Исследователи разработали систему роботизированной сборки с помощью ИИ для быстрого создания физических объектов
Системы автоматизированного проектирования (CAD) являются проверенными инструментами, используемыми для проектирования многих физических объектов, которые мы используем каждый день. Однако для освоения программного обеспечения CAD требуется обширный опыт, а многие инструменты включают такой высокий уровень детализации, что они не подходят для мозгового штурма или быстрого прототипирования.
Чтобы ускорить процесс проектирования и сделать его более доступным для неспециалистов, исследователи из MIT и других организаций разработали роботизированную систему сборки на основе ИИ, которая позволяет людям создавать физические объекты, просто описывая их словами.
Их система использует генеративную модель ИИ для построения трёхмерного представления геометрии объекта на основе запроса пользователя. Затем вторая генеративная модель ИИ анализирует желаемый объект и определяет, где должны располагаться различные компоненты, в зависимости от функции и геометрии объекта.
Система может автоматически собирать объект из набора предварительно изготовленных деталей с помощью роботизированной сборки. Она также может вносить изменения в проект на основе обратной связи от пользователя.
Исследователи использовали эту систему для изготовления мебели, включая стулья и полки, из двух типов готовых компонентов. Компоненты можно разбирать и собирать заново по желанию, что сокращает количество отходов, образующихся в процессе изготовления.
Система использует модель визуального языка (VLM), мощную генеративную модель ИИ, которая была предварительно обучена для понимания изображений и текста. VLM определяет, как два типа предварительно изготовленных деталей, структурные компоненты и панельные компоненты, должны соединяться друг с другом, чтобы сформировать объект.
Пользователь даёт системе текстовый запрос, например, «сделай мне стул», и получает сгенерированное ИИ изображение стула для начала. Затем VLM анализирует стул и определяет, где панельные компоненты должны располагаться поверх структурных компонентов, исходя из функциональности многих примеров объектов, которые он видел ранее.
Система выводит эту информацию в виде текста, такого как «сиденье» или «спинка». Каждая поверхность стула затем маркируется цифрами, и информация возвращается в VLM. Затем VLM выбирает метки, которые соответствуют геометрическим частям стула, которые должны получить панели на трёхмерной сетке для завершения дизайна.
Пользователь остаётся в цикле на протяжении всего этого процесса и может уточнить дизайн, дав модели новый запрос, например, «используй панели только на спинке, а не на сиденье».
Исследователи сравнили результаты своего метода с алгоритмом, который размещает панели на всех горизонтальных поверхностях, обращённых вверх, и алгоритмом, который размещает панели случайным образом. В ходе пользовательского исследования более 90 процентов участников предпочли проекты, созданные с помощью их системы.
В будущем исследователи хотят усовершенствовать свою систему, чтобы она могла обрабатывать более сложные и детальные запросы пользователей, такие как стол из стекла и металла. Кроме того, они хотят включить дополнительные предварительно изготовленные компоненты, такие как шестерни, петли или другие движущиеся части, чтобы объекты могли иметь больше функций.
Учёные надеются значительно снизить барьер доступа к инструментам проектирования. Они показали, что можно использовать генеративный ИИ и робототехнику для превращения идей в физические объекты быстро, доступно и устойчиво.
```