Negli ultimi anni, le stampanti 3D sono diventate sempre più convenienti e accessibili al grande pubblico. Questo ha spinto molti appassionati a creare oggetti utilizzando modelli 3D gratuiti. Tuttavia, personalizzare questi modelli può risultare complicato, poiché richiede l’uso di costosi software come AutoCAD. Inoltre, modificare un oggetto 3D potrebbe comprometterne la funzionalità.
Per affrontare questi problemi, i ricercatori del MIT (Massachusetts Institute of Technology) hanno sviluppato Style2Fab. Questo strumento utilizza l’intelligenza artificiale generativa e consente di modificare modelli 3D utilizzando istruzioni in linguaggio naturale, senza compromettere la funzionalità dell’oggetto creato.
Style2Fab utilizza algoritmi di deep learning per suddividere i modelli 3D in segmenti estetici e funzionali, semplificando così il processo di progettazione. Oltre ad aiutare i designer principianti e rendere la stampa 3D più accessibile, Style2Fab potrebbe trovare applicazione anche nel campo della medicina, per la creazione di dispositivi di assistenza personalizzati.
Studi hanno dimostrato che se un oggetto è funzionale e gradevole esteticamente, è più probabile che il paziente lo utilizzi. Ad esempio, grazie a Style2Fab, è possibile realizzare un tutore per il pollice che si adatta allo stile personale del paziente, senza comprometterne la funzionalità.
Style2Fab potrebbe aprire nuove possibilità nella personalizzazione di modelli 3D, rendendo il processo più accessibile e intuitivo per tutti.