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Der Designgenerator: Produkte bauen wie ChatGPT Texte schreibt

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Luca Sacchetto will die künstliche Intelligenz Sofas, Masken und beispielsweise Roboterköpfe bauen lassen. Auf Basis eines dem Generative Pretrained Transformer (GPT) ähnlichen Open-Source-Transformators entstehen bei dem Doktoranden der Technischen Universität München (TUM) keine Texte wie bei ChatGPT, sondern Designvorschläge. So die Idee.

Doktorand Luca Sacchetto setzt bei Transformatoren auf Open Source; Foto: A. Schmitz, 2023

Luca, Du hast kürzlich im Rahmen des Leuchtturmprojektes KI.Fabrik des Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence  (MIRMI) vorgestellt, wie ein Roboterkopf mithilfe von neuronalen Netzen designt werden kann. Was ist die Idee dahinter?

Ich versuche, die Erfahrungen und Erkenntnisse aus dem Umgang mit Textgeneratoren wie ChatGPT zu nutzen, um das Designen von Produkten zu beschleunigen und einfacher zu machen. Dafür setze ich auf eine vergleichbare Open-source-Technologie. Ich nutze also nicht Dalle-E und ChatGPT von Open AI, sondern dessen kostenloses Open-source-Pendent Dalle-mini/Craiyon. Die Technologie dahinter ist sehr ähnlich, benutzt jedoch einen anderen Tranformer – „BART“ statt „GPT“. Zum Prinzip: Ich setze das Sprachverständnis des Transformers ein, beschreibe also, welches Bild ich gerne hätte. Die Software setzt Bilder neu zusammen, generiert sie also selbständig. Ich schreibe beispielsweise: „Zeige mir einen Astronauten auf einem Pferd am Strand!“ und das Programm macht mir Vorschläge. Letztlich kann ich mir damit auch Stühle, Lampen oder Roboterköpfe zeigen lassen, was auch immer ich will.

Open Source statt Dalle-E und ChatGPT von Open AI

Du lässt Dir also Designvorschläge von der Software machen …

Ja, die Software macht mir Vorschläge und ich entscheide mich nach einigen Iterationen für eine Version eines Stuhles beispielsweise. Der Einfachheit halber habe ich bei der Einweihung der neuen Robotikhalle im Rahmen der KI.Fabrik im Deutschen Museum Roboterköpfe ausgewählt. Die Idee ist dann, und hier kommt die Fabrik der Zukunft ins Spiel, dieses Produkt direkt vor Ort produzieren zu lassen. Bei einem Roboterkopf, der etwa aus Kunststoff sein kann, kann ich das Design an einen 3-D-Drucker weitergeben und produzieren lassen. Ein Einzelstück, und durch künstliche Intelligenz designt.

Was fehlt aktuell noch in der Entwicklung der Herstellung von Produkten in Losgröße 1. Üblich sind in den Fabriken ja oft sehr hohe Stückzahlen, damit sich dessen Produktion „rechnet“.

Ich bin hier ganz am Anfang meiner Forschung, im dritten Jahr meiner Doktorarbeit und in einem Bereich unterwegs, der sehr dynamisch ist. Eine der Herausforderungen bei der Herstellung eines Produktes in Losgröße 1 ist, dass das Design nicht zu teuer werden darf. Wenn mir also die künstliche Intelligenz mein Produkt in wenigen Minuten entwickelt, während eine Designerin oder ein Designer dafür einen Monat benötig, ist das nicht nur schneller, sondern auch kostengünstiger. Mein Ziel wird sein, aus dem Bild ein 3-D-Modell zu entwickeln, das so aufbereitet ist, dass ich es in den 3-D-Druck geben kann. Dann hätte ich die gesamte Produktionskette „End to End“ von der Idee bis zur Haptik abgebildet. Der Wunsch wäre also, dass ich zu Beginn in einem Satz wie bei ChatGPT online eingebe, was ich mir vorstelle, die KI mir ein recht passendes Produkt generiert, das ich dann noch individuell justiere und dann an die Produktion übergebe. Allerdings bin ich noch nicht sicher, ob sich das so realisieren lässt. Das weiß ich erst, wenn meine Doktorarbeit fertig ist.

Veröffentlichungen von Luca Sacchetto, Lehrstuhl für Datenverarbeitung, TUM:

Exploiting Structures in Weight Matrices for Efficient Real-Time Drone Control with Neural Networks

Using Simulation Optimization to Improve Zero-shot Policy Transfer of Quadrotors