Базовые модели искусственного интеллекта для нейронного CAD
Майк Хейли, старший вице-президент по исследованиям компании Autodesk, подробнее рассказывает о «нейронном CAD» — базовых моделях генеративного ИИ для 3D-моделирования от Autodesk, о которых впервые было объявлено на конференции Autodesk University 2025
После десятилетий развития стандартные для отрасли платформы САПР и 3D-моделирования стали чрезвычайно совершенными, но зачастую остаются сложными в использовании. Мы снова и снова слышим от клиентов, что они стремятся быть не «суперпользователями» программного обеспечения, а «супердизайнерами», «суперинженерами» и «суперхудожниками». «Дайте мне цифровую глину», — говорят они. Распространение нейронного CAD значительно снизит барьеры между творцом и компьютером, благодаря чему вы сможете свободно воплощать свои замыслы и исследовать идеи быстрее, проще и естественнее, чем когда-либо прежде.
Сегодня, как никогда ранее, профессионалов в сфере дизайна и производства — дизайнеров продукции, архитекторов, 3D-аниматоров и инженеров — объединяют схожие трудности и возможности.
Во-первых, все они пытаются решать всё более сложные и комплексные проблемы, но при этом работают с более ограниченными бюджетами, сжатыми сроками и меньшей рентабельностью. Столкнувшись с нарастающими вызовами, такими как проектирование с учётом климатической устойчивости, меняющиеся нормативные требования, массовая урбанизация, изменяющиеся цели в области устойчивого развития и многое другое, от них требуют решать эти задачи за меньшее время, используя меньше ресурсов. Между тем все рабочие процессы в их отраслях страдают от таких проявлений неэффективности, как избыточность, переделки или отсутствие совместного доступа к ресурсам.
Во-вторых, и что ещё важнее, ИИ расширяет границы возможного для клиентов: более высокая точность, более ранний анализ производительности и меньшее количество ошибок на последующих этапах. Возможности заключаются не только в ускорении проектирования, но и в достижении лучших результатов во всех отраслях.
Пользователи, государственные учреждения и компании часто обращаются к технологиям ИИ в надежде найти реальные решения, которые обещали поставщики и СМИ. Однако эти обещания зачастую оказываются скорее рекламным трюком, чем реальной помощью. Опытные создатели 3D-контента могут найти применение крупным языковым моделям (LLM) и генераторам изображений на базе ИИ, поскольку большая часть их работы носит визуальный и языковой характер. К сожалению, эти модели ИИ способны рассуждать только в сфере языка и двумерного зрения. Они не могут достоверно и с необходимой точностью и аккуратностью рассуждать о трехмерном и физическом мире.
Сейчас мы вступаем в новую эру 3D-создания, потому что появилось нечто, способное мыслить в 3D и в рамках законов физики: нейронный CAD. Autodesk разрабатывает эти профессиональные базовые модели искусственного интеллекта специально для анализа и генерации точной 2D- и 3D-CAD-информации. Представьте себе Midjourney для CAD, но с полностью редактируемыми результатами и более плавным, интуитивным интерфейсом взаимодействия человека с компьютером.
С помощью нейронного CAD вы сможете воплощать свои идеи, рассказывая о них, набирая текст, рисуя или загружая изображения. Вы будете наблюдать, как движок нейронного CAD анализирует ваш запрос и создает высокодетализированные CAD-объекты и сборки. Общайтесь с ИИ естественным языком, внося изменения по мере того, как технология анализирует поверхности, грани и топологию, необходимые для воплощения вашей идеи. Оценивайте не один, а сразу несколько вариантов 3D-проектирования, мгновенно анализируя все возможности и компромиссы. Нейронный CAD создает высококачественную редактируемую CAD-геометрию, которую вы сможете сразу доработать в программном обеспечении параметрического CAD, таком как Fusion или Forma. Для конкретных задач он даже сформирует полную историю и последовательность CAD-команд, необходимых для создания 3D-модели, что упростит её понимание и редактирование.
Autodesk Research уже более пятнадцати лет работает над решением этой новой задачи. Обучение этих нейронных моделей искусственного интеллекта для CAD чрезвычайно сложно и требует совершенно новых архитектур нейронных сетей. После многих лет прогресса нейронное CAD сейчас развивается в геометрической прогрессии.
В некотором смысле Autodesk сама меняет себя, чтобы сделать свои инструменты более доступными и удобными для творческих людей. Модели нейронного CAD на базе искусственного интеллекта будут лежать в основе функций Fusion и Forma, способных эффективно анализировать детализированную геометрию и сделать вашу работу быстрее, эффективнее и конкурентоспособнее. Наши исследования показывают, что возможность экспериментировать и принимать решения на этапе концептуального проектирования — что является специализацией нейронного CAD — радикально улучшает такие показатели проекта, как стоимость, экологичность и соответствие требованиям. А благодаря созданию высококачественной CAD-геометрии на ранних этапах специалисты смогут плавно переходить от концептуального проектирования к разработке детального проекта, сохраняя при этом исходный замысел проекта.
Чем нейронный CAD отличается от традиционной параметрического CAD
В типичных программах для 2D- или 3D-проектирования анализ, создание и управление геометрией осуществляет параметрический CAD-движок. Эти программы сегодня чрезвычайно совершенны, поскольку совершенствовались на протяжении более 40 лет разработки. Однако параметрические CAD-движки не являются искусственным интеллектом и ограничивают возможности взаимодействия с ними. Параметрический CAD является жесткой и детерминированной системой, что не подходит для открытого изучения неопределенной концепции дизайна.
В отличие от этого, нейронный CAD — это новая технология, основанная на инновационных методах машинного обучения, обученных на точной геометрии и 3D-представлениях. Она научилась структурировать и анализировать геометрию в двух- и трехмерном пространстве. Она работает так же, как и другие генеративные системы искусственного интеллекта, которые большинство людей использовали для создания текста или изображений, за исключением того, что нейронный CAD-ИИ создает 3D-геометрию. Например, вы можете набросать эскиз и попросить нейронный CAD «превратить его в 3D». Вы можете описать объект, который хотите преобразовать в 3D, используя комбинацию письменных и устных подсказок, рисунков, набросков и изображений. ИИ нейронного CAD фактически генерирует геометрию аналогично параметрическому CAD, но делает это на основе более широкого спектра входных данных.
Параметрическое САПР по-прежнему ценно тем, что обеспечивает архитекторам, художникам, инженерам и строителям точность и контроль — ведь вы знаете: если ввести «2,5 дюйма», размер будет ровно 2,5 дюйма. Теперь нейронное САПР позволяет реализовать упомянутое выше свободное самовыражение, благодаря чему вы можете свободно мыслить и творить, даже не имея точных технических характеристик.
Мы движемся в будущее, где ваши инструменты проектирования будут понимать ваш устный язык, ваши наброски, трехмерные проектные данные, законы физики природного мира в 3D, а также отраслевые рабочие процессы вашей организации.
Ни параметрическая САПР, ни нейронная САПР не превосходят друг друга. В Autodesk мы верим, что будущее создания любых объектов будет заключаться в органичном сочетании как параметрической, так и нейронной САПР. Но мы с большим энтузиазмом относимся к усовершенствованию движков параметрической САПР с помощью моделей искусственного интеллекта нейронной САПР — это первый скачкообразный прорыв в технологии САПР за более чем 40 лет.
Первая система искусственного интеллекта, специально разработанная с нуля для 3D-CAD
Среди организаций, занимающихся разработкой ИИ для создания 3D-CAD, мы выделили два основных подхода.
Первый подход заключается в использовании LLM для генерации кода, взаимодействующего с существующим API программного обеспечения для параметрического CAD. Это позволяет автоматизировать создание определённых форм или фигур с помощью традиционного движка параметрического CAD. Однако такие результаты могут оставаться проблематичными, поскольку LLM не был обучен пониманию трёхмерного физического мира. Он не мыслит в трёхмерном пространстве, поэтому, когда запросы становятся слишком сложными, система показывает свои ограничения. Поручить LLM работу с API параметрического CAD — все равно что нанять сантехника, который прочитал все книги по сантехнике, но ни разу не прикасался к трубам. Большинство людей не захотели бы, чтобы такой сантехник работал у них дома. Вместо этого они доверились бы сантехнику с реальным практическим опытом.
Вот что такое нейронный CAD. Он с самого начала обучается на «практическом опыте» в виде реальных CAD-объектов. Разрабатывая нейронный CAD для геометрии, компания Autodesk выбрала второй и, честно говоря, гораздо более сложный подход к созданию ИИ для 3D-проектирования. Наши крупные модели искусственного интеллекта, лежащие в основе нейронного CAD, непосредственно оперируют геометрией, а не взаимодействуют с API через геометрические данные. Это существенное отличие. Нейронные CAD-модели могут «размышлять» о форме, конфигурации, структуре и эксплуатационных характеристиках. Однако для достижения этого требуются обширные исследования и обучение ИИ. Я горжусь тем, что лаборатория Autodesk AI Lab является ведущим в мире издателем рецензируемых научных работ по CAD-геометрии, опубликовав почти 100 научных статей по этой теме.
Более того, сочетание технологии нейронного CAD с LLM значительно расширяет творческий потенциал. LLM может использовать нейронный CAD для анализа геометрии. Например, если у меня есть проект фритюрницы и я попрошу ИИ предложить мне составные компоненты, которые я смогу изготовить с учетом моих ограничений по стоимости, материалам и методам производства, то LLM довольно хорошо умеет использовать нейронный CAD для анализа конструкций и их разбиения на составные части.
В конечном итоге, наше идеальное видение будущего ИИ в области CAD сочетает в себе подходы, основанные на использовании LLM, параметрических CAD-систем и нейронных CAD-моделей ИИ. Ни одна отдельная технология не является панацеей, но их сочетание способно привести к радикальным изменениям.
Разработка уникальной базовой модели для геометрии
В мае 2024 года компания Autodesk представила «Проект Бернини» — исследовательский проект, направленный на генерацию функциональных 3D-форм на основе различных исходных данных, включая текст, 2D-изображения и облака точек. Через шестнадцать месяцев на конференции Autodesk University 2025 компания Autodesk представила нейронное САПР и его возможности. Посторонний наблюдатель, что вполне понятно, мог бы быть впечатлён, подумав, что мы проделали всю эту работу всего за полтора года. Однако анонсы «Project Bernini» и нейронного САПР представляют собой лишь малую часть общей картины. Большая часть работы велась на протяжении многих лет, в значительной степени за кулисами.
Autodesk Research открыла свою лабораторию искусственного интеллекта (AI Lab) в 2018 году, когда ещё не существовало крупных лабораторий или организованных усилий по исследованию машинного обучения для объектов 3D-CAD. К тому времени мы уже почти десять лет занимались исследованиями в области ИИ и осознавали, как быстро развивается эта технология. Это дало нам возможность исследовать малоизученные области ИИ, связанные с проектированием, геометрией, конструкциями, системами, физикой, промышленными рабочими процессами и поведением. Однако серьезным вызовом было уже само определение того, где найти необходимые данные, как их использовать и как ответственно обращаться с данными клиентов. Кроме того, готовые инструменты ИИ не всегда подходили для новых исследований в области ИИ, ориентированных на САПР, поэтому мы создали собственные инструменты инфраструктуры платформы, использующие множество графических процессоров (GPU) в крупномасштабных облачных системах для обработки всех данных.
Разработка заняла некоторое время, поскольку объем данных, доступных для обучения базовых 3D-моделей, ограничен. В отличие от петабайтов данных, доступных в Интернете для обучения моделей большого языкового объема (LLM) и моделей генерации изображений, для этих 3D-моделей требуются CAD-объекты профессионального уровня. Чтобы обучить наши нейронные CAD-модели, мы пошли дальше простого создания трехмерных форм или изображений, как это делают другие компании; мы обучили их на реальных CAD-объектах для генерации граничных представлений (B-reps) — математических формул, описывающих трехмерные формы.
К моменту, когда Autodesk поделилась этими уникальными результатами, объявив о выпуске нейронного CAD в 2025 году, это стало кульминацией многолетних исследований первой базовой модели ИИ, способной генерировать реальные 3D-формы на основе различных типов входных данных. Все, что мы извлекли из предыдущих исследований, включая проект «Бернини», было заложено в наши нейронные CAD-модели для обеспечения работы настоящего ИИ-CAD как в производственных, так и в AECO-рабочих процессах.
По мере появления функций нейронного CAD в продуктах Autodesk они не будут ограничиваться стандартными диалоговыми окнами или работать исключительно по простым подсказкам. Гибкие интерфейсы для нейронного CAD могут использовать подсказки с любой комбинацией эскизов, образцов документов, вдохновляющих изображений и голосовых команд.
Мир развивается вместе с ИИ, и мы создаем новые пользовательские интерфейсы и возможности взаимодействия на основе этих инструментов, призванные предоставить организациям выбор в том, как именно они хотят подходить к внедрению ИИ.
Надежные инструменты искусственного интеллекта без лишнего ажиотажа
Резкие технологические прорывы всегда сопровождаются циклами ажиотажа. Я полагаю, что циклы ажиотажа вокруг ИИ и «AI-вошинг» будут продолжаться, а компании будут значительно преувеличивать свои результаты и потенциальное влияние ИИ. Например, относительно легко обучить модель LLM на руководстве пользователя вашего программного продукта, а затем заявить, что в результате вы предлагаете генеративный ИИ. Наша отрасль должна разработать и внедрить стандарты, технологии и подходы, которые позволят клиентам доверять этой новой среде и ориентироваться в ней.
Отраслевые стандарты — В нашей отрасли пока нет единого набора стандартных критериев оценки, позволяющих тщательно проверять заявления, подобные описанному выше. Что создает ваша модель генеративного ИИ и как? Насколько точны, достоверны и полезны сгенерированные результаты? Содержит ли ваш нейронный CAD-объект метаданные? Сегодня у клиентов нет стандартных критериев оценки, позволяющих судить о заявлениях поставщиков.
Общие стандарты существуют для больших языковых моделей (LLM), но их нет для моделей генеративного ИИ в сфере проектирования и производства. На данный момент Autodesk разрабатывает собственные внутренние критерии оценки, чтобы укрепить доверие к этим новым инструментам, и мы надеемся установить общие критерии совместно с учеными, регулирующими органами и другими лидерами отрасли.
Технология предотвращения «повторения» — Мы также ведем работу над механизмами обеспечения доверия к функциям нейронного CAD. Наши исследователи изучают, как новые инструменты могут помочь выявлять типовые решения для распространенных задач проектирования, при этом избегая генерации результатов, которые повторяют или «копируют» уникальные проекты заказчика. Как и в случае со стандартами тестирования, механизмы предотвращения «повторения» хорошо изучены для текстовых и графических моделей, но не для 3D-объектов CAD. Чтобы решить эту проблему, Autodesk исследует, как нашу технологию ИИ можно настроить для распознавания форм и анализа общего сходства или уникальности проекта.
Прозрачность и выбор – Autodesk и другие компании разрабатывают дополнительные инструменты для укрепления доверия к этим новым технологиям и снижения уровня ажиотажа и преувеличений. К ним относятся «карты прозрачности ИИ», в которых раскрываются подробности о том, как мы разработали модель ИИ, и объясняются меры безопасности, принятые для защиты конфиденциальности и обеспечения безопасного и надежного использования этих технологий. Мы также создаем инструменты, которые предоставят клиентам гибкие возможности выбора в отношении их данных и расширенных функций ИИ, которые они хотят внедрить.
Все эти элементы необходимы для широкомасштабного внедрения нейронного CAD. Технология нейронного CAD поможет пользователям решать более сложные задачи с меньшими затруднениями, но наша отрасль должна инвестировать время и ресурсы, чтобы гарантировать надежность и безопасность нейронного CAD.
Нейронная CAD в действии
В начале 2025 года компания Autodesk продемонстрировала небольшой пример возможностей нейронного CAD с помощью функции AutoConstrain на базе искусственного интеллекта для Fusion. Эта функция автоматизирует создание и применение критических размерных ограничений в эскизах проектов, сокращая время работы и количество ошибок. С момента выпуска функция AutoConstrain значительно усовершенствовалась, однако она по-прежнему лишь слегка затрагивает возможности нейронного CAD в области анализа пространственных данных и воплощения замысла проектировщика в жизнь.
В ближайшее время ожидается появление более мощных технологий нейронного CAD, анонсированных в конце 2025 года, таких как Forma Building Layout Explorer. Эти модели полностью поддерживают CAD и способны осуществлять логические выводы в трехмерном пространстве в рамках промышленных рабочих процессов.
Не менее важно, что функции нейронного CAD предоставляют дизайнерам и инженерам полный контроль, необходимый им при естественном взаимодействии с инструментами уникальными и мощными способами. Интуитивная работа с инструментами CAD с использованием естественного языка и голосовых команд, эскизирования, прямого 3D-взаимодействия и ограничений добавит новые уровни контроля и возможностей по сравнению с устаревшей эпохой работы исключительно с клавиатурой и мышью. Взаимодействие между компьютером и человеком становится более естественным, при этом специалисту по-прежнему обеспечивается тот уровень контроля, которого он ожидает и в котором нуждается.
Наши клиенты могут рассчитывать на появление новых функций нейронного CAD по мере расширения сферы применения и масштабов этих мощных моделей.
Мир для суперпользователей и супергениев
Впереди нас ждет еще множество преимуществ, которые станут результатом наших интенсивных исследований и разработок. Они кардинально изменят подход Autodesk к разработке и предоставлению технологий, а также трансформируют ваш подход к работе. Мы движемся в будущее, где ваши инструменты проектирования будут понимать вашу речь, ваши наброски, трехмерные проектные данные, законы физики природного мира в 3D, а также отраслевые рабочие процессы вашей организации.
Мы понимаем, что в одиночку нам не справиться с этой задачей. Мы активно сотрудничаем с нашими клиентами и партнерами из академических кругов. Более того, в 2026 году Autodesk объявила об инвестициях в World Labs в размере 200 миллионов долларов. Autodesk будет сотрудничать с командой World Labs в создании фундаментальных моделей мира, способных воспринимать, генерировать, рассуждать и взаимодействовать с 3D-миром. Только благодаря совместным открытиям и активному сотрудничеству мы сможем создать нейронную CAD-платформу, на основе которой другие смогут развивать свои решения.
Вместо того чтобы получать вознаграждение за умение работать со сложными программными интерфейсами, новое поколение «супергениев» в области нейронного CAD будет вознаграждаться за свой отраслевой опыт.
В конечном итоге ваши команды будут дорабатывать собственные модели ИИ на основе наших базовых моделей, что позволит вам превратить исторические данные и процессы в новые возможности для конкурентного преимущества. Вместо того чтобы постоянно начинать с нуля, ваш уникальный стиль и фирменные методы станут вашими собственными моделями ИИ, открывая новые способы проектирования и создания вещей, которые вы никогда не считали возможными. Совместите это с рабочими процессами на основе агентского ИИ от Autodesk Assistant, и вы окажетесь в том будущем, которое мы предвидели при запуске AI Lab.
До сих пор традиционные инструменты параметрического CAD вынуждали творческих людей осваивать очень сложное программное обеспечение для промышленного дизайна и становиться «суперпользователями» наших программных инструментов, хотели они того или нет. Нам по-прежнему будут нужны опытные пользователи инструментов, которые понимают глубину и широту наших технологий и знают, как эффективно ими пользоваться. Тем не менее, с помощью нейронного CAD новые пользователи смогут воспользоваться этой новой моделью взаимодействия человека с компьютером, чтобы работать быстрее и сосредоточиться на своих профессиональных знаниях, не тратя время на освоение сложного инструмента проектирования с его командной строкой и множеством раскрывающихся меню.
Эти нейронные CAD-инструменты позволят пользователям чаще и полнее заниматься своей специализацией, взаимодействуя с программными платформами ИИ более естественно и разнообразно. А агентские ИИ-помощники будут действовать по их указаниям и от их имени, решая более сложные задачи — быстрее и эффективнее.
Вместо того чтобы получать вознаграждение как «суперпользователи» сложных программных интерфейсов, новое поколение «супергениев» нейронного CAD будет вознаграждаться за свой отраслевой опыт. Знания человека в области строительной инженерии и инженерных систем зданий, а также принципов проектирования изделий и траекторий инструментов станут залогом его успеха. В этом будущем люди обретут беспрецедентную способность воплощать свои видения и исследовать идеи при поддержке исключительных нейронных CAD-инструментов. Тогда и люди, и машины будут работать по-новому, чтобы проектировать и создавать лучший мир для всех.