In\u017cynieria i wytwarzanie produkt\u00f3w fizycznych w dzisiejszych czasach cz\u0119sto wi\u0105\u017ce si\u0119 z narz\u0119dziami do projektowania wspomaganego komputerowo (CAD). Wszystko, od najnowszej elektroniki u\u017cytkowej po designerskie meble, zawdzi\u0119czamy efektywnemu wykorzystaniu CAD. Jednak niezaprzeczalnym faktem dotycz\u0105cym tych narz\u0119dzi jest to, \u017ce mog\u0105 one by\u0107 skomplikowane, zwykle wymagaj\u0105c lat szkolenia, aby je opanowa\u0107, a czasem t\u0142umi\u0105c kreatywno\u015b\u0107 na wczesnych etapach projektowania.<\/p>\n
Toruj\u0105c drog\u0119 dla bardziej dost\u0119pnych praktyk projektowych, zesp\u00f3\u0142 naukowc\u00f3w z MIT wsp\u00f3\u0142pracowa\u0142 nad stworzeniem nowego systemu robotycznego opartego na sztucznej inteligencji. Ten prze\u0142omowy system pozwala u\u017cytkownikom wciela\u0107 w \u017cycie swoje kreatywne pomys\u0142y, tworz\u0105c fizyczne obiekty, takie jak meble, po prostu opisuj\u0105c sw\u00f3j projekt za pomoc\u0105 j\u0119zyka naturalnego.<\/p>\n
System interpretuje te opisy w celu wygenerowania modeli 3D, a nawet sk\u0142ada obiekty przy u\u017cyciu prefabrykowanych komponent\u00f3w. \u201cCelem jest umo\u017cliwienie rozmowy i wsp\u00f3\u0142pracy z robotem i systemem sztucznej inteligencji tak naturalnie, jak rozmawiamy ze sob\u0105. Nasz system jest pionierskim krokiem w tym kierunku\u201d - komentuje doktorant MIT Alex Kyaw, cz\u0142onek wydzia\u0142\u00f3w elektrotechniki, informatyki i architektury.<\/p>\n
Zakulisowy proces obejmuje generatywny model sztucznej inteligencji, kt\u00f3ry t\u0142umaczy tekst u\u017cytkownika, taki jak \u201czr\u00f3b mi krzes\u0142o\u201d, na siatk\u0119 3D przechwytuj\u0105c\u0105 geometri\u0119 obiektu. Nast\u0119pnie uruchamiana jest druga warstwa modelu AI, kt\u00f3ra analizuje funkcj\u0119 obiektu, aby dowiedzie\u0107 si\u0119, jak nale\u017cy go z\u0142o\u017cy\u0107 z prefabrykowanych cz\u0119\u015bci: element\u00f3w konstrukcyjnych i paneli.<\/p>\n
Magia systemu tkwi w drugim modelu, znanym jako model wizyjno-j\u0119zykowy (VLM). Model ten s\u0142u\u017cy jako \u201cm\u00f3zg i oczy\u201d robota, wyszkolony do postrzegania zar\u00f3wno tekstu, jak i obraz\u00f3w. Inteligentnie odszyfrowuje siatk\u0119 3D i decyduje, gdzie nale\u017cy umie\u015bci\u0107 ka\u017cdy element, wykorzystuj\u0105c wcze\u015bniejsze do\u015bwiadczenia i wiedz\u0119 o podobnych obiektach.<\/p>\n
Po zako\u0144czeniu procesu projektowania nadchodzi czas, aby system robotyczny zmontowa\u0142 obiekt przy u\u017cyciu tych cz\u0119\u015bci wielokrotnego u\u017cytku. To, co sprawia, \u017ce ta funkcja jest przyjazna dla \u015brodowiska, to fakt, \u017ce komponenty te mo\u017cna zdemontowa\u0107 i ponownie wykorzysta\u0107 w przysz\u0142ych projektach, co znacznie zmniejsza ilo\u015b\u0107 odpad\u00f3w materia\u0142owych.<\/p>\n
System okaza\u0142 si\u0119 ju\u017c skuteczny, tworz\u0105c meble, takie jak krzes\u0142a i p\u00f3\u0142ki. Badania przeprowadzone w\u015br\u00f3d u\u017cytkownik\u00f3w wykaza\u0142y, \u017ce ponad 90% preferuje projekty wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w por\u00f3wnaniu do tych stworzonych innymi zautomatyzowanymi metodami, takimi jak losowe lub tylko skierowane do g\u00f3ry rozmieszczenie paneli powierzchniowych.<\/p>\n
System ten naprawd\u0119 wyr\u00f3\u017cnia si\u0119 podej\u015bciem \u201ccz\u0142owiek w p\u0119tli\u201d. Pozwala on u\u017cytkownikom na dopracowanie swoich projekt\u00f3w poprzez dostarczanie iteracyjnych informacji zwrotnych. Alex Kyaw wyja\u015bnia: \"Przestrze\u0144 projektowa jest ogromna, wi\u0119c ograniczamy jej ogrom poprzez informacje zwrotne od u\u017cytkownik\u00f3w. Bior\u0105c pod uwag\u0119 r\u00f3\u017cnorodne preferencje ludzi, zbudowanie ujednolicaj\u0105cego idealnego modelu by\u0142oby niepraktyczne\".\u201d<\/p>\n
VLM nie opiera si\u0119 tylko na zgadywaniu podczas umieszczania komponent\u00f3w. Wyra\u017ca zaskakuj\u0105ce zrozumienie funkcjonalno\u015bci obiektu. Rozumie na przyk\u0142ad znaczenie paneli na siedzisku i oparciu krzes\u0142a dla zapewnienia komfortu.<\/p>\n
Ten powstaj\u0105cy system ma potencjalne zastosowania wykraczaj\u0105ce daleko poza meble. Zesp\u00f3\u0142 ma nadziej\u0119, \u017ce przysz\u0142e wersje systemu b\u0119d\u0105 w stanie obs\u0142ugiwa\u0107 bardziej z\u0142o\u017cone polecenia i zawiera\u0107 cz\u0119\u015bci mechaniczne, takie jak zawiasy i ko\u0142a z\u0119bate, dla bardziej zaawansowanych kreacji.<\/p>\n
\u201cD\u0105\u017cymy do radykalnego zwi\u0119kszenia dost\u0119pno\u015bci narz\u0119dzi projektowych\u201d - m\u00f3wi Randall Davis, starszy autor i profesor na wydziale EECS w MIT. \u201cNasza praca dowodzi, \u017ce wykorzystanie sztucznej inteligencji i robotyki do przekszta\u0142cania koncepcji w namacalne obiekty mo\u017ce by\u0107 szybkie, przyjazne dla u\u017cytkownika i przyjazne dla \u015brodowiska\u201d. Je\u015bli chcesz dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej o tym zrobotyzowanym systemie opartym na sztucznej inteligencji i badaniach, kt\u00f3re za nim stoj\u0105, odwied\u017a oryginalny artyku\u0142 na stronie MIT News: https:\/\/news.mit.edu\/2025\/robot-makes-chair-1216.<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Engineering and manufacturing physical products today often involves computer-aided design (CAD) tools. Everything from the latest consumer electronics to designer furniture springs from the effective use of CAD. However, an undeniable fact about these tools is that they can be complex, usually requiring years of training to master and sometimes stifling creativity during the early stages of design. Innovative Design Through Conversation Paving the way for more accessible design practices, a team of researchers at MIT collaborated to create a new AI-driven robotic system. This groundbreaking system allows users to bring their creative ideas to life, forming physical objects such […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":7613,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-7612","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7612","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7612"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7612\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7613"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7612"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7612"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7612"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}