Investigadores del MIT han desarrollado PhysiOpt, un sistema que combina inteligencia artificial generativa y simulaciones físicas para crear diseños 3D viables de objetos personales, optimizando su funcionalidad y durabilidad.
La intersección entre la inteligencia artificial generativa y la física está dando lugar a innovaciones fascinantes en el diseño de objetos cotidianos. Un equipo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) ha desarrollado un sistema llamado PhysiOpt, que permite a los modelos de IA crear accesorios y decoraciones duraderas y funcionales.
Los modelos de IA generativa, aunque son capaces de producir diseños 3D creativos y elaborados, a menudo enfrentan dificultades al intentar convertir esos planos en objetos tangibles. Esto se debe a que carecen de una comprensión profunda de las leyes físicas. Por ejemplo, un sistema como TRELLIS puede generar un modelo 3D a partir de un texto o imagen, pero el resultado puede ser inestable o tener partes desconectadas, lo que limita su aplicabilidad en la vida real.
Para abordar este desafío, el equipo del MIT ha integrado simulaciones físicas en el proceso de diseño mediante PhysiOpt. Este sistema no solo genera planos para artículos personales como tazas, llaveros y sujetalibros, sino que también verifica rápidamente si la estructura del modelo 3D es viable. Al realizar ajustes sutiles en las formas más pequeñas, garantiza que tanto la apariencia como la funcionalidad del diseño se mantengan intactas.
El funcionamiento es sencillo: los usuarios pueden escribir lo que desean crear y su propósito, o subir una imagen al interfaz del sistema. En aproximadamente medio minuto, obtendrán un objeto 3D realista listo para ser fabricado. Por ejemplo, los investigadores solicitaron la creación de un “vaso en forma de flamenco”, que fue impreso en 3D con un mango y una base imitando la pierna del ave tropical. Durante este proceso, PhysiOpt realizó pequeñas modificaciones para asegurar la solidez estructural del diseño.
“PhysiOpt combina GenAI con optimización basada en física, permitiendo a prácticamente cualquier persona generar diseños únicos para accesorios y decoraciones”, afirma Xiao Sean Zhan, estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica y ciencias computacionales del MIT y coautor principal de un estudio sobre esta tecnología. “Es un sistema automático que facilita la manufactura física del objeto dentro de ciertos parámetros.”
Este enfoque permite crear diseños "inteligentes", donde el generador AI considera tanto las especificaciones del usuario como la funcionalidad requerida. Los usuarios pueden integrar su modelo generativo favorito y especificar cuánto peso o fuerza debe soportar el objeto. De esta manera, se simulan condiciones reales, como si un gancho será suficientemente fuerte para sostener un abrigo.
A medida que se definen los detalles, PhysiOpt optimiza iterativamente el objeto utilizando una simulación física conocida como “análisis por elementos finitos” para someter el diseño a pruebas de estrés. Este análisis exhaustivo proporciona un mapa térmico sobre el modelo 3D que indica las áreas mal soportadas. Si se estuviera generando una casa para pájaros, por ejemplo, los soportes podrían aparecer marcados en rojo brillante, indicando que necesitan refuerzo.
A través de este sistema innovador, los investigadores han podido crear piezas audaces como un llavero estilo steampunk con ganchos intrincados y una mesa con forma de jirafa. La clave radica en cómo PhysiOpt comprende conceptos estéticos sin requerir extensas sesiones de entrenamiento adicionales; utiliza un modelo preentrenado que ya ha visto miles de formas y objetos.
Los científicos planean mejorar aún más PhysiOpt haciéndolo más consciente físicamente para eliminar artefactos aleatorios en los modelos 3D generados. También están considerando cómo modelar restricciones más complejas relacionadas con diversas técnicas de fabricación.
Zhan y Jambon, junto con otros colegas del MIT-IBM Watson AI Lab, presentaron sus hallazgos en diciembre durante la conferencia SIGGRAPH sobre gráficos por computadora y técnicas interactivas en Asia. Su trabajo fue apoyado parcialmente por el laboratorio mencionado y Wistron Corp., marcando así un avance significativo hacia puentes entre ideas creativas y productos tangibles.