OpenAI

3. november 2026

TeadustööVäljaanne

Füüsilise maailma inseneritöö kiirendamine

Laadimine…

Täna tutvustame edusamme selles, kuidas OpenAI mudelid aitavad inseneridel füüsilisi tooteid projekteerida, simuleerida ja valmistada. Need võimalused hõlmavad masinaehitust, elektrotehnikat ja süsteemide terviklikku projekteerimist ning aitavad juba meie enda meeskondadel ideid katsetada ja lahendusi kiiremini täiustada.

Nendes projektides peavad insenerid spetsiaalsete tööriistade abil ühendama mehaanilised lahendused, elektroonika, tarkvara ja tootmisnõuded. Õpetame mudeleid seda tööd toetama alates jooniste koostamisest ja simulatsioonide seadistamisest kuni muudatuste kooskõlastamiseni erialade vahel. Meie eesmärk on anda inseneridele rohkem aega ideede uurimiseks ja lahenduste täiustamiseks.

Viimase aasta jooksul on tipptasemel mudelite kasvanud võimekus aidanud meie enda meeskondadel uusi ideid katsetada ja lahendusi kiiremini täiustada. Näeme ka esimesi märke sellest, et need võimalused parandavad spetsialistide töövooge tööstuses. Teeme partneritega koostööd, et mõista, kus neist võimalustest kõige rohkem kasu on ja mis vajab parandamist. Kui oled insener, inseneribüroo või tarkvarapakkuja, kes tegeleb keerukate füüsiliste toodete projekteerimise, simuleerimise, valmistamise või tootmisega, soovime sinuga koostööd teha, et lähtuda selles arendustöös sinu kasutatavatest tööriistadest ja lahendamist vajavatest probleemidest.

Seadme projekteerimine Astraga

Panime Astra tipptasemel võimekuse⁠ proovile multimodaalsetes ja arvutikasutusega töövoogudes, uurides, kas suudame luua seadme ilma ühegi inimese tehtud otsese muudatuseta. Selleks lasime GPT‑6‑l määratleda funktsionaalsed nõuded ning kavandada korpuse, trükkplaadi (PCB) ja tarkvaraliidestused seadmele, mille kaudu kasutajad saavad Codexiga rääkida.

  • Välimus ja disain: Astra kujundas seadme välimuse, lähtudes meie hiljutisest koostööst ettevõttega Work Louder⁠(avaneb uues aknas) ning ammutades inspiratsiooni mängudest ja mänguasjadest.

  • Mehaaniline projekteerimine: Astra projekteeris korpuse⁠(avaneb uues aknas) ja sisemised konstruktsioonid, mis hoiavad komponente paigal.

  • Elektriline projekteerimine: Astra valis elektrilised komponendid ning projekteeris korpusesse sobiva trükkplaadi (PCB), sealhulgas komponentide paigutuse ja ühendused.

  • Kasutajaliides, kasutuskogemus ja tarkvara: Astra kujundas kasutajaliidese ning genereeris püsivara ja tarkvaraliidestused, mis on vajalikud seadme ühendamiseks Codexiga.

Kaks meeskonnaliiget projekteerisid selle katseseadme Astra abil vähem kui nädalaga, tegeledes sellega kõrvalprojektina. Lepinguline tootja valmistas väikese partii prototüüpe vähem kui kuuga.

Seadme tootmisvalmis saamine nõudis siiski mitut ülevaatus- ja täiustusringi. Astra ei arvestanud järjepidevalt tootja tootmispiirangute, tolerantside ega kokkupanekuks vajalike üksikasjadega. Need puudused aitavad meil välja selgitada, mida tulevased mudelid peavad paremini tegema.

OpenAI riistvarameeskondade töö kiirendamine

OpenAI riistvara- ja taristumeeskonnad kasutavad Codexit ja ChatGPT‑d raalprojekteerimise (CAD) mudelite loomiseks ja muutmiseks, tootmisjooniste koostamiseks, simulatsioonide seadistamiseks ning projektlahenduste ülevaatuseks. See töö hõlmab nii robootikat kui ka arvutustaristut. Alates veebruarist on mudelite kasutus meie riistvarameeskondades tokenites mõõdetuna kasvanud 23 korda.

1 / 3
„Codex on oluliselt kiirendanud meie teekonda ideest projekteeritud detailini. Täiustame CAD-lahendusi kiiremini, teisendame 3D-mudeleid tootmisvalmis 2D-joonisteks ning seadistame simulatsioone ja lõplike elementide analüüse (FEA) märksa väiksema käsitööga.“
— Grace Lam, OpenAI kliendijuurutuse insener

Edusammude mõõtmine inseneriülesannetes

Mõõdame ka uuemate mudelite edusamme ülesannetes, mis ühendavad programmeerimise inseneriteadmistega. BenchCAD 2.0 testib, kas mudelid suudavad rekonstrueerida 3D-detaile ja kooste ning tuvastada trükkplaatide ühendusi. Uuem sisemudel saavutas keskmise skoori 0,875, samal ajal kui GPT‑6 Astra tulemus kõrgeimal arutlustasemel oli 0,594. Kuigi inseneritöö elutsükkel hõlmab peale projekteerimise veel paljut muud, näeme võimekuse kasvu selles valdkonnas esmase tõendina, et AI-mudelid võivad aidata spetsialistidel oma töövoogudes lahendusi kiiremini täiustada.

Ohutu kasutuselevõtt koos tööstuspartneritega

Teeme koostööd väikese hulga tööstuspartneritega, et katsetada neid võimalusi tegelike inseneriprobleemide lahendamisel. Nende insenerid hindavad mudelite väljundite täpsust ja praktilist kasutatavust. See aitab meil mõista, milliste ülesannete puhul saavad mudelid juba praegu abiks olla ning mida tuleb ohutuks ja usaldusväärseks kasutamiseks parandada.

Laiendame koostööd ettevõttega Chip Ganassi Racing (CGR), et uurida, kuidas OpenAI mudelid saavad kiirendada inseneritööd ja prototüüpide loomist. Katsetame koos nende teadus- ja arendusmeeskonnaga töövooge, mis teisendavad olemasolevate detailide 3D-skannid muudetavateks CAD-mudeliteks ja 2D-tootmisjoonisteks. See on eriti kasulik siis, kui algsed projektifailid pole kättesaadavad.

CGR-i insenerid kontrollivad mudelite ja jooniste täpsust ning nende alusel tootmise teostatavust. Nende tagasiside aitab meil välja selgitada, kus mudelid saavad käsitööd vähendada ja kus on vaja täiendavaid parandusi.

“Mudel on aidanud muuta skannimise toorandmeid ruumiliseks mahumudeliks. Olen töötanud Codexiga otse CAD-keskkonnas. Mudelile antud tagasisidet rakendatakse kohe ning ka käsitsi saab parandusi teha otse samas keskkonnas. Nii on kogu protsess muutunud minu jaoks kiiremaks ja nõuab vähem sekkumist.”
— Matthew Ortman, Chip Ganassi Racingu teadus- ja arendusinsener

Samuti teatame uue teaduskoostöö alustamisest Mazdaga. Meie teadusmeeskonnad ja kliendijuurutuse inseneride meeskonnad teevad koostööd Mazda aerodünaamika- ja kokkupõrkeohutuse inseneridega, et uurida, kuidas OpenAI mudelid saavad aidata uusi sõidukilahendusi välja töötada ja hinnata.

Töös kasutatakse õhuvoolu ja konstruktsiooni käitumise simulatsioone, et uurida võimalusi tehniliste näitajate parandamiseks, arvestades ühtlasi välimuse ja kuludega. Jagame lähikuudel uusi edusamme ja tulemusi.

GPT‑6 Astra aitab Mazda aerodünaamikainseneridel uurida võimalusi sõiduki õhutakistuse vähendamiseks, modelleerides uusi esiosa kujusid, simuleerides õhuvoolu ja täiustades kõige paljulubavamaid lahendusi. Kasutamiseks on saadud Mazda Motor Corporationi nõusolek. Igasugune taasavaldamine või mujal taaskasutamine on rangelt keelatud.

„„Kas see peab just selline välja nägema?“ küsivad meie disainerid sageli, kui leiame õhuvoolu parandava kuju. Codexis kasutatav Astra aitab meil kümneid variante uurides ja simuleerides mõista, millised omadused on aerodünaamika jaoks olulised ja kus on disaineritel katsetamisruumi. Seetõttu ei piirdu Astra ja OpenAI-ga tehtava koostöö väärtus ülesannete automatiseerimise ja arendustsüklite lühendamisega: see aitab meil ühendada Mazdale iseloomuliku disaini ja head aerodünaamilised omadused, tegemata kummaski järeleandmisi.“
— Akihiro Nakata, Mazda peainsener

Aita kujundada AI-d inseneeria ja tootmise jaoks

Oleme teinud tihedat koostööd tööstuspartnerite ja varajaste kasutuselevõtjatega, et avardada AI-agentide kasutusvõimalusi riistvaraarenduses ja tootmises. Esimesed tulemused on olnud paljulubavad ning otsime nüüd koostööpartnereid, et võimekuse arendamist kiirendada ja tagada selle ohutu rakendamine tööstuses.

Kui soovid aidata kujundada meie tipptasemel mudelite treenimist ja arendamist, tuvastades väärtuslikke kasutusjuhtumeid, tarkvaratööriistu või tulevikuvõimalusi masinaehituses, elektrotehnikas, elektromehaanilises projekteerimises, mehhatroonikas või seotud valdkonnas, täida palun see vorm ja võtame sinuga ühendust.

Autor

OpenAI