Los modelos de inteligencia fabricado generativa han dejado un impacto tan indeleble en la creación de contenido digital que cada vez es más difícil rememorar cómo era Internet ayer. Puedes apelar a estas herramientas de inteligencia fabricado para proyectos inteligentes como videos y fotografías, pero su talento para lo creativo aún no ha llegado al mundo físico.
Entonces, ¿por qué no hemos pasado todavía objetos personalizados habilitados para IA generativa, como fundas de teléfonos y macetas, en lugares como hogares, oficinas y tiendas? Según los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Sintético (CSAIL) del MIT, una cuestión secreto es la integridad mecánica del maniquí 3D.
Si aceptablemente la IA puede ayudar a originar modelos 3D personalizados que usted puede confeccionar, esos sistemas no suelen considerar las propiedades físicas del maniquí 3D. El estudiante de doctorado del Área de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT e ingeniero de CSAIL, Faraz Faruqi, ha explorado esta compensación, creando sistemas generativos basados en IA que pueden realizar cambios estéticos en los diseños mientras preservando la funcionalidad, y otro que modifica estructuras con el deseado propiedades táctiles los usuarios quieren observar.
Haciéndolo actual
Unido con investigadores de Google, Stability AI y Northeastern University, Faruqi ha enemigo una modo de crear objetos del mundo actual con IA, creando utensilios que sean duraderos y exhiban la apariencia y textura deseadas por el legatario. Con la tecnología de IA “Estilo mecánico«, los usuarios simplemente cargan un maniquí 3D o seleccionan un activo preestablecido de cosas como jarrones y ganchos, y solicitan a la útil que use imágenes o texto para crear una lectura personalizada. Luego, un maniquí generativo de IA modifica la geometría 3D, mientras que MechStyle simula cómo esos cambios afectarán partes particulares, asegurando que las áreas vulnerables permanezcan estructuralmente sólidas. Cuando esté satisfecho con este plano mejorado por IA, puede imprimirlo en 3D y usarlo en el mundo actual.
Podrías distinguir un maniquí de, por ejemplo, un gracia de muro y el material con el que lo imprimirás (por ejemplo, plásticos como el ácido poliláctico). Luego, puede pedirle al sistema que cree una lectura personalizada, con instrucciones como «originar un gracia parecido a un cactus». El maniquí de IA funcionará en conjunto con el módulo de simulación y generará un maniquí 3D que se asemejará a un cactus y al mismo tiempo tendrá las propiedades estructurales de un gracia. Este adminículo verde con estrías se puede utilizar para colgar tazas, abrigos y mochilas. Estas creaciones son posibles gracias, en parte, a un proceso de estilización, donde el sistema cambia la geometría de un maniquí en función de su comprensión del mensaje de texto y trabajando con la feedback recibida del módulo de simulación.
Según los investigadores del CSAIL, la estilización 3D solía tener consecuencias no deseadas. Su estudio formativo reveló que sólo cerca de del 26 por ciento de los modelos 3D seguían siendo estructuralmente viables posteriormente de ser modificados, lo que significa que el sistema de IA no entendía la física de los modelos que estaba modificando.
«Queremos utilizar la IA para crear modelos que en realidad se puedan confeccionar y utilizar en el mundo actual», dice Faruqi, autor principal de un papel presentando el esquema. «Así que MechStyle en sinceridad simula cómo los cambios basados en GenAI afectarán una estructura. Nuestro sistema le permite personalizar la experiencia táctil de su artículo, incorporando su estilo personal y garantizando que el objeto pueda soportar el uso diario».
Esta minuciosidad computacional podría eventualmente ayudar a los usuarios a personalizar sus pertenencias, creando un par de anteojos únicas con puntos moteados de cerúleo y ocre que se asemejan a escamas de pez, por ejemplo. Incluso produjo un pastillero con una textura rocosa salpicada de manchas rosas y aguamarinas. El potencial del sistema se extiende a la creación de decoraciones únicas para el hogar y la oficina, como una pantalla de lamparón que se asemeja al magma rojo. Incluso puede diseñar tecnología de subvención que se ajuste a las especificaciones de los usuarios, como férulas para dedos para ayudar en lesiones de destreza y agarres de utensilios para ayudar con discapacidades motoras.
En el futuro, MechStyle igualmente podría resultar útil para crear prototipos de accesorios y otros productos portátiles que podría traicionar en una juguetería, ferretería o boutique de manualidades. El objetivo, dicen los investigadores de CSAIL, es que tanto los diseñadores expertos como los novatos dediquen más tiempo a originar ideas y probar diferentes diseños 3D, en oficio de ensamblar y personalizar utensilios a mano.
mantenerse resistente
Para asegurar que las creaciones de MechStyle pudieran resistir el uso diario, los investigadores aumentaron su tecnología de IA generativa con un tipo de simulación física emplazamiento examen de utensilios finitos (FEA). Puedes imaginar un maniquí 3D de un artículo, como un par de anteojos, con una especie de carta de calor que indica qué regiones son estructuralmente viables bajo una cantidad de peso realista y cuáles no. A medida que la IA perfecciona este maniquí, las simulaciones físicas resaltan qué partes del maniquí se están debilitando y evitan cambios adicionales.
Faruqi añade que ejecutar estas simulaciones cada vez que se realiza un cambio ralentiza drásticamente el proceso de IA, por lo que MechStyle está diseñado para asimilar cuándo y dónde realizar examen estructurales adicionales. «La logística de programación adaptativa de MechStyle realiza un seguimiento de los cambios que ocurren en puntos específicos del maniquí. Cuando el sistema genAI realiza ajustes que ponen en peligro ciertas regiones del maniquí, nuestro enfoque simula la física del diseño nuevamente. MechStyle realizará modificaciones posteriores para cerciorarse de que el maniquí no se rompa posteriormente de la fabricación».
La combinación del proceso FEA con la programación adaptativa permitió a MechStyle originar objetos que eran estructuralmente viables hasta el 100 por ciento. Al probar 30 modelos 3D diferentes con estilos que se asemejan a cosas como ladrillos, piedras y cactus, el equipo descubrió que la forma más válido de crear objetos estructuralmente viables era identificar dinámicamente regiones débiles y modificar el proceso generativo de IA para mitigar su objeto. En estos escenarios, los investigadores descubrieron que podían detener la estilización por completo cuando se alcanzaba un acceso de estrés particular, o hacer pequeños refinamientos gradualmente para evitar que las áreas en aventura se acercaran a esa marca.
El sistema igualmente ofrece dos modos diferentes: una función de estilo vacío que permite a la IA visualizar rápidamente diferentes estilos en su maniquí 3D, y una función MechStyle que analiza cuidadosamente los impactos estructurales de sus ajustes. Puede explorar diferentes ideas y luego probar el modo MechStyle para ver cómo esos florecimientos artísticos afectarán la durabilidad de regiones particulares del maniquí.
Los investigadores de CSAIL agregan que, si aceptablemente su maniquí puede asegurar que su maniquí permanezca estructuralmente sólido ayer de ser impreso en 3D, aún no puede mejorar los modelos 3D que no eran viables para nacer. Si carga un archivo de este tipo en MechStyle, recibirá un mensaje de error, pero Faruqi y sus colegas tienen la intención de mejorar la durabilidad de esos modelos defectuosos en el futuro.
Es más, el equipo dilación utilizar IA generativa para crear modelos 3D para los usuarios, en oficio de espigarse ajustes preestablecidos y diseños cargados por los usuarios. Esto haría que el sistema fuera aún más obvio de usar, de modo que aquellos que estén menos familiarizados con los modelos 3D o no puedan encontrar su diseño en ristra, puedan simplemente generarlo desde cero. Digamos que desea confeccionar un tipo único de cuenco y ese maniquí 3D no está habitable en un repositorio; En su oficio, la IA podría crearlo por usted.
«Si aceptablemente la transferencia de estilo para imágenes 2D funciona increíblemente aceptablemente, no muchos trabajos han explorado cómo se transfiere esta transferencia a 3D», dice el sabio investigador de Google Fabian Manhardt, que no participó en el artículo. «Básicamente, el 3D es una tarea mucho más difícil, ya que los datos de entrenamiento son escasos y cambiar la geometría del objeto puede dañar su estructura, haciéndolo inutilizable en el mundo actual. MechStyle ayuda a resolver este problema, permitiendo la estilización 3D sin romper la integridad estructural del objeto a través de la simulación. Esto da a las personas el poder de ser creativos y expresarse mejor a través de productos que se adaptan a ellos».
Farqui escribió el artículo con la autora principal Stefanie Mueller, profesora asociada del MIT e investigadora principal de CSAIL, y otros dos colegas de CSAIL: la investigadora Leandra Tejedor SM ’24 y el postdoctorado Jiaji Li. Sus coautores son Amira Abdel-Rahman PhD ’25, ahora profesora asistente en la Universidad de Cornell, y Martin Nisser SM ’19, PhD ’24; el investigador de Google Vrushank Phadnis; Varun Jampani, vicepresidente de investigación de estabilidad AI; Neil Gershenfeld, profesor del MIT y director del Centro de Bits y Átomos; y la profesora asistente de la Universidad Northeastern, Megan Hofmann.
Su trabajo fue apoyado por el Software MIT-Google para la Innovación en Computación. Se presentó en el Simposio sobre fabricación computacional de la Association for Computing Machinery en noviembre.