के एक ठीक ट्यून किए गए संस्करण पर निर्मितLlama-3.2-instruct एक अरब मापदंडों के साथ मॉडल, लेगोगप्ट प्राकृतिक भाषा के संकेतों की व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसी लेगो बिल्ड का उत्पादन करता है जो भौतिकी के नियमों का पालन करता है। संरचनात्मक स्थिरता को मान्य करने के लिए, मॉडल एक गणितीय अनुकूलन उपकरण को शामिल करता है जिसे कहा जाता हैगुरोबीजो प्रत्येक डिजाइन के लचीलापन और संतुलन का मूल्यांकन करता है।
AI को एक उद्देश्य-निर्मित डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता हैStabletext2legoजिसमें 47,000 से अधिक लेगो निर्माण और 28,000 से अधिक अलग -अलग 3 डी मॉडल शामिल हैं। डेटासेट में प्रत्येक प्रविष्टि प्रशिक्षण सटीकता को समृद्ध करने के लिए विस्तृत कैप्शन, डिज़ाइन कोड और 3 डी मॉडल फ़ाइलों के साथ होती है।
Legogpt को अनुमेय MIT लाइसेंस के तहत एक ओपन-सोर्स परियोजना के रूप में जारी किया गया है और अब GitHub के माध्यम से सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध है। उपयोगकर्ता कल्पनाशील अनुरोधों जैसे कि “स्ट्रीमलाइन लम्बी पोत” या “आर्मरेस्ट के साथ बैकलेस बेंच” के साथ सिस्टम को संकेत दे सकते हैं और रेडी-टू-बिल्ड डिज़ाइन प्राप्त करते हैं जो सौंदर्यवादी रूप से मनभावन और शारीरिक रूप से व्यवहार्य हैं।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडल के आउटपुट वास्तविक दुनिया के निर्माण का सामना कर सकते हैं, शोधकर्ताओं ने एक दोहरी रोबोटिक विधानसभा प्रणाली का उपयोग करके एआई-जनित डिजाइनों का परीक्षण किया। रोबोट को निर्देश दिया गया था कि वे शारीरिक रूप से डिजाइनों का निर्माण करें, उनकी स्थिरता पोस्ट-बिल्ड का मूल्यांकन करें। मानव प्रतिभागियों ने भी असेंबली का प्रयास किया, जिससे टीम को कम सटीक हेरफेर के साथ प्रदर्शन का आकलन करने में मदद मिली। प्रभावशाली रूप से, अध्ययन की रिपोर्ट है कि 99.8 प्रतिशत उत्पन्न संरचनाओं ने स्थिरता बेंचमार्क पारित किया।
यह सफलता न केवल जनरेटिव एआई और इंजीनियरिंग के चौराहे पर प्रकाश डालती है, बल्कि ए-असिस्टेड निर्माण और डिजाइन में भविष्य के अनुसंधान के लिए मार्ग प्रशस्त करती है। मॉडल और डेटासेट दोनों को सार्वजनिक रूप से सुलभ बनाकर, टीम भौतिकी-जागरूक जेनेरिक मॉडलिंग में नवाचार को बढ़ावा देने और शिक्षा, डिजाइन और रोबोटिक्स में नए अनुप्रयोगों को प्रेरित करने की उम्मीद करती है।
