Spartiname fizinių produktų inžineriją

Šiandien dalijamės pažanga, kaip „OpenAI“ modeliai padeda inžinieriams projektuoti, simuliuoti ir kurti fizinius produktus. Šie gebėjimai apima mechanikos ir elektros inžineriją bei visą sistemų projektavimo procesą ir jau padeda mūsų vidinėms komandoms greičiau tikrinti idėjas bei tobulinti projektus.

Vykdydami šiuos projektus, inžinieriai specializuotais įrankiais turi suderinti mechanines konstrukcijas, elektroniką, programinę įrangą ir gamybos reikalavimus. Mokome modelius padėti atlikti šį darbą – nuo brėžinių ir simuliacijų parengimo iki skirtingų sričių pakeitimų derinimo. Siekiame, kad inžinieriams liktų daugiau laiko idėjoms tyrinėti ir projektams tobulinti.

Per pastaruosius metus patobulėję priešakinių modelių gebėjimai padėjo mūsų vidinėms komandoms greičiau išbandyti naujas idėjas ir tobulinti projektus. Jau matome pirmuosius požymius, kad šie gebėjimai gerina ir specialistų darbo procesus pramonėje. Kartu su partneriais aiškinamės, kur šie gebėjimai gali duoti daugiausia naudos ir ką dar reikia tobulinti. Jei esate inžinierius, inžinerijos įmonė ar programinės įrangos tiekėjas ir dalyvaujate projektuojant, simuliuojant ar gaminant sudėtingus fizinius produktus, norėtume su jumis bendradarbiauti, kad šį darbą galėtume pritaikyti prie jūsų naudojamų įrankių ir sprendžiamų problemų.

Išbandėme pažangiausius „Astra“ gebėjimus⁠ multimodalinėse ir kompiuterio naudojimo užduotyse: tikrinome, ar galime sukurti įrenginį be tiesioginių žmogaus pataisų. Tam pasitelkėme „GPT‑6“ funkciniams reikalavimams apibrėžti ir korpusui, spausdintinei plokštei (PCB) bei programinės įrangos integracijoms suprojektuoti, kad sukurtume įrenginį, kuriuo naudotojai galėtų kalbėtis su „Codex“.

• Estetika ir dizainas: „Astra“ sukūrė įrenginio išvaizdą, remdamasi mūsų nesenu bendradarbiavimu su „Work Louder“⁠(atsidaro naujame lange) ir žaidimų bei žaislų pavyzdžiais.

• Mechaninis projektavimas: „Astra“ suprojektavo korpusą⁠(atsidaro naujame lange) ir vidines konstrukcijas, kurios laiko komponentus vietoje.

• Elektrinės dalies projektavimas: „Astra“ parinko elektrinius komponentus ir suprojektavo spausdintinę plokštę (PCB), įskaitant komponentų išdėstymą ir jungtis, kad ji tilptų korpuse.

• UI/UX ir programinė įranga: „Astra“ suprojektavo naudotojo sąsają ir sugeneravo programinę aparatinę įrangą bei programinės įrangos integracijas, reikalingas įrenginiui prijungti prie „Codex“.

Du komandos nariai, skirdami laiko šiam papildomam projektui, su „Astra“ suprojektavo bandomąjį įrenginį per mažiau nei savaitę. Užsakomasis gamintojas pagamino nedidelę prototipų partiją per mažiau nei mėnesį.

Vis dėlto ruošiant įrenginį gamybai prireikė kelių peržiūros ir tobulinimo ciklų. „Astra“ ne visada atsižvelgė į gamintojo gamybos apribojimus, leistinąsias nuokrypas ar surinkimui svarbias detales. Šios spragos padeda nustatyti, ką būsimi modeliai turėtų atlikti geriau.

„OpenAI“ aparatinės įrangos ir infrastruktūros komandos naudoja „Codex“ ir „ChatGPT“ automatizuoto projektavimo (CAD) modeliams kurti ir taisyti, gamybiniams brėžiniams rengti, simuliacijoms paruošti ir projektams peržiūrėti. Šis darbas apima robotiką ir skaičiavimo infrastruktūrą. Nuo vasario modelių naudojimas mūsų aparatinės įrangos komandose, matuojamas žetonų skaičiumi, išaugo 23 kartus.

Taip pat vertiname naujesnių modelių pažangą atliekant užduotis, kurioms reikia ir programavimo, ir inžinerijos žinių. „BenchCAD 2.0“ tikrina, ar modeliai gali atkurti 3D detales ir mazgus bei atpažinti jungtis spausdintinėse plokštėse. Naujesnio vidinio modelio vidutinis įvertis siekė 0,875, o „GPT‑6 Astra“, naudojant aukščiausią protavimo nuostatą, – 0,594. Nors inžinerijos ciklas apima ne tik projektavimą, bet ir daugelį kitų etapų, gerėjančius šios srities gebėjimus laikome pirmaisiais įrodymais, kad DI modeliai gali paspartinti specialistų atliekamus tobulinimo ciklus.

Su nedidele pramonės partnerių grupe išbandome šiuos gebėjimus spręsdami realias inžinerines problemas. Jų inžinieriai tikrina modelių rezultatų tikslumą ir praktinį pritaikomumą, padėdami suprasti, kokias užduotis modeliai gali padėti atlikti jau šiandien ir ką reikia tobulinti, kad juos būtų galima naudoti saugiai ir patikimai.

Plečiame bendradarbiavimą su „Chip Ganassi Racing“ (CGR), siekdami ištirti, kaip „OpenAI“ modeliai gali paspartinti inžinerijos darbus ir prototipų kūrimą. Kartu su jos mokslinių tyrimų ir plėtros komanda išbandome darbo procesus, kuriais esamų detalių 3D skenavimo duomenys paverčiami redaguojamais CAD modeliais ir 2D gamybiniais brėžiniais. Tai ypač naudinga, kai originalūs projekto failai neprieinami.

CGR inžinieriai tikrina modelių ir brėžinių tikslumą bei galimybę pagal juos gaminti. Jų atsiliepimai padeda nustatyti, kur modeliai gali sumažinti rankiniu būdu atliekamo darbo kiekį ir ką dar reikia tobulinti.

Taip pat skelbiame apie naują bendradarbiavimą su „Mazda“ mokslinių tyrimų srityje. Mūsų mokslinių tyrimų ir tiesioginio diegimo inžinerijos komandos kartu su „Mazda“ aerodinamikos ir saugumo susidūrimo metu inžinieriais tiria, kaip „OpenAI“ modeliai gali padėti kurti ir vertinti naujus automobilių projektus.

Atliekant šį darbą pasitelkiamos oro srauto ir konstrukcijų elgsenos simuliacijos, siekiant rasti būdų pagerinti eksploatacines savybes, kartu atsižvelgiant į išvaizdą ir sąnaudas. Artimiausiais mėnesiais pasidalysime tolesne pažanga ir rezultatais.

Glaudžiai bendradarbiaujame su pramonės partneriais ir pirmaisiais naudotojais, kad išplėstume DI agentų galimybes aparatinės įrangos ir gamybos srityse. Pirmieji rezultatai teikia daug vilčių, todėl dabar ieškome partnerių, kurie padėtų sparčiau tobulinti šiuos gebėjimus ir užtikrinti saugų jų diegimą pramonėje.

Jei norėtumėte kartu su mumis formuoti priešakinių modelių mokymo ir kūrimo kryptį – nustatyti vertingiausius naudojimo atvejus, programinės įrangos įrankius ar ateities galimybes mechanikos inžinerijos, elektros inžinerijos, elektromechaninio projektavimo, mechatronikos ar susijusioje srityje – užpildykite šią formą, ir mes su jumis susisieksime.