একটি জেনারেটিভ এআই সিস্টেমকে 3D প্রিন্টিংয়ের জন্য একটি মগ ডিজাইন করতে বলুন এবং আপনি সম্ভবত একটি সুদর্শন কাপ পাবেন যা আপনার কফি ধরে রাখতে পারবে না। MIT-এর কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ল্যাবরেটরির (CSAIL) গবেষকরা, গুগল এবং উত্তর-পূর্ব বিশ্ববিদ্যালয়ের সাথে কাজ করে, এটি ঠিক করার জন্য একটি টুল তৈরি করেছেন: InstructMesh, এমন একটি ডিজাইন সিস্টেম যা যে কাউকে - বিশেষজ্ঞ বা সম্পূর্ণ নবীন - এআই-জেনারেটেড 3D মডেলগুলি মেরামত করতে দেয় এবং তাদের প্রকৃতপক্ষে যেভাবে ইচ্ছা করে সেভাবে তৈরি করতে দেয়৷

আজকের জেনারেটিভ মডেলগুলি কীভাবে কাজ করে তার জন্য InstructMesh লক্ষ্যগুলির সমস্যাটি মৌলিক৷ এআই সিস্টেমগুলি বুঝতে পারে যে একটি বস্তুর দেখতে কেমন হওয়া উচিত, তবে এটি কীভাবে কাজ করে তা নয়, যা অব্যবহারিক ডিজাইন তৈরি করে যা একটি আইটেমের উদ্দেশ্যমূলক ব্যবহারকে দুর্বল করে। এমনকি যখন ব্যবহারকারীরা ত্রুটিটি খুঁজে পান, 3D মডেলগুলি সম্পাদনা করা সাধারণত কঠিন, বিশেষ করে 3D ডিজাইনে নতুনদের জন্য। InstructMesh, 1 অক্টোবর, 2026-এ MIT News দ্বারা ঘোষিত, হল একটি AI-চালিত ইন্টারফেস যা ডিজাইনগুলি কেমন হওয়া উচিত এবং ব্যবহারকারীরা কী সম্পাদনা করতে চান তা বোঝার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, আপনি যা প্রম্পট করবেন এবং আপনি কী প্রিন্ট করবেন তার মধ্যে ব্যবধান বন্ধ করে। সর্বশেষ AI ডেভেলপমেন্ট ট্র্যাক করা দলগুলির জন্য, এটি একটি বিরল উদাহরণ যে জেনারেটিভ AI ব্যবহার করে পুলিশ জেনারেটিভ AI-এর নিজস্ব ভুলগুলি।

কিভাবে InstructMesh কাজ করে

InstructMesh Microsoft-এর TRELLIS সিস্টেমকে জোড়া দেয়, যা টেক্সট এবং ইমেজ প্রম্পট থেকে 3D মডেল তৈরি করে, GPT-4 এর সাথে, যা ChatGPT-এর পিছনে বৃহৎ ভাষা মডেল — একটি একক ওয়ার্কফ্লোতে ভিজ্যুয়াল এবং টেক্সচুয়াল জ্ঞানকে একত্রিত করে। একজন ব্যবহারকারী সিস্টেমকে একজোড়া চশমার জন্য একটি 3D ডিজাইন তৈরি করার জন্য অনুরোধ করতে পারেন, তারপরে মুদ্রণের আগে তারা পরিমার্জিত করতে চান এমন ব্লুপ্রিন্টের নির্দিষ্ট অংশগুলিকে হাইলাইট করতে পারেন।

"আমরা 3D জেনারেটরের প্রতিভা এবং LLM-এর যুক্তির দক্ষতাকে একটি ইন্টারেক্টিভ স্পেসে একত্রিত করতে চেয়েছিলাম যাতে মানুষ আসলে যা চায় এমন বস্তু তৈরি করতে," ফারাজ ফারুকী বলেছেন, প্রকল্পটি উপস্থাপনকারী কাগজের প্রধান লেখক, সাম্প্রতিক MIT EECS স্নাতক এবং CSAIL অনুমোদিত যিনি এখন Google এ কাজ করেন৷

ম্যানিপুলেশন জেনারেটিভ মডেলের সুপ্ত স্থানে ঘটে: ব্যবহারকারীরা প্রাকৃতিক ভাষায় সমস্যাগুলি বর্ণনা করে, এবং InstructMesh ব্যবহারকারীর মূল্যায়ন ও অনুমোদনের জন্য জ্যামিতিতে ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তন তৈরি করে। স্লাইডারগুলি মডেলের একটি নির্দিষ্ট অংশকে বড় করা বা এক্সট্রুড করার মতো টুইকের জন্য নির্ভুলতা যোগ করে। ফলাফল, ফারুকী বলেন, "তারা যা দেখেছে তাই পেয়েছে, এবং আইটেমগুলি বিজ্ঞাপন হিসাবে কাজ করেছে।"

ডেমোর পিছনের সংখ্যা

দলটি একটি কাঠামোগত পরীক্ষার মাধ্যমে টুলটি রাখে। তাদের কাছে TRELLIS-এর কাছে Thingiverse থেকে জনপ্রিয় 3D মডেলগুলি পুনঃনির্মাণ করা হয়েছিল, একটি প্ল্যাটফর্ম যেখানে লক্ষ লক্ষ মুদ্রণযোগ্য ডিজাইনের হোস্টিং রয়েছে, এবং দেখেছেন যে তৈরি হওয়া মডেলগুলির প্রায় 80 শতাংশই কাঠামোগতভাবে কোনো না কোনোভাবে ত্রুটিপূর্ণ ছিল। CSAIL গবেষকরা তখন নবীনদেরকে InstructMesh ব্যবহার করে সেই সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে এবং সমাধান করতে বলেন — এবং একজন বিশেষজ্ঞের পর্যালোচনা অনুসারে নতুনরা প্রায় 90 শতাংশ উভয় ক্ষেত্রেই সফল হয়েছে৷

এই সাফল্যের হার গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি পরামর্শ দেয় যে দক্ষতা InstructMesh সরবরাহ করে ফাংশন সম্পর্কে রায়, বছরের CAD প্রশিক্ষণ নয়। "এই নবাগতদের মধ্যে যা দক্ষতার অভাব ছিল, তা তারা অন্তর্দৃষ্টি দিয়ে পূরণ করেছে," যেমনটি এমআইটি নিউজ বলেছে।

প্রদর্শনী টুকরা পরিসীমা দেখায়. InstructMesh একটি ড্রাগন দ্বারা আবৃত একটি মগ উত্পাদিত, তার লেজ হাতল গঠন; একটি শেলের মতো আকৃতির একটি চকচকে নীল বাঁশি; লেন্সের উপরে ছড়িয়ে থাকা প্রজাপতির ডানা সহ চশমা; এবং একটি অক্টোপাস-সদৃশ পানীয় সরবরাহকারী যার প্রতিটি তাঁবু আলাদা কাপে ঢেলে দেয়। বাতিক ছাড়াও, এমআইটি বিজ্ঞানীরা একটি রোগীর জিন্সের সাথে মেলে একটি ডেনিম-লুক হাঁটু বন্ধনী এবং একটি রঙিন চিংড়ি আকৃতির "ব্রিস্টল বট" - একটি রোবট ঘের একটি মোটর লুকিয়ে যা একটি বায়ু-আপ খেলনার মতো সারফেস জুড়ে ডিভাইসটিকে চালিত করতে ব্যবহার করে।

কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ

জেনারেটিভ এআই ইতিমধ্যেই টেক্সট, ইমেজ এবং কোডকে রুপান্তরিত করেছে, কিন্তু ফিজিক্যাল ফেব্রিকেশন একটি জেদী সীমান্ত রয়ে গেছে। গবেষণা দল একটি পুরানো সফ্টওয়্যার নীতির সাথে সমস্যাটিকে ফ্রেম করে: "আপনি যা দেখেন তাই আপনি যা পান" — এমন প্রোগ্রাম যেখানে আপনি যে বিষয়বস্তু সম্পাদনা করছেন সেটি চূড়ান্ত পণ্যের মতোই দেখায়। জেনারেটিভ 3D সরঞ্জামগুলি নিয়মিতভাবে সেই প্রতিশ্রুতি ভঙ্গ করে, কারণ যে মডেলটি একটি মগ কল্পনা করে তাতে প্রাচীরের বেধ, হ্যান্ডেলের শক্তি বা অভ্যন্তরীণটি আদৌ তরল ধারণ করতে পারে কিনা তার অভ্যন্তরীণ পরীক্ষা নেই। বাস্তব জগতের সংস্পর্শে বেঁচে থাকা একটি প্রশংসনীয় জাল এবং একটি বস্তুর মধ্যে ব্যবধান যেখানে বেশিরভাগ ভোক্তা 3D মুদ্রণের উচ্চাকাঙ্ক্ষা মারা যায়।

মেরামত ইন্টারেক্টিভ এবং ভাষা-চালিত করে, InstructMesh AI-সহায়তা তৈরির শেষ-মাইল সমস্যাটিকে আক্রমণ করে। সিস্টেমটি একটি মডেলিং প্রক্রিয়াকে স্ক্যাফোল্ড করে যা আগে পেশাদার 3D সরঞ্জামগুলিতে গভীর ডোমেন দক্ষতার প্রয়োজন ছিল, মেনু এবং মডিফায়ারগুলিকে প্রতিস্থাপন করে প্রাকৃতিক-ভাষায় কী ভুল এবং সূক্ষ্ম সমন্বয়ের জন্য স্লাইডারগুলি বর্ণনা করে৷ ডিজাইনগুলোকে বাস্তবে পরিণত করার জন্য আর কোনো বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন হয় না, এবং MIT-এর গবেষণায় বিশেষজ্ঞের পর্যালোচনা পরামর্শ দেয় যে সংশোধনগুলি প্রসাধনী নয় — নতুন হাতের মধ্য দিয়ে যাওয়া বস্তুগুলি কার্যকরী হয়ে উঠেছে।

গবেষণার একটি বাণিজ্যিক লেজও রয়েছে। ফারুকী, এখন Google-এ, InstructMesh কে একটি অগমেন্টেড রিয়েলিটি প্ল্যাটফর্মে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে — দৃষ্টিভঙ্গি হল যে আপনি আপনার চারপাশের প্রেক্ষাপট ব্যবহার করে আপনার কী প্রয়োজন তা ব্যাখ্যা করেন এবং সিস্টেম দ্রুত 3D প্রিন্ট করে, যেমন একটি ফোন কেস যা আপনার ওয়ালেটের সাথে মেলে।

3D প্রিন্টিং শিল্পের জন্য, গবেষণার আরও উত্তেজক অনুসন্ধান হল একটি নেতৃস্থানীয় জেনারেটিভ সিস্টেম থেকে AI-উত্পাদিত মডেলগুলিতে 80 শতাংশ ত্রুটির হার। টেক্সট-টু-থ্রিডি টুলস ভোক্তা পণ্যের দিকে দৌড়ানোর জন্য, InstructMesh কেস করে যে একা জেনারেশন যথেষ্ট নয় — যাচাইকরণ এবং মেরামত একই বাক্সে পাঠাতে হবে।

---

এআই থেকে এগিয়ে থাকুন

সর্বশেষ AI খবর, বিশ্লেষণ এবং সাফল্য পান — সব এক জায়গায়।

আরও এআই খবর পড়ুন →