Yapay zekânın tasarladığı nesneleri düzeltip üretmek artık daha kolay

Yazılım mühendislerinin benimsediği “Ne görüyorsan onu elde edersin” ilkesi, düzenlenen içeriğin son üründe de aynı görünmesini amaçlar. Ancak yapay zekâya bir kupa tasarlatıp 3B yazıcıda bastığınızda, kahvenizi tutamayacak bir fincanla karşılaşabilirsiniz. Çünkü üretken yapay zekâ modelleri nesnelerin nasıl görünmesi gerektiğini kavrasa da nasıl çalışmaları gerektiğini her zaman anlayamaz. Üstelik tasarımdaki kusurları gidermek, özellikle 3B tasarım deneyimi olmayanlar için güç olabilir.

MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zekâ Laboratuvarı (CSAIL), Google ve Northeastern Üniversitesi araştırmacılarının geliştirdiği InstructMesh adlı araç, bu sorunu aşmayı hedefliyor. Kullanıcı, örneğin bir gözlük tasarlamasını istediği sisteme üretilen modelin belirli bölümlerini işaret ederek düzeltme yaptırabiliyor. Böylece hem uzmanlar hem de yeni başlayanlar, basılmadan önce tasarımın hangi kısımlarını değiştirmek istediklerini belirleyebiliyor.

Araştırmacılar InstructMesh ile sıradan eşyaları yaratıcı biçimlerde yeniden tasarladı. Örneklerden biri, gövdesini bir ejderhanın sarar gibi göründüğü ve kuyruğunun kupa sapına dönüştüğü bir fincan. Sistem ayrıca deniz kabuğunu andıran parlak mavi bir düdük ile camlarının üzerinde kelebek kanatları açılan bir gözlük üretti. Daha sıra dışı bir tasarımda ise ahtapota benzeyen bir içecek dağıtıcısının her bir kolundan sıvı akıyor ve aynı anda birden fazla bardağa içecek doldurabiliyor.

InstructMesh’in bu tür özgün istekleri izleyebilmesinin ardında iki sistemin bir araya getirilmesi var. Metin ve görsel istemlerden 3B modeller oluşturan Microsoft’un TRELLIS sistemi, ChatGPT’yi destekleyen büyük dil modeli GPT-4 ile eşleştiriliyor. Projenin başyazarı Faraz Faruqi, amaçlarının 3B üreticilerin becerilerini dil modellerinin akıl yürütme yeteneğiyle bir araya getirerek insanların gerçekten isteyeceği nesneler tasarlamak olduğunu söylüyor. Ona göre dil modelleri metin ve görsellerde güçlü; TRELLIS ise çok sayıda örnek görmüş olması sayesinde 3B model üretiminde başarılı.

Aracın kullanım alanları ev eşyalarıyla sınırlı değil. MIT araştırmacıları, bir hastanın kot pantolonuyla uyumlu görünmesi için kot kumaşını andıran bir dizlik tasarladı. Ayrıca içindeki kablosuz bileşenleri barındıran bir robot gövdesi de oluşturdular. Renkli bir karidese benzeyen bu “kıl fırçalı robot”un içine motor yerleştirildi; çalıştırıldığında kurmalı bir oyuncak gibi yüzey üzerinde ilerleyebiliyor.

Araştırmacılar, InstructMesh’in deneyimsiz kullanıcıların tasarım kusurlarını fark edip düzeltebilmesini sağlayıp sağlamadığını da sınadı. TRELLIS’e, 3B yazdırılabilir modellerin bulunduğu Thingiverse platformundaki popüler tasarımları yeniden oluşturtunca ortaya çıkan modellerin yaklaşık yüzde 80’inde yapısal bir kusur görüldü. Ardından yeni başlayanlardan bu kusurları InstructMesh kullanarak bulup düzeltmeleri istendi. Uzman değerlendirmesine göre katılımcılar her iki işi de yaklaşık yüzde 90 oranında başarıyla yaptı. Araştırmacılar, kullanıcıların teknik deneyim eksikliğini sezgileriyle telafi ettiğini belirtiyor.

Katılımcılar telefon standı ve vazo gibi nesneler tasarladı; aracı kullanımı kolay buldu. İstedikleri fikri ifade edebildiklerini, ayrıca kaydırma çubuklarıyla belirli bir bölümü büyütmek ya da dışarı doğru uzatmak gibi ayarlarda daha hassas çalışabildiklerini söylediler. Faruqi’nin aktardığına göre kullanıcılar istediklerini elde etti, gerektiğinde tasarımları kolayca düzeltti ve ortaya çıkan nesneler amaçlandığı gibi çalıştı.

Faruqi, şimdi Google’da çalışıyor ve InstructMesh’i bir artırılmış gerçeklik platformuna taşıma olasılığını değerlendiriyor. Böyle bir sistemde kullanıcı, çevresini de hesaba katarak neye ihtiyaç duyduğunu anlatabilecek; örneğin cüzdanıyla uyumlu bir telefon kılıfı isteyip bunu hızla 3B yazdırabilecek. Gelecekte yazılımın fizik simülasyonlarıyla tasarımın kullanım sırasında nasıl davranacağını, bir kasenin düşerse kırılıp kırılmayacağını ya da hangi malzemenin daha uygun olduğunu sınaması da planlanıyor. Araştırmacılar ayrıca TRELLIS.2’yi kullanarak modellerin daha küçük ayrıntılarını iyileştirmeyi düşünüyor. Çalışma, kasım ayında ACM Kullanıcı Arayüzü Yazılımları ve Teknolojisi Sempozyumu’nda sunulacak.