Style2Fab: il tool AI per la personalizzazione dei modelli 3D

Nel corso degli anni, le stampanti 3D sono divenute sempre più convenienti e accessibili al grande pubblico. Proprio per questo motivo molti produttori amatoriali hanno deciso di creare oggetti utilizzando modelli 3D gratuiti (open source). Tuttavia, personalizzare questi modelli non è semplice, poiché richiede la l’utilizzo e la padronanza di software costosi, come ad esempio AutoCAD. Dall’altro lato, personalizzare un oggetto 3D, a volte potrebbe compromettere la funzionalità dell’oggetto. Per risolvere questo tipo di problemi, i ricercatori del MIT (Massachusetts Institute of Technology) hanno sviluppato Style2Fab. Si tratta di un tool dotato di intelligenza artificiale generativa che permette di modificare modelli 3D utilizzando istruzioni in linguaggio naturale, non compromettendo così la funzionalità dell’oggetto creato.

Un tool funzionale anche per il campo medico

Questo strumento utilizza algoritmi di deep learning che suddividono i modelli 3D in segmenti estetici e funzionali, in modo da semplificare il processo di progettazione. Oltre ad aiutare i designer alle prime armi e rendere la stampa 3D più accessibile, Style2Fab potrebbe anche essere utilizzato anche nel campo della medicina, soprattutto per la creazione di dispositivi di assistenza personalizzati. La ricerca ha dimostrato che, se un oggetto è sia funzionale sia gradevole esteticamente, le probabilità che il paziente lo utilizzi sono maggiori. Ad esempio, grazie a questo strumento è possibile realizzare un tutore per il pollice che si adatti allo stile personale del paziente, senza comunque perdere la funzionalità.

Come funziona Style2Fab

I repository online, come Thingiverse, consentono agli utenti di caricare file di progettazione digitale open source. Questi sono poi sono scaricabili gratuitamente da altri utenti per creare oggetti con la stampante 3D. I ricercatori hanno identificato due funzionalità chiave nei modelli 3D: funzionalità esterna (parti che interagiscono con l'ambiente esterno) e funzionalità interna (parti che si devono adattare insieme dopo la realizzazione). Per una stilizzazione efficace, è necessario mantenere la geometria di questi segmenti funzionali, consentendo al tempo stesso la personalizzazione delle sezioni estetiche. Grazie all’apprendimento automatico, Style2Fab analizza la tipologia del modello 3D, identificando i cambiamenti geometrici. L’analisi divide il modello di vari segmenti che vengono confrontati con un set di dati di 294 modelli 3D, per capire se sono funzionali o estetici. Se un segmento è conforme con una parte funzionale del set di dati, allora viene etichettato come funzionale.

Accettata la segmentazione, l’utente inserisce un messaggio in linguaggio naturale per descrivere gli elementi di design desiderati. Il sistema di AI, chiamato Text2Mesh, cerca di capire come potrebbe essere un modello 3D che si adatti alla richiesta dell’utente. Questo manipola i segmenti estetici del modello in Style2Fab (forma, colore, texture), mantenendo però i segmenti funzionali off-limits. I ricercatori hanno dimostrato che gli utenti alle prime armi hanno trovato questo tool molto semplice (grazie anche alla sua pratica interfaccia).  Gli utenti esperti hanno invece dichiarato che Style2Fab è in grado di accelerare il loro lavoro e hanno apprezzato le diverse opzioni di personalizzazione. I ricercatori del MIT sperano di migliorare presto questo strumento, consentendo anche la creazione di modelli 3D da zero.