MIT: AI駆動型3Dプリント補助ツールStyle2Fabが3Dモデル設計の敷居を下げる

MIT: AI駆動型3Dプリント補助ツールStyle2Fabが3Dモデル設計の敷居を下げる
近年、製造技術の向上とChatGPTなどの新しい人工知能(AI)技術の出現により、3Dプリントはますます便利になり、操作も簡単になりました。
2023年9月17日、Antarctic Bearは、3Dプリントの生産プロセスをさらに簡素化するために、MITの研究者が3Dモデルを簡単にカスタマイズして印刷できるAI駆動型ツールを開発したことを知りました。 Style2Fabと呼ばれるこのプログラムは、生成型人工知能プログラムを中心に構築されています。ディープラーニング アルゴリズムを使用して、3D モデルのカスタマイズや印刷に必要な技術仕様をユーザーが理解しなくてもサポートします。

関連する研究結果へのリンク: https://groups.csail.mit.edu/hcie/files/research-projects/style2fab/style2fab.pdf

MIT の研究チームが指摘しているように、このプログラムは新しいユーザーを助けるだけでなく、経験豊富なメーカーがワークフローを高速化し、より細かい制御ポイントを提供するのにも役立ちます。
AI がユーザーと連携して 3D プリント プロジェクトを完了する方法をより深く理解するために、研究者は Thingiverse などのオンライン STL ファイル共有サイトのディレクトリを調査しました。オンラインで入手可能なさまざまな印刷可能なオブジェクトを調べることで、チームは AI が複雑なデジタル モデルを分析および分解する方法を理解し始め、3D モデル自体の構造内の機能性をより深く理解できるようになります。

3D プリントの学習障壁を軽減する AI ツール<br /> 「3D モデルの目的は、花瓶がテーブルの上に平らに置かれることもあれば、天井から紐で吊るされることもあるのと同じように、状況に大きく依存することがすぐにわかりました」と、MIT 研究チームのメンバーでコンピューター サイエンスの学生である Faraz Faruqi 氏は説明します。「したがって、オブジェクトのどの部分に機能があるかを判断するのは AI だけでは不十分です。人間が関与する必要があります。機能性の質問に答えるために、チームはモデルの部分を 2 つの機能カテゴリに分けました。外部 (美的) 機能 (外側を向いて外部環境と相互作用する) と内部機能 (構造パーツを相互に接続するモデルの構造パーツに関係する) です。」
これら 2 つのカテゴリが作成されると、ユーザーのさまざまなニーズを人工知能によって分類できるようになります。ファルキ氏はさらに、「共有モデルには膨大な多様性があるため、形状のみに基づいてセグメントを分類するのは非常に難しい問題です。そのため、これらのセグメントは最初の推奨事項セットとしてユーザーに表示され、ユーザーは任意のセグメントの分類を美観または機能に簡単に変更できます。カテゴリを指定して確認した後、ユーザーは別の AI システムである Text2Mesh を使用してプロンプトを入力できます。これにより、印刷可能な目的の 3D モデルの形状とテクスチャをマッピングできます。」と述べました。
機能ベースの3Dモデルカテゴリー:(a) 2つの次元で定義された4つのモデルカテゴリー(アーティファクトモデルとタスク関連モデル、単一コンポーネントモデルとマルチコンポーネントモデル)を特定しました。これらの寸法は、外部環境と内部環境の違いに対応しています。(b) 花瓶と自動給水プランター部品の外部と内部の特徴を示す例。研究チームは、より正確な形状を取得し、ゼロから独自の 3D モデルを生成するために、システムを改良し続けたいと考えています。彼らはまた、このプログラムが医療業界で応用されることにも期待しており、3Dプリントの経験がない医療従事者や患者がAIプログラムの助けを借りて、添え木やギプスなどのアイテムを簡単に作成できるようになるだろう。この研究結果は、近々開催される ACM ユーザーインターフェースソフトウェアおよびテクノロジーシンポジウムで発表される予定であると報告されています。
人工知能プログラムにより、ユーザーは最小限の知識でさまざまな物体の部品の分類や材料の形状を選択できます (写真提供: Faraz Faruqi および Stefanie Mueller)
人工知能

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