EnglishOpenAI zet zijn AI in voor hardwareontwerp: van 3D-ontwerp tot printplaat
OpenAI laat zien hoe ChatGPT en Codex ingenieurs helpen bij het ontwerpen van fysieke producten. Twee medewerkers lieten het model GPT-6 Astra in minder dan een week een werkend prototype ontwerpen. Om het in de fabriek te laten maken, waren daarna nog enkele controlerondes door mensen nodig.
OpenAI heeft op 3 november laten zien hoe zijn AI-modellen helpen bij het ontwerpen van dingen die je kunt vastpakken, van machineonderdelen tot elektronica. Ingenieurs gebruiken ChatGPT en Codex, de programmeerassistent van OpenAI, om onderdelen te ontwerpen en aan te passen in CAD-programma's: computerprogramma's waarin ingenieurs onderdelen en machines in 3D tekenen. Ook ontwerpen de AI-modellen printplaten en maken ze productietekeningen: tekeningen met alle maten waarmee een fabriek een onderdeel maakt. Verder zetten ze simulaties klaar, computerberekeningen die nabootsen hoe bijvoorbeeld lucht langs een vorm stroomt, en beoordelen ze ontwerpen.
Tot nu toe deden AI-assistenten vooral software. Bij een fysiek product kost een fout meer: een onderdeel dat niet past, moet opnieuw worden gemaakt. OpenAI beschrijft ook waar zijn AI-model nog tekortschoot.
Een prototype, ontworpen door AI
Als voorbeeld vertelt OpenAI over een zijproject van twee medewerkers. Zij lieten GPT-6 Astra, het krachtigste model van OpenAI dat in september uitkwam, een apparaatje ontwerpen om Codex gesproken opdrachten te geven. Het heeft een klein scherm, waarop een getekend figuurtje als een soort huisdier van Codex staat, en een knop die je indrukt terwijl je praat. Het doel was na te gaan of het AI-model het hele ontwerp kon maken zonder dat mensen zijn werk direct bijwerkten.
Astra bepaalde wat het apparaat moest kunnen en ontwierp de behuizing, met de steunen die de onderdelen binnenin op hun plek houden. Het koos de elektronische onderdelen en ontwierp de printplaat: de plaat waarop die onderdelen worden vastgesoldeerd en met koperbanen met elkaar verbonden. Ook maakte het wat er op het scherm staat, de firmware (de software die in het apparaat zelf draait) en de koppeling met Codex. Het ontwerp was in minder dan een week klaar; de fabriek en de controles kwamen daarna. Een fabrikant die in opdracht produceert, maakte binnen een maand een kleine serie prototypes.
Afspelen laadt YouTube, dat cookies kan plaatsen. Meer uitleg
Daarna bleek wat er nog ontbrak. Voordat het apparaat klaar was voor de fabriek, waren meerdere rondes van controle en aanpassing nodig. Astra hield niet altijd rekening met wat de fabrikant kon maken, met toleranties (hoeveel een onderdeel in de fabriek mag afwijken van de tekening) en met hoe de onderdelen in elkaar worden gezet. OpenAI gebruikt die lessen om zijn modellen te verbeteren.
Dat lijkt op wat Gregory Kurtzer, de maker van Rocky Linux, vorige week liet zien. Hij liet een AI-agent van OpenAI in elf dagen een nieuwe kern voor een besturingssysteem bouwen: het deel dat geheugen en rekenkracht verdeelt en de hardware aanstuurt. Ook bij hem ging het bouwen zelf snel, terwijl het werk daarna, zoals beveiliging en ondersteuning voor echte hardware, nog bij mensen ligt. Bij een fysiek apparaat komt daar nog de stap naar de fabriek bij.
Eigen teams gebruiken het steeds meer
De hardwareteams van OpenAI, die werken aan robots en aan de computers en datacenters van het bedrijf, gebruiken ChatGPT en Codex al voor CAD-ontwerpen, productietekeningen, simulaties en het beoordelen van ontwerpen. Volgens OpenAI gebruiken die teams de AI-modellen sinds februari 23 keer zo veel. Dat is gemeten in tokens, de stukjes tekst die een model leest en schrijft. Het getal zegt dus hoeveel de modellen worden gebruikt, niet hoeveel sneller het werk gaat. Grace Lam, ingenieur bij OpenAI die met klanten werkt, zegt dat Codex de weg van idee naar onderdeel korter maakt: ontwerpen zijn sneller aangepast en 3D-ontwerpen sneller omgezet in productietekeningen.
OpenAI meet de vooruitgang ook met een ontwerptoets, BenchCAD 2.0. Daarin moeten AI-modellen onderdelen en samengestelde stukken in 3D namaken en uitzoeken welke verbindingen er op een printplaat lopen. Een nieuwer intern model van OpenAI, dat nog niet is uitgebracht, haalde gemiddeld een score van 0,875, waarbij hoger beter is. GPT-6 Astra kwam op 0,594, ook als het zo lang mocht nadenken als mogelijk. OpenAI ziet dat als een eerste teken dat de AI-modellen beter worden in ontwerpwerk, en zegt erbij dat ontwerpen maar één deel is van het werk van een ingenieur.
Raceteam en autofabrikant testen mee
OpenAI probeert de AI-modellen ook uit met een kleine groep bedrijven, waarvan de ingenieurs controleren of het werk van de AI klopt en bruikbaar is. Met het raceteam Chip Ganassi Racing, bekend uit de Amerikaanse IndyCar-raceklasse, werkte OpenAI al een jaar samen aan sensor- en racegegevens. Nu komt daar ontwerpwerk bij. Het team probeert uit hoe 3D-scans van bestaande onderdelen kunnen worden omgezet in CAD-ontwerpen die je kunt aanpassen, en in productietekeningen. Zo kan een onderdeel opnieuw worden gemaakt, ook als de oorspronkelijke ontwerpbestanden er niet meer zijn.
Met Mazda begint OpenAI een onderzoek naar de luchtstroom rond auto's en naar botsveiligheid. Astra bedenkt daarbij andere vormen voor de neus van een auto, rekent na hoe de lucht erlangs stroomt en werkt de beste vormen verder uit, om de luchtweerstand te verlagen. Minder luchtweerstand maakt een auto zuiniger. Ingenieurs van Mazda wegen die ontwerpen daarna af tegen het uiterlijk van de auto en de kosten. Volgens Akihiro Nakata, hoofdingenieur bij Mazda, laten de tientallen doorgerekende varianten zien welke kenmerken echt uitmaken voor de luchtstroom en waar ontwerpers vrij zijn om te variëren. Zo kan Mazda volgens hem een mooi ontwerp en weinig luchtweerstand beter samenbrengen.
OpenAI wil meer resultaten delen en nodigt bedrijven in ontwerp, simulatie en productie uit om mee te doen. De volgende stap is laten zien dat betere ontwerpen ook in de fabriek en bij de controle door ingenieurs overeind blijven.
Wat betekent dit voor de weg naar de singulariteit?
AI-modellen schrijven al veel software. Dit voorbeeld laat zien dat ze ook een eenvoudig fysiek apparaat kunnen ontwerpen, van behuizing en elektronica tot de software erin, in minder dan een week. Daarmee kan AI een groter deel van het ontwerpwerk doen, terwijl ingenieurs controleren en bijsturen. Wat nog ontbreekt, is kennis van de fabriek: toleranties, wat een fabrikant kan maken en hoe onderdelen in elkaar gaan. Het nieuwere interne model scoort op de ontwerptoets al hoger dan Astra. Als modellen ook de stap naar de fabriek beter leren, wordt de weg van idee naar werkend prototype korter, ook voor de robots en computers waar OpenAI zelf aan bouwt.
