Sztuczna inteligencja dotarła do każdej dziedziny technologii, w tym AM. Jedym z obszarów gdzie ma mieć największe zastosowanie jest generowanie modeli 3D na podstawie opisu tekstowego, szkicu lub obrazka.
W teorii brzmi to obiecująco: użytkownik podaje ogólny zarys tego co chce stworzyć, a algorytm tworzy gotowy model, który można od razu wydrukować na drukarce 3D.
Wizja ta jest częścią szerszego trendu, który obiecuje automatyzację i dostępność wszystkiego „na kliknięcie”. Drukarkę 3D która drukuje rzeczy któe wypowiemy lub wpiszemy jej na ekranie.
Jednak w praktyce, gdy spojrzymy krytycznie na obecny stan aplikacji AI generujących modele 3D, oczywistym jest, że technologia ta jest jeszcze daleka od dojrzałości i po prostu przereklamowana.
Równolegle od kilkunastu lat istnieje segment uporządkowanych, profesjonalnych bibliotek z gotowymi częściami zamiennymi – tworzonych, testowanych i certyfikowanych przez inżynierów.
I dziś to wciąż dobrze opracowane repozytoria modeli są realnym narzędziem do pracy, podczas gdy AI wciąż pozostaje bardziej ciekawostką niż praktycznym rozwiązaniem.
AI w projektowaniu 3D
Aplikacje AI do generowania modeli 3D opierają się zazwyczaj na technikach głębokiego uczenia i przetwarzaniu chmur punktów, siatek lub voxelowych reprezentacji przestrzeni. Problemem jest jednak jakość i spójność uzyskiwanych rezultatów.
Modele tworzone przez AI często posiadają te same wady, które znamy z generowania obrazów 2D – braki w detalach, deformacje, błędne proporcje, a czasem wręcz nierealistyczne kształty.
O ile w przypadku grafiki dwuwymiarowej można przymknąć oko na błędy (sześć palców dłoni, czy zniekształcone twarze), o tyle w świecie druku 3D każdy milimetr ma znaczenie. Wystarczy niewielka różnica w wymiarze, kącie nachylenia, czy proporcji by element okazał się bezużyteczny.
Co więcej, w profesjonalnych zastosowaniach – zwłaszcza w inżynierii, motoryzacji czy medycynie – takie błędy są wręcz niebezpieczne.
Jednym z największych problemów modeli 3D generowanych przez sztuczną inteligencję jest brak możliwości ich certyfikacji i kontroli jakości.
O ile plik wygenerowany przez AI może wyglądać poprawnie na ekranie, trudno jest zweryfikować, czy spełnia on normy wytrzymałościowe, ergonomiczne czy bezpieczeństwa.
W świecie profesjonalnego projektowania nie wystarczy, że coś „działa” w wizualizacji – potrzebne są dane techniczne, testy, a często również zgodność z określonymi standardami branżowymi.
Modele generowane przez AI nie posiadają żadnej historii projektowej, nie mają dokumentacji ani informacji o użytych parametrach materiałowych. Ich użycie przypomina trochę drukowanie przypadkowego projektu z internetu i nadzieję, że akurat będzie pasować – co w przypadku drogiego krytycznych komponentów jest nie tylko nieodpowiedzialne, lecz wręcz głupie!
Repozytoria plików
Profesjonalne repozytoria części i modeli 3D oferują zupełnie inną jakość i przewidywalność. Przykładem mogą być platformy takie jak TraceParts, GrabCAD czy 3D ContentCentral, które gromadzą setki tysięcy modeli udostępnianych bezpośrednio przez producentów komponentów mechanicznych.
W takim przypadku użytkownik ma pewność, że pobrany model jest zgodny z rzeczywistym produktem, a jego wymiary odpowiadają katalogowym danym technicznym.
Często dostępna jest również dokumentacja CAD, certyfikaty zgodności oraz informacje o dopuszczalnych obciążeniach.
Warto przy tym zauważyć, że wiele współczesnych modeli AI do generowania obiektów 3D powstaje na bazie uczenia się z danych pochodzących właśnie z takich repozytoriów. Ironia polega na tym, że sztuczna inteligencja często bazuje na wiedzy stworzonej przez ludzi, próbując ją potem odtworzyć lub przekształcić bez pełnego zrozumienia kontekstu technicznego.
Modele te mogą więc być statystycznie poprawne, ale niekoniecznie funkcjonalne. Podobnie jak w przypadku generatywnego tekstu, który brzmi przekonująco, ale może zawierać błędy merytoryczne, tak samo w świecie 3D model może „wyglądać dobrze”, lecz w rzeczywistości nie działać.
Nie oznacza to oczywiście, że sztuczna inteligencja nie ma żadnej wartości w projektowaniu 3D.
Jej potencjał w zakresie przyspieszania procesu koncepcyjnego, generowania inspiracji czy automatycznego dopasowywania kształtów jest ogromny.
Problemem jest jednak sposób, w jaki często się o niej mówi – jakby już dziś była gotowa zastąpić inżynierów, projektantów i całe repozytoria modeli. Tymczasem jest to narzędzie eksperymentalne, które dopiero zaczyna uczyć się rzeczywistości przestrzennej w sposób praktyczny i użyteczny.
Dopóki nie powstaną standardy pozwalające na certyfikację modeli generowanych przez AI, dopóty ich wykorzystanie w produkcji pozostanie ograniczone do eksperymentów lub prototypów koncepcyjnych.
Dlatego, jeśli dziś miałbym wybierać pomiędzy AI a sensownym repozytorium gotowych części – wybór jest prosty: technologia może inspirować, ale to jakość danych pozwala naprawdę budować.
