Wyobra\u017a sobie, \u017ce wymy\u015blasz ol\u015bniewaj\u0105cy projekt, kt\u00f3ry na papierze wygl\u0105da idealnie, ale kiedy przychodzi czas, by go zrealizowa\u0107, po prostu si\u0119 nie sprawdza. Brzmi frustruj\u0105co? To powszechne wyzwanie w \u015bwiecie modeli generatywnej sztucznej inteligencji (genAI), zw\u0142aszcza je\u015bli chodzi o tworzenie przedmiot\u00f3w takich jak elementy wystroju wn\u0119trz czy akcesoria osobiste. Narz\u0119dzia AI z pewno\u015bci\u0105 potrafi\u0105 generowa\u0107 imponuj\u0105ce projekty 3D, ale maj\u0105 trudno\u015bci, gdy przychodzi czas, by te projekty sta\u0142y si\u0119 praktyczne w codziennym u\u017cytkowaniu.<\/p>\n
Prawdziwym problemem jest rozbie\u017cno\u015b\u0107 mi\u0119dzy projektowaniem a fizyk\u0105. Narz\u0119dzia sztucznej inteligencji, takie jak rozwi\u0105zanie firmy Microsoft TRELLIS<\/a>, mo\u017ce naszkicowa\u0107 osza\u0142amiaj\u0105ce krzes\u0142o w 3D na podstawie wskaz\u00f3wek lub obraz\u00f3w, ale kiedy krzes\u0142o to zostanie poddane testowi w rzeczywistych warunkach, mo\u017ce si\u0119 rozpa\u015b\u0107 \u2013 dos\u0142ownie. Sztuczna inteligencja po prostu nie jest w stanie poj\u0105\u0107 fizycznej istoty tego, co tworzy.<\/p>\n Na szcz\u0119\u015bcie rozwi\u0105zanie jest ju\u017c w zasi\u0119gu r\u0119ki. Zesp\u00f3\u0142 b\u0142yskotliwych naukowc\u00f3w z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL) przy MIT opracowa\u0142 intuicyjny system o nazwie \u201cPhysiOpt\u201d. System ten ma na celu w\u0142\u0105czenie symulacji fizycznych do generatywnej sztucznej inteligencji, dzi\u0119ki czemu model 3D breloczka do kluczy lub kubka do kawy b\u0119dzie nie tylko \u0142adnie wygl\u0105da\u0142, ale tak\u017ce wytrzyma codzienne u\u017cytkowanie. PhysiOpt subtelnie modyfikuje i dopracowuje konstrukcj\u0119 projektu, zachowuj\u0105c artystyczn\u0105 wizj\u0119 przy jednoczesnym zapewnieniu funkcjonalno\u015bci przedmiotu.<\/p>\n Tworzenie za pomoc\u0105 PhysiOpt to pestka. U\u017cytkownicy mog\u0105 po prostu wpisa\u0107 opis lub przes\u0142a\u0107 obraz, a ju\u017c po oko\u0142o p\u00f3\u0142 minuty gotowy do produkcji jest realny model 3D. Naukowcy z CSAIL zaprezentowali pot\u0119\u017cne mo\u017cliwo\u015bci PhysiOpt, tworz\u0105c \u201cszklank\u0119 do picia w kszta\u0142cie flaminga\u201d \u2013 i tak, by\u0142a ona r\u00f3wnie urocza i funkcjonalna, jak to brzmi.<\/p>\n Prawdziwa genialno\u015b\u0107 PhysiOpt polega na po\u0142\u0105czeniu sztucznej inteligencji generatywnej (GenAI) z optymalizacj\u0105 kszta\u0142tu opart\u0105 na zasadach fizyki. Xiao Sean Zhan, doktorant na wydziale EECS MIT i badacz w CSAIL, wyja\u015bnia, \u017ce PhysiOpt \u201cpomaga praktycznie ka\u017cdemu w tworzeniu po\u017c\u0105danych projekt\u00f3w unikalnych akcesori\u00f3w i element\u00f3w dekoracyjnych\u201d. System pozwala u\u017cytkownikom tworzy\u0107 kszta\u0142ty gotowe do produkcji i umo\u017cliwia wprowadzanie iteracyjnych zmian w projekcie bez konieczno\u015bci dodatkowego szkolenia.<\/p>\n Jednak projekt to dopiero pocz\u0105tek. U\u017cytkownicy mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c okre\u015bli\u0107 si\u0142\u0119 lub ci\u0119\u017car, jakie powinny wytrzyma\u0107 ich projekty, dzi\u0119ki czemu obiekt b\u0119dzie gotowy do rzeczywistego zastosowania. Mo\u017cna wybra\u0107 materia\u0142y i metody wsparcia, a system wykorzysta symulacj\u0119 fizyczn\u0105 znan\u0105 jako analiza element\u00f3w sko\u0144czonych, aby podda\u0107 projekt szczeg\u00f3\u0142owym testom. W ten spos\u00f3b powstaje mapa cieplna, kt\u00f3ra pozwala zidentyfikowa\u0107 wszelkie s\u0142abe punkty konstrukcji.<\/p>\n Wszechstronno\u015b\u0107 i wydajno\u015b\u0107 tego systemu naprawd\u0119 go wyr\u00f3\u017cniaj\u0105. Firma PhysiOpt zademonstrowa\u0142a jego mo\u017cliwo\u015bci, tworz\u0105c \u2018steampunkowy brelok do kluczy\u2019 oraz \u2018stolik w kszta\u0142cie \u017cyrafy\u2019. Dzi\u0119ki wst\u0119pnie wytrenowanemu modelowi, kt\u00f3ry rozpoznaje tysi\u0105ce kszta\u0142t\u00f3w, system nie wymaga d\u0142ugotrwa\u0142ego szkolenia. Pozwala to firmie PhysiOpt na szybkie tworzenie modeli 3D, przewy\u017cszaj\u0105c pod tym wzgl\u0119dem metody takie jak DiffIPC.<\/p>\n Dzi\u0119ki PhysiOpt zmniejsza si\u0119 przepa\u015b\u0107 mi\u0119dzy surow\u0105 kreatywno\u015bci\u0105 a namacalnymi przedmiotami. W nadchodz\u0105cych latach program ten mo\u017ce nawet przewidywa\u0107 ograniczenia, takie jak obci\u0105\u017cenia i granice, co jeszcze bardziej usprawni proces projektowania. Zesp\u00f3\u0142 badawczy d\u0105\u017cy do poprawy zdolno\u015bci PhysiOpt do rozumienia zasad fizyki oraz do eliminowania wszelkich nietypowych artefakt\u00f3w z modeli 3D. Kto wie? By\u0107 mo\u017ce Tw\u00f3j wyj\u0105tkowy pomys\u0142 na projekt kubka do kawy stanie si\u0119 rzeczywisto\u015bci\u0105 szybciej, ni\u017c my\u015blisz!<\/p>\n \u015awiat sztucznej inteligencji nieustannie si\u0119 zmienia, a my z ogromnym entuzjazmem \u015bledzimy te zmiany. Chcieliby\u015bmy wyrazi\u0107 nasz\u0105 wdzi\u0119czno\u015b\u0107 Laboratorium Sztucznej Inteligencji MIT-IBM Watson oraz firmie Wistron Corp za wsparcie tych wa\u017cnych bada\u0144. A je\u015bli chcesz dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej, zapraszamy do zapoznania si\u0119 z oryginalny artyku\u0142<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Imagine dreaming up a dazzling design that looks perfect on paper, but when it comes time to make it a reality, it simply doesn’t hold up. Sounds frustrating? It’s a common challenge in the world of generative artificial intelligence (genAI) models, especially when it comes to crafting items like decor or personal accessories. These AI tools can certainly generate impressive 3D designs, but they trip up when it’s time to make these creations practical for everyday use. Grasping the crux of the problem The real headache lies in the gap between design and physics. AI tools, like Microsoft’s TRELLIS, may […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":8107,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[47],"tags":[],"class_list":["post-8106","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8106","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=8106"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8106\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8107"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8106"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8106"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8106"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Zupe\u0142nie nowe rozwi\u0105zanie: poznaj PhysiOpt<\/h5>\n
Rzut oka w przysz\u0142o\u015b\u0107<\/h5>\n