Novo AI de construção com Lego cria modelos que realmente se mantêm de pé na vida real
O sistema “LegoGPT” da Carnegie Mellon University utiliza verificações de física para garantir que os modelos não entrem em colapso.
Novo sistema AI da Carnegie Mellon cria modelos Lego que se mantêm em pé na vida real
A Carnegie Mellon University divulgou o LegoGPT, um modelo de AI que cria estruturas de Lego fisicamente estáveis a partir de prompts de texto. O sistema não apenas projeta modelos de Lego que correspondem a descrições de texto, mas também garante que possam ser construídos tijolo por tijolo no mundo real, seja manualmente ou com assistência robótica.
Para alcançar isso, os pesquisadores construíram um grande conjunto de dados de designs de LEGO fisicamente estáveis, juntamente com suas legendas associadas, e treinaram um grande modelo de linguagem auto-regressivo para prever o próximo tijolo a ser adicionado via previsão do próximo token.
O modelo treinado gera designs de Lego que correspondem a prompts de texto como “um navio alongado aerodinâmico” ou “um carro clássico com uma grade frontal proeminente.” Os designs resultantes são simples, utilizando apenas alguns tipos de tijolos para criar formas primitivas, mas eles se mantêm em pé.
O sistema LegoGPT funciona em três partes: a geração de sequência precisa de tijolos de Lego, verificando a estabilidade física dos modelos e ajustando-os se necessário, e possibilitando a adição de opções de textura e cor para os modelos gerados.
Os pesquisadores demonstraram que o LegoGPT produz modelos Lego estáveis, diversos e esteticamente agradáveis que se alinham de perto com os prompts de texto de entrada. Ao ser testado contra outros sistemas de AI para criação 3D, o LegoGPT se destaca por sua foco na integridade estrutural e alta porcentagem de estruturas estáveis produzidas.
No entanto, o sistema apresenta algumas limitações atuais, como trabalhar apenas dentro de um espaço de construção de 20x20x20 e utilizar apenas oito tipos padrão de tijolos. Os pesquisadores planejam expandir a biblioteca de tijolos e a escala do conjunto de dados de treinamento futuramente.
O artigo original completo pode ser encontrado aqui.
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