\nW \u015bwiecie, w kt\u00f3rym zasada \u201cto, co widzisz, jest tym, co dostajesz\u201d stanowi wytyczn\u0105 dla wi\u0119kszo\u015bci in\u017cynier\u00f3w oprogramowania, tworzenie program\u00f3w, w kt\u00f3rych edytowana tre\u015b\u0107 jest identyczna z produktem ko\u0144cowym, powinno by\u0107 oczywisto\u015bci\u0105. Jednak gdy wkraczamy w sfer\u0119 generatywnych system\u00f3w sztucznej inteligencji przeznaczonych do druku 3D, sytuacja staje si\u0119 nieco niejasna. Mo\u017cna tu zaprojektowa\u0107 osza\u0142amiaj\u0105cy kubek do kawy, kt\u00f3ry niestety nie pomie\u015bci ani kropli kawy. Ale dlaczego?<\/p>\n
Problem polega na tym, \u017ce modele sztucznej inteligencji dostrzegaj\u0105 wygl\u0105d obiektu, ale pomijaj\u0105 jego funkcjonalno\u015b\u0107. Zazwyczaj ta granica skutkuje powstaniem pi\u0119knych projekt\u00f3w, kt\u00f3re po prostu nie sprawdzaj\u0105 si\u0119 w rzeczywistych sytuacjach. Nawet je\u015bli zabierzesz si\u0119 za poprawianie tych b\u0142\u0119d\u00f3w w modelu, zadanie to mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 przyt\u0142aczaj\u0105ce, zw\u0142aszcza je\u015bli dopiero zaczynasz przygod\u0119 z projektowaniem 3D.<\/p>\n
\nPozw\u00f3lcie nam teraz przedstawi\u0107 InstructMesh \u2013 genialn\u0105 innowacj\u0119, kt\u00f3ra podbija \u015bwiat projektowania i drukowania 3D. Projekt ten jest realizowany pod kierownictwem zespo\u0142\u00f3w badawczych z CSAIL przy MIT, Google oraz Uniwersytetu Northeastern, InstructMesh<\/a> wyja\u015bnia ten proces, dzi\u0119ki czemu powstaj\u0105 funkcjonalne przedmioty gospodarstwa domowego, akcesoria, a nawet roboty. Proces jest uproszczony: wystarczy wygenerowa\u0107 projekt 3D na podstawie podpowiedzi, zaznaczy\u0107 elementy planu wymagaj\u0105ce dopracowania i wydrukowa\u0107. Ten intuicyjny, oparty na sztucznej inteligencji interfejs rozumie, jak ma wygl\u0105da\u0107 po\u017c\u0105dany projekt oraz jakie zmiany chc\u0105 wprowadzi\u0107 u\u017cytkownicy, dostosowuj\u0105c si\u0119 zar\u00f3wno do potrzeb ekspert\u00f3w, jak i os\u00f3b dopiero zaczynaj\u0105cych przygod\u0119 z projektowaniem 3D.<\/p>\n W\u015br\u00f3d kreatywnych projekt\u00f3w stworzonych przez naukowc\u00f3w z CSAIL przy u\u017cyciu InstructMesh znajduj\u0105 si\u0119 przedmioty codziennego u\u017cytku z pewnym akcentem. Wyobra\u017a sobie kubek do kawy otoczony smoczym u\u015bciskiem, gwizdek w kszta\u0142cie promienistej muszli lub okulary, z kt\u00f3rych wyrastaj\u0105 skrzyd\u0142a motyla. Niezapomnianym przyk\u0142adem jest dozownik przypominaj\u0105cy o\u015bmiornic\u0119, kt\u00f3ry nalewa napoje z ka\u017cdego ze swoich macek. InstructMesh nie tylko pozwala tworzy\u0107 obiekty przyjemne dla oka, ale tak\u017ce wyr\u00f3\u017cnia si\u0119 wyj\u0105tkow\u0105 zdolno\u015bci\u0105 do wykonywania polece\u0144.<\/p>\n \nCzym wi\u0119c jest sekretny sk\u0142adnik sukcesu InstructMesh? M\u00f3wi\u0105c najpro\u015bciej, jest to po\u0142\u0105czenie rozwi\u0105za\u0144 firmy Microsoft TRELLIS<\/a> system i du\u017cy model j\u0119zykowy GPT-4<\/a>, si\u0142a nap\u0119dowa ChatGPT. Po\u0142\u0105czenie wiedzy wizualnej i tekstowej toruje drog\u0119 do bardziej interaktywnego i wci\u0105gaj\u0105cego do\u015bwiadczenia projektowego.<\/p>\n W przypadku InstructMesh nie chodzi tylko o wygl\u0105d; jego mo\u017cliwo\u015bci obejmuj\u0105 r\u00f3wnie\u017c praktyczne zastosowanie w codziennym \u017cyciu. We\u017amy na przyk\u0142ad ortez\u0119 kolana zaprojektowan\u0105 przez naukowc\u00f3w z MIT tak, by na\u015bladowa\u0142a wygl\u0105d d\u017cinsu, dzi\u0119ki czemu idealnie komponuje si\u0119 z d\u017cinsami pacjenta. Okazuje si\u0119 ona r\u00f3wnie\u017c niezb\u0119dna w robotyce, pomagaj\u0105c w tworzeniu obud\u00f3w dla komponent\u00f3w bezprzewodowych \u2013 wystarczy wyobrazi\u0107 sobie \u201cbristle bota\u201d w kszta\u0142cie jaskrawej krewetki.<\/p>\n Je\u015bli chodzi o wra\u017cenia u\u017cytkownika, w praktyce InstructMesh robi du\u017ce wra\u017cenie. Zesp\u00f3\u0142 zleci\u0142 firmie TRELLIS odtworzenie popularnych modeli 3D z Thingiverse<\/a>. Mimo \u017ce prawie 80% z tych modeli zawiera\u0142o wady konstrukcyjne, pocz\u0105tkuj\u0105cy u\u017cytkownicy byli w stanie zidentyfikowa\u0107 i skorygowa\u0107 te b\u0142\u0119dy w oko\u0142o 90% przypadk\u00f3w dzi\u0119ki narz\u0119dziu InstructMesh. To niezbity dow\u00f3d na to, \u017ce narz\u0119dzie to jest przyjazne dla u\u017cytkownika.<\/p>\n Patrz\u0105c w przysz\u0142o\u015b\u0107, g\u0142\u00f3wny autor badania, Faruqi, obecnie pracuj\u0105cy w firmie Google, przewiduje integracj\u0119 InstructMesh z platformami rzeczywisto\u015bci rozszerzonej. Wystarczy sobie wyobrazi\u0107, \u017ce opisujesz, czego potrzebujesz w swoim najbli\u017cszym otoczeniu, a przedmiot ten jest natychmiast drukowany w 3D. Kolejne wersje mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c obejmowa\u0107 dodanie symulacji fizycznych, pozwalaj\u0105cych przewidzie\u0107, jak projekty zachowaj\u0105 si\u0119 w rzeczywistych sytuacjach, co zwi\u0119kszy warto\u015b\u0107 tego rozwi\u0105zania.<\/p>\n Podsumowuj\u0105c, InstructMesh stanowi znacz\u0105cy krok naprz\u00f3d w dziedzinie projektowania 3D opartego na sztucznej inteligencji. Jest to narz\u0119dzie nie tylko przyst\u0119pne, ale i praktyczne dla u\u017cytkownik\u00f3w na ka\u017cdym poziomie zaawansowania. W miar\u0119 post\u0119pu technologicznego narz\u0119dzia takie jak InstructMesh maj\u0105 szans\u0119 wype\u0142ni\u0107 luk\u0119 mi\u0119dzy wyobra\u017ani\u0105 a rzeczywisto\u015bci\u0105. Czy jeste\u015b gotowy, by odkry\u0107 \u015bwiat automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji dla swojej firmy? Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej na stronie implementi.ai<\/a>. Chcesz dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej? Zapoznaj si\u0119 z oryginalnym artyku\u0142em tutaj<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In a world where “what you see is what you get” is the guiding principle for most software engineers, creating programs where the content you edit is identical to the final product should be a given. But when we enter the realm of generative AI systems for 3D printing, the waters get a bit muddy. Here, you might design a stunning coffee mug that, unfortunately, can’t hold a drop of coffee. But why? The trouble bubbles around AI models being perceptive about how an object looks but neglecting its functionality. Typically, this boundary results in beautiful designs that just aren’t […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":9724,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-9723","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\/9723","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=9723"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9723\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9724"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9723"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9723"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9723"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}