MIT, Autodesk ने AI विकसित किया है जो भ्रामक लेगो निर्देशों का पता लगा सकता है

एक लेगो सेट द्वारा स्टम्प्ड? एक नया मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क आपके लिए उन निर्देशों की व्याख्या कर सकता है। 

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी, एमआईटी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब और ऑटोडेस्क एआई लैब के शोधकर्ताओं ने एक नया लर्निंग-आधारित ढांचा विकसित करने के लिए सहयोग किया है जो 2 डी ऑब्जेक्ट बनाने के लिए 3 डी निर्देशों की व्याख्या कर सकता है। 

मैनुअल-टू-एक्जीक्यूटेबल-प्लान नेटवर्क, या एमईपीनेट, का कंप्यूटर जनित लेगो सेट, वास्तविक लेगो सेट निर्देशों और माइनक्राफ्ट-शैली के स्वर निर्माण योजनाओं पर परीक्षण किया गया था, और शोधकर्ताओं ने कहा कि यह बोर्ड भर में मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है। 

एमईपीनेट का उपन्यास विचार

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए 2D निर्देशों की व्याख्या करना आसान नहीं है। शोधकर्ताओं ने कहा कि दृश्य निर्देशों से जाने वाली कुछ प्रमुख समस्याएं हैं, जैसे लेगो सेट, पूरी तरह से छवियों से युक्त होते हैं: 2 डी और 3 डी वस्तुओं के बीच पत्राचार की पहचान करना, और लेगो जैसे कई बुनियादी टुकड़ों से निपटना। 

मूल लेगो ईंटों, शोधकर्ताओं ने कहा, मॉडल के मुख्य शरीर में जोड़े जाने से पहले अक्सर जटिल रूपों में इकट्ठे होते हैं। शोधकर्ताओं ने कहा, "यह लेगो मैनुअल की व्याख्या करने के लिए मशीनों की कठिनाई को बढ़ाता है: इसमें देखे गए आदिम से बनी अनदेखी वस्तुओं के 3 डी पोज़ की आवश्यकता होती है।"

मशीन-निष्पादन योग्य योजनाओं में मैन्युअल चरणों को पार्स करने के मौजूदा तरीकों में मुख्य रूप से दो रूप शामिल हैं, शोधकर्ताओं ने कहा: खोज-आधारित विधियां जो सरल और सटीक हैं लेकिन कम्प्यूटेशनल रूप से महंगी हैं; और सीखने-आधारित मॉडल जो तेज़ हैं लेकिन अनदेखी 3D आकृतियों को संभालने में बहुत अच्छे नहीं हैं।

MEPNet, शोधकर्ताओं ने कहा, दोनों को जोड़ती है।

शोधकर्ताओं ने लिखा, घटकों के 3 डी मॉडल, लेगो सेट की वर्तमान स्थिति और 2 डी मैनुअल छवियों के साथ शुरू, एमईपीनेट "प्रत्येक घटक के लिए 2 डी कीपॉइंट्स और मास्क के एक सेट की भविष्यवाणी करता है।"

एक बार यह हो जाने के बाद, 2D कीपॉइंट "आधार आकार और नए घटकों के बीच संभावित कनेक्शन ढूंढकर 3D में वापस प्रक्षेपित हो जाते हैं।" टीम ने लिखा, संयोजन "सीखने-आधारित मॉडल की दक्षता को बनाए रखता है, और अनदेखी 3 डी घटकों को बेहतर बनाता है।"

लेकिन क्या यह मेरा आइकिया ड्रेसर बना सकता है?

कागज में, शोधकर्ताओं ने कहा कि उनका उद्देश्य ऐसी मशीनें बनाना है जो लोगों को जटिल वस्तुओं को इकट्ठा करने में मदद करती हैं, और वे अपने अनुप्रयोगों की सूची में लेगो ईंटों और वोक्सेल दुनिया के साथ फर्नीचर शामिल करते हैं।

हमने एमईपीनेट के पीछे के शोधकर्ताओं से उनके नए ढांचे के अधिक संभावित उपयोगों के बारे में पूछा है, लेकिन अभी तक वापस नहीं सुना है। इस बीच, यह मान लेना उचित हो सकता है कि एमईपीनेट एक बुकशेल्फ़ का निर्माण कर सकता है - कम से कम वस्तुतः - घटकों और निर्देशों के आवश्यक पुस्तकालय को देखते हुए।

एक इंसान को एमईपीनेट के 3डी रेंडरिंग की व्याख्या करनी होगी, जो कि फ्लैट-पैक फर्नीचर निर्देशों की तुलना में आसान होगा।

जो लोग MEPNet का परीक्षण करना चाहते हैं, और Pytorch से परिचित हैं, वे पा सकते हैं गीथूब पर इसका कोड। ®