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À medida que as impressoras 3D se tornam mais baratas e mais acessíveis, uma comunidade cada vez maior de fabricantes novatos está fabricando seus próprios objetos. Para fazer isso, muitos desses artesãos amadores acessam repositórios gratuitos e de código aberto de modelos 3D gerados por usuários, que baixam e fabricam em suas impressoras 3D.
Mas adicionar elementos de design personalizado a estes modelos representa um grande desafio para muitos fabricantes, uma vez que requer o uso de software complexo e caro de design assistido por computador (CAD), e é especialmente difícil se a representação original do modelo não estiver disponível online. Além disso, mesmo que um usuário seja capaz de adicionar elementos personalizados a um objeto, garantir que essas personalizações não prejudiquem a funcionalidade do objeto requer um nível adicional de conhecimento de domínio que falta a muitos fabricantes novatos.
Para ajudar os fabricantes a superar esses desafios, os pesquisadores do MIT desenvolveram uma ferramenta generativa baseada em IA que permite ao usuário adicionar elementos de design personalizados a modelos 3D sem comprometer a funcionalidade dos objetos fabricados. Um designer poderia utilizar esta ferramenta, chamada Style2Fab, para personalizar modelos 3D de objetos usando apenas instruções em linguagem natural para descrever o design desejado. O usuário poderia então fabricar os objetos com uma impressora 3D.
“Para alguém com menos experiência, o problema essencial que enfrentaram foi: agora que baixaram um modelo, assim que desejam fazer alguma alteração nele, ficam perdidos e não sabem o que fazer. tornaria muito fácil estilizar e imprimir um modelo 3D, mas também experimentar e aprender enquanto o faz”, diz Faraz Faruqi, estudante de graduação em ciência da computação e autor principal de um artigo que apresenta o Style2Fab.
Style2Fab é impulsionado por algoritmos de aprendizagem profunda que particionam automaticamente o modelo em segmentos estéticos e funcionais, agilizando o processo de design.
Além de capacitar designers novatos e tornar a impressão 3D mais acessível, o Style2Fab também pode ser utilizado na área emergente da fabricação médica. A investigação demonstrou que considerar as características estéticas e funcionais de um dispositivo de assistência aumenta a probabilidade de um paciente o utilizar, mas os médicos e os pacientes podem não ter o conhecimento necessário para personalizar modelos imprimíveis em 3D.
Com o Style2Fab, um usuário pode personalizar a aparência de uma tala de polegar para que ela combine com suas roupas sem alterar a funcionalidade do dispositivo médico, por exemplo. Fornecer uma ferramenta fácil de usar para a crescente área de tecnologia assistiva DIY foi uma grande motivação para este trabalho, acrescenta Faruqi.
Ele escreveu o artigo com sua orientadora, a coautora sênior Stefanie Mueller, professora associada nos departamentos de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e Engenharia Mecânica do MIT, e membro do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) que lidera o HCI Grupo de Engenharia; co-autora sênior Megan Hofmann, professora assistente do Khoury College of Computer Sciences da Northeastern University; bem como outros membros e ex-membros do grupo. A pesquisa será apresentada no Simpósio ACM sobre Software e Tecnologia de Interface de Usuário.
Foco na funcionalidade
Repositórios online, como o Thingiverse, permitem que indivíduos carreguem arquivos de design digital de código aberto criados por usuários de objetos que outros podem baixar e fabricar com uma impressora 3D.
Faruqi e seus colaboradores iniciaram este projeto estudando os objetos disponíveis nesses enormes repositórios para entender melhor as funcionalidades existentes nos diversos modelos 3D. Isto lhes daria uma ideia melhor de como usar a IA para segmentar modelos em componentes funcionais e estéticos, diz ele.
“Vimos rapidamente que o propósito de um modelo 3D depende muito do contexto, como um vaso que pode ser colocado sobre uma mesa ou pendurado no teto com um barbante. Portanto, não pode ser apenas uma IA que decide qual parte do objeto é funcional. Precisamos de um humano no circuito”, diz ele.
Com base nessa avaliação, definiram duas funcionalidades: funcionalidade externa, que envolve partes do modelo que interagem com o mundo exterior, e funcionalidade interna, que envolve partes do modelo que precisam ser interligadas após a fabricação.
Uma ferramenta de estilização precisaria preservar a geometria dos segmentos funcionais externos e internos, permitindo ao mesmo tempo a personalização de segmentos estéticos não funcionais.
Mas para fazer isso, Style2Fab precisa descobrir quais partes de um modelo 3D são funcionais. Usando aprendizado de máquina, o sistema analisa a topologia do modelo para rastrear a frequência de alterações na geometria, como curvas ou ângulos onde dois planos se conectam. Com base nisso, divide o modelo em um determinado número de segmentos.
Em seguida, Style2Fab compara esses segmentos a um conjunto de dados criado pelos pesquisadores que contém 294 modelos de objetos 3D, com os segmentos de cada modelo anotados com rótulos funcionais ou estéticos. Se um segmento corresponder muito a uma dessas peças, ele será marcado como funcional.
“Mas é um problema muito difícil classificar segmentos apenas com base na geometria, devido às enormes variações nos modelos que foram compartilhados. Portanto, esses segmentos são um conjunto inicial de recomendações que são mostradas ao usuário, que pode facilmente alterar o classificação de qualquer segmento em estético ou funcional”, explica.
Humano no circuito
Depois que o usuário aceita a segmentação, ele insere um prompt em linguagem natural descrevendo os elementos de design desejados, como “um vaso Chinoiserie rústico e multicolorido” ou uma capa de telefone “no estilo da arte marroquina”. Um sistema de IA, conhecido como Text2Mesh, tenta então descobrir como seria um modelo 3D que atendesse aos critérios do usuário.
Ele manipula os segmentos estéticos do modelo no Style2Fab, adicionando textura e cor ou ajustando a forma, para torná-lo o mais semelhante possível. Mas os segmentos funcionais estão fora dos limites.
Os pesquisadores agruparam todos esses elementos no back-end de uma interface de usuário que segmenta e estiliza automaticamente um modelo com base em alguns cliques e entradas do usuário.
Eles conduziram um estudo com fabricantes que tinham uma ampla variedade de níveis de experiência com modelagem 3D e descobriram que o Style2Fab era útil de diferentes maneiras com base na experiência do fabricante. Os usuários iniciantes foram capazes de compreender e usar a interface para estilizar designs, mas ela também forneceu um terreno fértil para experimentação com baixa barreira de entrada.
Para usuários experientes, o Style2Fab ajudou a acelerar seus fluxos de trabalho. Além disso, o uso de algumas de suas opções avançadas proporcionou a eles um controle mais refinado sobre as estilizações.
Seguindo em frente, Faruqi e seus colaboradores desejam estender o Style2Fab para que o sistema ofereça controle refinado sobre as propriedades físicas e também sobre a geometria. Por exemplo, alterar a forma de um objeto pode alterar a quantidade de força que ele pode suportar, o que pode fazer com que ele falhe quando for fabricado. Além disso, eles desejam aprimorar o Style2Fab para que um usuário possa gerar seus próprios modelos 3D personalizados do zero no sistema. Os pesquisadores também estão colaborando com o Google em um projeto de acompanhamento.
Esta pesquisa foi apoiada pelo Programa MIT-Google para Inovação em Computação.
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