Forscher des MIT und IBM haben GIFT (Geometric Inference Feedback Tuning) vorgestellt, ein neues Framework, das die Fähigkeit von KI-Modellen zur Erstellung von CAD-Programmen (Computer-Aided Design) aus 2D-Bildern dramatisch verbessert.
Vorgestellt auf der International Conference on Machine Learning (ICML), bringt GIFT visuell-sprachlichen Modellen (VLMs) bei, ein einfaches 2D-Bild und eine Textbeschreibung in ausführbaren Python-Code zu verwandeln, der funktionale 3D-CAD-Modelle erzeugt. Das System übertraf konkurrierende Techniken bei nur etwa 20 Prozent des Rechenaufwands.
Aus Fehlern lernen
Die Kerninnovation von GIFT ist die Fähigkeit, „modellbewusste" Trainingsdaten zu generieren. Anstatt Datensätze mit zufälligen Variationen zu erweitern, untersucht GIFT zunächst das Modell, um seine spezifischen Schwächen zu verstehen.
Nahezu jedes physische Produkt – von Flugzeugkomponenten bis zu Küchengeräten – beginnt als CAD-Modell. Die Automatisierung der Umwandlung vom 2D-Konzept zum 3D-Modell könnte Entwicklungszeiten und -kosten drastisch senken.
Das MIT-Team plant, GIFT zu erweitern, um Modelle für Leistung und Herstellbarkeit zu optimieren. Die Forschung wurde in Zusammenarbeit mit dem MIT-IBM Computing Research Lab durchgeführt.
