Разработан алгоритм GIFT для перевода 2D-изображений в точные 3D-модели

Инженеры создали алгоритм GIFT для преобразования плоских 2D-изображений в код для генерации 3D-моделей. Технология учит искусственный интеллект самостоятельно исправлять геометрические ошибки, радикально ускоряя создание промышленных прототипов.

В основе разработки лежат визуально-языковые нейросети (VLM). Они получают на вход картинку и текстовое описание. Затем алгоритм выдает скрипт на языке Python. Этот готовый код выполняется в любой стандартной САПР (системе автоматизированного проектирования).

Главной проблемой генеративного дизайна была нехватка качественных данных. Платформа GIFT успешно решает эту техническую задачу. Алгоритм тестирует нейросеть и находит почти правильные варианты кода. Затем система автоматически исправляет неточности без участия программиста.

Такие удачные решения формируют новую тренировочную базу. Нейросеть учится на собственных ошибках в сложных пограничных сценариях. Потребление вычислительных ресурсов при этом возрастает всего на 20%. Подобный подход обходится намного дешевле полного переобучения модели.

Раньше генеративные сети выдавали лишь примитивные 3D-модели. Они совершенно не подходили для реального физического производства. В будущем исследователи планируют научить систему учитывать прочность материалов. Это поможет инженерам быстрее выводить новые продукты на рынок.