3डी प्रिंटिंग के लिए एक मग डिजाइन करने के लिए एक जेनेरिक एआई सिस्टम से पूछें और आपको संभवतः एक सुंदर कप मिलेगा जो आपकी कॉफी को नहीं समा सकता। एमआईटी के कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (सीएसएआईएल) के शोधकर्ताओं ने, Google और नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी के साथ काम करते हुए, इसे ठीक करने के लिए एक उपकरण बनाया है: इंस्ट्रक्शनमेश, एक डिज़ाइन सिस्टम जो किसी को भी - विशेषज्ञ या पूर्ण नौसिखिया - एआई-जनरेटेड 3 डी मॉडल की मरम्मत करने और उन्हें जिस तरह से वे वास्तव में चाहते थे, उसे बनाने की सुविधा देता है, एमआईटी न्यूज़ के अनुसार।

आज के जेनेरिक मॉडल कैसे काम करते हैं, इसके लिए इंस्ट्रक्शनमेश लक्ष्य की समस्या मौलिक है। एआई सिस्टम यह समझता है कि कोई वस्तु कैसी दिखनी चाहिए, लेकिन यह नहीं कि वह कैसे काम करती है, जो अव्यावहारिक डिजाइन तैयार करती है जो किसी वस्तु के इच्छित उपयोग को कमजोर कर देती है। और यहां तक ​​कि जब उपयोगकर्ता दोष पहचान लेते हैं, तब भी 3D मॉडल को संपादित करना आम तौर पर कठिन होता है, खासकर 3D डिज़ाइन में नए लोगों के लिए। 1 अक्टूबर, 2026 को एमआईटी न्यूज़ द्वारा घोषित इंस्ट्रक्शनमेश एक एआई-संचालित इंटरफ़ेस है, जो यह समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि डिज़ाइन कैसे दिखना चाहिए और उपयोगकर्ता कौन सा संपादन करना चाहते हैं, जो आप संकेत देते हैं और जो प्रिंट करते हैं, उसके बीच के अंतर को बंद करते हैं। नवीनतम एआई विकास पर नज़र रखने वाली टीमों के लिए, यह जेनरेटिव एआई की अपनी गलतियों को सुधारने के लिए जेनेरेटिव एआई का उपयोग करने का एक दुर्लभ उदाहरण है।

इंस्ट्रक्शनमेश कैसे काम करता है

InstructMesh ने Microsoft के TRELLIS सिस्टम को जोड़ा है, जो टेक्स्ट और इमेज प्रॉम्प्ट से 3D मॉडल तैयार करता है, GPT-4 के साथ, जो ChatGPT के पीछे का बड़ा भाषा मॉडल है - एक ही वर्कफ़्लो में दृश्य और टेक्स्ट संबंधी ज्ञान का संयोजन। उपयोगकर्ता सिस्टम को चश्मे की एक जोड़ी के लिए 3डी डिज़ाइन तैयार करने के लिए कह सकता है, फिर ब्लूप्रिंट के विशिष्ट हिस्सों को हाइलाइट कर सकता है जिन्हें वे मुद्रण से पहले परिष्कृत करना चाहते हैं।

प्रोजेक्ट पेश करने वाले पेपर के मुख्य लेखक, हाल ही में एमआईटी ईईसीएस स्नातक और सीएसएआईएल से संबद्ध, जो अब Google में काम करते हैं, फ़राज़ फारुकी ने कहा, "हम 3डी जेनरेटर की प्रतिभा और एलएलएम के तर्क कौशल को एक इंटरैक्टिव स्पेस में एक साथ लाना चाहते थे ताकि लोग वास्तव में जो चाहें वैसी वस्तुएं बना सकें।"

हेरफेर जनरेटिव मॉडल के अव्यक्त स्थान में होता है: उपयोगकर्ता प्राकृतिक भाषा में मुद्दों का वर्णन करते हैं, और इंस्ट्रक्शनमेश उपयोगकर्ता के मूल्यांकन और अनुमोदन के लिए ज्यामिति में व्याख्यात्मक परिवर्तन उत्पन्न करता है। स्लाइडर मॉडल के किसी विशेष भाग को बड़ा करने या बाहर निकालने जैसे बदलावों के लिए सटीकता जोड़ते हैं। फ़ारूक़ी ने कहा, नतीजा यह हुआ कि "उन्होंने जो देखा वही उन्हें मिला, और आइटम विज्ञापित के रूप में काम किया।"

डेमो के पीछे के नंबर

टीम ने उपकरण को एक संरचित परीक्षण के माध्यम से रखा। उन्होंने लाखों प्रिंट करने योग्य डिजाइनों की मेजबानी करने वाले प्लेटफॉर्म थिंगविवर्स के लोकप्रिय 3डी मॉडल को ट्रेलिस से दोबारा बनवाया और पाया कि तैयार किए गए लगभग 80 प्रतिशत मॉडल किसी न किसी तरह से संरचनात्मक रूप से त्रुटिपूर्ण थे। CSAIL शोधकर्ताओं ने फिर नौसिखियों से InstructMesh का उपयोग करके उन मुद्दों को पहचानने और ठीक करने के लिए कहा - और एक विशेषज्ञ द्वारा समीक्षा के अनुसार, नए लोग लगभग 90 प्रतिशत समय में सफल हुए।

वह सफलता दर मायने रखती है क्योंकि यह सुझाव देती है कि इंस्ट्रक्शनमेश जो कौशल प्रदान करता है वह कार्य के बारे में निर्णय है, न कि सीएडी प्रशिक्षण के वर्षों के बारे में। जैसा कि एमआईटी न्यूज़ ने कहा, "इन नवागंतुकों के पास विशेषज्ञता में जो कमी थी, उसे उन्होंने अंतर्ज्ञान से पूरा कर लिया।"

प्रदर्शन टुकड़े रेंज दिखाते हैं। इंस्ट्रक्शनमेश ने एक ड्रैगन से घिरा हुआ एक मग तैयार किया, जिसकी पूंछ हैंडल का निर्माण करती है; शंख के आकार की चमकदार नीली सीटी; लेंस के ऊपर फैले हुए तितली के पंखों वाला चश्मा; और एक ऑक्टोपस-जैसा पेय डिस्पेंसर जिसका प्रत्येक तम्बू एक अलग कप में डालता है। सनक से परे, एमआईटी वैज्ञानिकों ने एक मरीज की जींस से मेल खाने वाले डेनिम-लुक वाले घुटने के ब्रेस और एक रंगीन झींगा के आकार का "ब्रिसल बॉट" बनाने के लिए उपकरण का उपयोग किया - एक रोबोट बाड़े में एक मोटर छिपी हुई है जो डिवाइस को विंड-अप खिलौने की तरह सतहों पर ले जाती है।

यह क्यों मायने रखता है

जेनरेटिव एआई ने पहले ही टेक्स्ट, छवियों और कोड को बदल दिया है, लेकिन भौतिक निर्माण एक जिद्दी सीमा बनी हुई है। अनुसंधान टीम समस्या को एक पुराने सॉफ़्टवेयर सिद्धांत के साथ तैयार करती है: "आप जो देखते हैं वही आपको मिलता है" - ऐसे प्रोग्राम जहां आप जिस सामग्री को संपादित कर रहे हैं वह अंतिम उत्पाद के समान दिखती है। जेनरेटिव 3डी उपकरण उस वादे को नियमित रूप से तोड़ते हैं, क्योंकि जो मॉडल मग की कल्पना करता है, उसमें दीवार की मोटाई, हैंडल की ताकत, या इंटीरियर बिल्कुल भी तरल रख सकता है या नहीं, इसकी कोई आंतरिक जांच नहीं होती है। एक विश्वसनीय दिखने वाले जाल और वास्तविक दुनिया के संपर्क में रहने वाली वस्तु के बीच का अंतर वह जगह है जहां अधिकांश उपभोक्ता 3डी प्रिंटिंग की महत्वाकांक्षाएं खत्म हो जाती हैं।

मरम्मत को इंटरैक्टिव और भाषा-संचालित बनाकर, इंस्ट्रक्शनमेश एआई-सहायता प्राप्त निर्माण की अंतिम-मील समस्या पर हमला करता है। सिस्टम एक मॉडलिंग प्रक्रिया का निर्माण करता है जिसके लिए पहले पेशेवर 3डी टूल में गहन डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता होती थी, जो गलत है उसके प्राकृतिक-भाषा विवरण और अच्छे समायोजन के लिए स्लाइडर्स के साथ मेनू और संशोधक को प्रतिस्थापित करता था। डिज़ाइनों को वास्तविक बनाने के लिए अब किसी विशेषज्ञ की आवश्यकता नहीं है, और एमआईटी के अध्ययन में विशेषज्ञ समीक्षा से पता चलता है कि सुधार कॉस्मेटिक नहीं हैं - जो वस्तुएं नौसिखिए हाथों से गुज़रीं वे कार्यात्मक निकलीं।

अनुसंधान का एक व्यावसायिक पहलू भी है। फ़ारूक़ी, जो अब Google में हैं, इंस्ट्रक्शनमेश को एक संवर्धित वास्तविकता प्लेटफ़ॉर्म में शामिल कर सकते हैं - दृष्टि यह है कि आप अपने परिवेश के संदर्भ का उपयोग करके समझाते हैं कि आपको क्या चाहिए और सिस्टम इसे तेज़ी से 3D प्रिंट करता है, एक फोन केस की तरह जो आपके वॉलेट से मेल खाता है।

3डी प्रिंटिंग उद्योग के लिए, अध्ययन की अधिक उत्तेजक खोज एक अग्रणी जेनरेटर सिस्टम से एआई-जनरेटेड मॉडल में 80 प्रतिशत दोष दर है। जैसे-जैसे टेक्स्ट-टू-3डी टूल उपभोक्ता उत्पादों की ओर दौड़ते हैं, इंस्ट्रक्शनमेश यह मामला बनाता है कि अकेले पीढ़ी पर्याप्त नहीं है - सत्यापन और मरम्मत को एक ही बॉक्स में भेजना होगा।

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