Исследователи из MIT разработали систему на базе ИИ, которая позволяет пользователям проектировать и собирать простые многокомпонентные объекты, используя только текстовые описания. Это большое достижение в области компьютерного проектирования, так как традиционные системы требуют значительных навыков и времени для освоения.
Как работает новая система?
Система использует генеративные модели ИИ, чтобы создавать 3D-репрезентацию объекта на основе текста, введенного пользователем. Затем другая модель ИИ анализирует желаемый объект и решает, где должны располагаться различные компоненты, учитывая его функции и геометрию.
Весь процесс автоматизирован: робот собирает объект из заранее подготовленных компонентов, следуя инструкциям, полученным от системы. Это позволяет быстро и с минимальными отходами собирать такие предметы, как мебель и полки.
Пользовательский опыт и преимущества
В ходе исследований система показала свою эффективность: более 90% участников исследования предпочли объекты, созданные с ее помощью, по сравнению с другими методами. Это открытие особенно перспективно для быстрого прототипирования сложных объектов, таких как элементы аэрокосмической техники и архитектуры.
В будущем система может использоваться в домашних условиях для создания мебели и других объектов непосредственно на месте, без необходимости доставки из централизованных складов.
Человек и ИИ: совместное проектирование
На протяжении всего процесса пользователь может вносить изменения, давая системе новые инструкции, такие как «использовать панели только на спинке, а не на сиденье». Это позволяет учитывать предпочтения каждого и создавать уникальные дизайны.
Исследователи планируют расширить возможности своей системы, чтобы она могла работать с более сложными запросами и включать дополнительные компоненты, такие как шестерни и петли, для создания более функциональных объектов.
«Мы надеемся значительно снизить барьер для доступа к инструментам проектирования. Мы показали, что можем использовать генеративный ИИ и робототехнику для быстрого, доступного и устойчивого воплощения идей в физические объекты», — говорит Рэндалл Дэвис, один из авторов исследования.
