выдачу не только по тегам, ключевым словам, названиям и описаниям, но и по геометрическим параметрам — подобно тому, как Google осуществляет поиск по картинкам.

31807ff529a60e6c66b77b2c1e870862.jpg

Стартап Physna основан в 2015 году астрофизиком и юристом Полом Пауэрсом. На днях компания завершила инвестиционный раунд, собрав 6,9 миллиона долларов. Основным финансовым партнером выступила компания Drive Capital под руководством венчурного капиталиста Марка Квамма. До основания Drive Capital Mark был партнером венчурной компании Sequoia Capital, сколотившей состояние на удачных вложениях в технологические стартапы, чья совокупная капитализация на сегодняшний день оценивается почти в полтора триллиона долларов. В этом списке числятся и два американских гиганта Apple и Google. Теперь Квамм надеется сорвать новый куш на еще одном поисковике, но уже с упором на 3D.

e80c9f6db25846a88d547494e4b4b173.png

«Мы считаем, что наработки Пола и его команды по поисковым системам способны совершить революцию в инженерных рабочих процессах по всему миру. Я помню, как Google развивалась в компанию, установившую стандарты текстового и визуального поиска. Такой же потенциал я вижу и здесь: по моему мнению, Physna может стать предприятием, формирующим облик рынка 3D-поисковых систем», — считает Квамм.

3d15a6abc802e1a40e984d0b0c606bc6.jpg

Поисковиков и баз данных 3D-моделей уже хватает, но все они полагаются в основном на текстовые идентификаторы — описания, теги, ключевые слова, разделы каталогов и тому подобное. Что именно содержится в выдаче вы не узнаете, пока не проверите заветную STL-ку. В крайнем случае можно попытаться найти интересующие модели по визуальному поиску, доступному в том же Google, но когда речь идет об опытно-конструкторских работах и производстве, этого мало.

e2fe5c328ebe6dd6c00cacc746c18b2c.png

Physna же намеревается повысить точность поисковой выдачи за счет добавления геометрического анализа. Другими словами, система разбивает 3D-модели на составные блоки и ищет совпадения на этом, более базовом уровне, то есть фактически сравнивает геометрию 3D-моделей, подыскивая схожие образцы. Уровень схожести можно выставить в настройках, по умолчанию фильтр выставлен на 95%. Кстати, здесь кроется и разгадка названия компании: Physna — это стилизованное сокращение от Physical DNA, то есть «физическое ДНК». Само собой, геометрический анализ будет не единственным инструментом, так как система позволяет задавать различные условные поисковые параметры, такие как стоимость, материалы, допуски, ключевые слова, соответствие определенным стандартам и прочая, и прочая.

99e6fb9e44c01c6428e7beab66fcc533.jpeg

«Результаты выдачи на порядки точнее и быстрее, чем когда-либо ранее в поиске по 3D-моделям, и это лишь начало. Способы применения основополагающей технологии нашего поисковика практически бесчисленны», — утверждает Пауэрс.

c8b8a228f98724867bc4cc40f73ec51f.png

Здесь основатель и генеральный директор Physna имеет в виду, что поисковую систему можно использовать не только непосредственно для поиска 3D-моделей, но и для инженерного анализа или, например, контроля качества: выявлять избыточные элементы в цифровых двойниках, находить несоответствия с эталонными образцами и так далее. Релевантность же выдачи совершенствуется за счет алгоритмов машинного обучения. Поисковая система будет работать в связке с САПР и программным обеспечением по управлению жизненными циклами изделий (PLM). Разработкой Physna уже заинтересовались компании Siemens, PTC и Oracle, ставшие партнерами проекта, а одним из бета-тестеров выступает NASA.

Ссылка на источник

Читайте также

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here
Перетащите ползунок, чтобы вставить комментарий