OpenAI

3. november 2026

ResearchPublikation

Hurtigere ingeniørarbejde i den fysiske verden

Indlæser ...

I dag deler vi fremskridt i, hvordan OpenAI's modeller hjælper ingeniører med at designe, simulere og bygge fysiske produkter. Disse evner spænder over maskin- og elektroteknik samt systemdesign fra start til slut og hjælper allerede vores interne teams med at teste idéer og videreudvikle dem hurtigere.

På tværs af projekterne skal ingeniører forene mekaniske konstruktioner, elektronik, software og produktionskrav ved hjælp af specialiserede værktøjer. Vi lærer modeller at understøtte dette arbejde, fra udarbejdelse af tegninger og opsætning af simuleringer til koordinering af ændringer på tværs af fagområder. Vores mål er at give ingeniører mere tid til at udforske idéer og forbedre design.

I løbet af det seneste år har forbedringer i banebrydende modellers evner hjulpet vores interne teams med at teste nye idéer og videreudvikle dem hurtigere. Vi ser nu de første tegn på, at disse evner også forbedrer professionelle arbejdsgange i industrien. Sammen med vores samarbejdspartnere undersøger vi, hvor disse evner kan gøre den største forskel, og hvad der skal forbedres. Er du ingeniør, eller repræsenterer du et ingeniørfirma eller en softwareleverandør, der arbejder med design, simulering, fremstilling eller produktion af komplekse fysiske produkter? Vi vil gerne samarbejde med dig, så indsatsen tager udgangspunkt i de værktøjer, du bruger, og de problemer, du skal løse.

Design af en enhed med Astra

Vi testede Astras førende ydeevne⁠ i multimodale arbejdsgange og arbejdsgange med computerbetjening ved at undersøge, om vi kunne skabe en enhed uden direkte menneskelige ændringer. Til det brugte vi GPT‑6 til at definere funktionskravene og designe kabinettet, printkortet (PCB) og de softwareintegrationer, der var nødvendige for at skabe en enhed, som brugerne kan tale med Codex gennem.

  • Æstetik og design: Astra udviklede enhedens udseende med inspiration fra vores nylige samarbejde med Work Louder⁠(åbner i et nyt vindue) samt fra spil og legetøj.

  • Mekanisk design: Astra designede kabinettet⁠(åbner i et nyt vindue) og de indvendige strukturer, der holder komponenterne på plads.

  • Elektrisk design: Astra valgte de elektriske komponenter og designede printkortet (PCB), herunder komponenternes placering og forbindelser, så det passede i kabinettet.

  • UI/UX og software: Astra designede brugergrænsefladen og genererede den firmware og de softwareintegrationer, der var nødvendige for at forbinde enheden med Codex.

To teammedlemmer designede denne testenhed med Astra på under en uge, mens de arbejdede på den som et sideprojekt. En kontraktproducent fremstillede en lille serie prototyper på under en måned.

Det krævede dog stadig flere runder med gennemgang og tilpasning at gøre enheden klar til produktion. Astra tog ikke konsekvent højde for producentens begrænsninger i produktionen, tolerancer eller de detaljer, der var nødvendige for at samle enheden. Disse mangler hjælper os med at identificere, hvad fremtidige modeller skal blive bedre til.

Højere tempo i OpenAI's hardwareteams

OpenAI's hardware- og infrastrukturteams bruger Codex og ChatGPT til at oprette og revidere CAD-modeller (computerstøttet design), udarbejde produktionstegninger, opsætte simuleringer og gennemgå design. Arbejdet spænder over robotteknologi og computerinfrastruktur. Siden februar er brugen af modeller på tværs af vores hardwareteams, målt i tokens, steget til det 23-dobbelte.

1 af 3
“Codex har gjort vejen fra idé til konstrueret komponent markant hurtigere. Vi afprøver og tilpasser hurtigere i CAD, omdanner 3D-design til produktionsklare 2D-tegninger og opsætter simuleringer og finite element-analyser (FEA) med langt mindre manuelt arbejde.”
— Grace Lam, avanceret ingeniør hos OpenAI

Måling af fremskridt inden for ingeniøropgaver

Vi måler også fremskridt i nyere modeller på opgaver, der kombinerer programmering med ingeniørfaglig viden. BenchCAD 2.0 tester, om modeller kan rekonstruere 3D-komponenter og samlinger samt identificere forbindelser på printkort. En nyere intern model opnåede en gennemsnitlig score på 0,875 sammenlignet med 0,594 for GPT‑6 Astra ved den højeste indstilling for ræsonnering. Selvom et ingeniørprojekt omfatter meget andet end design, ser vi forbedringerne på dette område som tidlige tegn på, at AI-modeller kan gøre afprøvning og videreudvikling hurtigere i professionelle arbejdsgange.

Sikker implementering med partnere i industrien

Vi arbejder sammen med en lille gruppe partnere i industrien om at teste disse evner på konkrete ingeniørmæssige problemstillinger. Deres ingeniører vurderer modellernes output med hensyn til nøjagtighed og praktisk anvendelighed. Det hjælper os med at forstå, hvilke opgaver modellerne kan understøtte i dag, og hvad der skal forbedres for at sikre sikker og pålidelig brug.

Vi udvider vores samarbejde med Chip Ganassi Racing (CGR) for at undersøge, hvordan OpenAI's modeller kan sætte tempoet op i ingeniørarbejde og prototypeudvikling. Sammen med virksomhedens forsknings- og udviklingsteam tester vi arbejdsgange, der omdanner 3D-scanninger af eksisterende komponenter til redigerbare CAD-modeller og 2D-produktionstegninger. Det er især nyttigt, når de oprindelige designfiler ikke er tilgængelige.

CGR's ingeniører kontrollerer modeller og tegninger for nøjagtighed og vurderer, om de kan omsættes til produktion. Deres feedback hjælper os med at identificere, hvor modeller kan reducere manuelt arbejde, og hvor der er behov for yderligere forbedringer.

“Modellen har været nyttig til at gå fra rå scanningsdata til en volumenmodel. Jeg har arbejdet med Codex direkte i CAD. Den feedback, jeg giver modellen, bliver anvendt direkte, og manuelle justeringer kan foretages med det samme. Det har gjort processen hurtigere og mindre krævende for mig.”
— Matthew Ortman, forsknings- og udviklingsingeniør hos Chip Ganassi Racing

Vi annoncerer også et nyt forskningssamarbejde med Mazda. Vores forskningsteams og teams af avancerede ingeniører arbejder sammen med Mazdas ingeniører inden for aerodynamik og kollisionssikkerhed for at undersøge, hvordan OpenAI's modeller kan hjælpe med at udvikle og evaluere nye bildesign.

Arbejdet bruger simuleringer af luftstrømme og strukturel adfærd til at undersøge forbedringer af ydeevnen, samtidig med at der tages højde for udseende og omkostninger. Vi deler flere fremskridt og resultater i de kommende måneder.

GPT‑6 Astra hjælper Mazdas aerodynamikingeniører med at undersøge, hvordan bilers luftmodstand kan reduceres, ved at modellere nye former på frontpartiet, simulere luftstrømmen og finjustere de mest lovende design. Tilladelse til brug er indhentet fra Mazda Motor Corporation. Enhver genudgivelse eller genbrug andre steder er strengt forbudt.

“‘Skal den se sådan ud?’ spørger vores designere os ofte, når vi finder en form, der forbedrer luftstrømmen. Ved at udforske og simulere snesevis af variationer hjælper Astra i Codex os med at forstå, hvilke egenskaber der betyder noget for aerodynamikken, og hvor designerne har frihed til at eksperimentere. Derfor rækker værdien af Astra og samarbejdet med OpenAI ud over automatisering af opgaver og kortere udviklingsforløb: Det hjælper os med at forene Mazdas karakteristiske design med aerodynamisk ydeevne uden at gå på kompromis med nogen af delene.”
— Akihiro Nakata, ledende ingeniør hos Mazda

Vær med til at forme AI til ingeniørarbejde og produktion

Vi har arbejdet tæt sammen med branchepartnere og tidlige brugere for at flytte grænserne for, hvad vi kan gøre med AI-agenter inden for hardware og produktion. De første resultater er lovende, og vi søger nu samarbejdspartnere, som kan hjælpe med at udvikle disse evner hurtigere og sikre, at de tages sikkert i brug i industrien.

Vil du være med til at forme træningen og udviklingen af vores banebrydende modeller ved at identificere værdifulde anvendelser, softwareværktøjer eller fremtidige muligheder inden for maskinteknik, elektroteknik, elektromekanisk design, mekatronik eller et beslægtet område? Så udfyld denne formular, og vi kontakter dig.

Forfatter

OpenAI