Physna lanza Thangs, un buscador de modelos 3D basado en el Deep Learning

Physna lanza Thangs, un buscador de modelos 3D basado en el aprendizaje profundo

El especialista en aprendizaje profundo de la geometría, Physna, ha lanzado lo que llama el motor de búsqueda geométrica más poderoso del mundo: Thangs.

En lugar de escanear en busca de texto o imágenes, Thangs utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para indexar modelos 3D basados en los polígonos, o triángulos, que componen sus volúmenes. En el momento de su lanzamiento, el sitio de libre acceso ya tenía más de un millón de modelos 3D públicos indexados, con planes de expansión en los próximos meses.

Más allá de un simple algoritmo de búsqueda inteligente, Thangs también proporciona funcionalidad de control de versiones y “predicciones de piezas compatibles” para la comunidad 3D, y se espera que sea un éxito entre los diseñadores, ingenieros y entusiastas del 3D.

Paul Powers, CEO de Physna, explica: “Thangs es el primer producto abierto de Physna, pero utiliza parte de la misma tecnología potente en el núcleo de nuestra oferta empresarial. Nuestro producto empresarial es ampliamente reconocido como el líder tecnológico en la búsqueda y el análisis en 3D, y estamos democratizando algunas de sus capacidades a través de Thangs”. Este producto está construido para ser lo suficientemente potente para un ingeniero CAD aeroespacial líder, y a la vez lo suficientemente simple para que literalmente cualquiera pueda usarlo.

El Google más GitHub de modelos 3D

Physna llama a su producto el cruce del mundo 3D Google x GitHub y mirando al equipo de liderazgo del proyecto, no es difícil ver por qué. Dennis DeMeyere, el CTO de Physna, fue un ex director técnico en la oficina del CTO de Google Cloud. En julio, Jason Warner, actual CTO de GitHub, también se unió a la compañía como miembro de la junta. Con la línea de estrellas, Physna pretende incorporar las principales características de funcionalidad de estos dos gigantes de la tecnología en su propia plataforma de modelos 3D.

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Thangs se construyó bajo la premisa de que el mundo de los datos 3D sigue siendo muy manual en comparación con el desarrollo de software tradicional. No hay un motor de búsqueda central, por lo que encontrar los archivos que necesitas es un proceso tedioso. El trabajo de colaboración dentro de las empresas también es rudimentario debido a la falta de software de control de versiones, y puede implicar el almacenamiento en la nube o el intercambio por correo electrónico.

¿Cómo funciona?

Con Thangs, los usuarios pueden subir piezas y recibir sugerencias sobre dónde se puede utilizar esa pieza y qué componentes disponibles comercialmente pueden ser compatibles con ella. Por supuesto, también existe un cuadro de búsqueda tradicional basado en texto para encontrar las piezas deseadas. Los usuarios pueden realizar búsquedas basadas en las propiedades físicas, las mediciones y las características del objeto y recibir predicciones sobre su función, costo, materiales y rendimiento.

El sitio también funciona a nivel social, ya que los diseñadores y colegas pueden compartir y colaborar en los modelos 3D sin problemas. El control de versiones está automatizado – como en GitHub – y los usuarios pueden dejar comentarios y modelos “similares” para guardarlos para más tarde, lo que desencadena una notificación para el que los sube. Dado que el portafolio de trabajo de un diseñador 3D es accesible desde su perfil, también puede servir como una especie de currículum vitae.

Según Powers, Thangs va camino de convertirse en la mayor base de datos de modelos 3D del mundo a un año de su lanzamiento. Indexa todos los modelos públicos que encuentra automáticamente y, como se basa en un algoritmo de aprendizaje profundo, se vuelve más y más sofisticado con cada adición.

El aprendizaje automático en la fabricación aditiva es cada vez más común a medida que avanza la tecnología de impresión 3D. A principios de este mes, la empresa de ingeniería Renishaw se asoció con el especialista en robótica Additive Automations para avanzar en la tecnología de posprocesamiento automatizado de piezas metálicas impresas en 3D. La colaboración implicará el uso de algoritmos de aprendizaje en profundidad para detectar y eliminar automáticamente las estructuras de soporte mediante brazos robóticos.

 

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