Изследователи от Масачузетския технологичен институт (MIT) разработиха алгоритъма GIFT за преобразуване на плоски 2D изображения в код за генериране на точни 3D модели. Технологията учи изкуствения интелект самостоятелно да коригира геометрични грешки, което драстично ускорява създаването на индустриални прототипи.
Разработката се базира на визуално-лингвистични невронни мрежи (VLM). Те получават изображение и текстово описание като вход. След това алгоритъмът генерира Python скрипт. Този готов код работи във всяка стандартна CAD (компютърно подпомогнато проектиране) система, отбелязва TechXplore.
Основното предизвикателство на генеративния дизайн е липсата на висококачествени данни. Платформата GIFT успешно решава този технически проблем. Алгоритъмът тества невронната мрежа и намира почти правилни варианти на код. След това системата автоматично коригира неточностите без човешка намеса.
Подобни успешни разработки с AI формират нова база за обучение. Невронната мрежа се учи от собствените си грешки в сложни гранични сценарии. Консумацията на изчислителни ресурси се увеличава само с 20%. Подходът е много по-евтин от пълното преобучение на модела.
Преди това генеративните мрежи произвеждаха само примитивни 3D модели, които бяха напълно неподходящи за реално физическо производство. В бъдеще изследователите планират да научат системата да отчита здравината на материалите. Това ще помогне на инженерите да пускат нови продукти на пазара по-бързо.
