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Wissenschaftler des MIT CSAIL (MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) haben eine neue Methode entwickelt, um 3D-Modelle für den 3D-Druck leichter personalisieren zu können. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (AI) werden die Modelle automatisch in Funktions- und Gestaltungsteile zerlegt. So können Nutzer die Gestaltung anpassen, ohne die Funktion zu beeinträchtigen.
Bisher war es schwierig, für den 3D-Druck gedachte Modelle von anderen zu verändern. Wurden die Modelle global bearbeitet, konnte oft die Funktion beim Ausdruck nicht mehr gewährleistet werden. Die MIT-Forscher analysierten deshalb 1000 Modelle der Online-Plattform Thingiverse und fanden heraus, welche Teile für die Funktion wichtig sind.
Aus diesen Erkenntnissen entwickelten sie einen halbautomatischen Ansatz, um 3D-Modelle in funktionale und gestalterische Segmente aufzuteilen. Extern-funktionale Teile, die mit der Umwelt interagieren, werden ebenso erkannt wie intern-funktionale Verbindungen zwischen Bauteilen.
In Tests zeigte sich, dass die funktionsorientierte Aufteilung vor allem bei komplexeren Modellen hilft, die Funktion beim Personalisieren zu erhalten. Die Forscher stellten mit Style2Fab ein System vor, das auf Basis der neuen Methode die gestalterischen Elemente anpassen kann, ohne die Funktion zu beeinträchtigen.
Das komplette Paper mit dem Titel “Style2Fab: Functionality-Aware Segmentation for Fabricating Personalized 3D Models with Generative AI” kann im PDF-Format hier abgerufen werden.
