saplama Kapitone Tasarımı İçin Yeni Prototip Yazılımı Geliştirildi - Unite.AI
Bizimle iletişime geçin

Yapay Zeka

Kapitone Tasarımı İçin Yeni Prototip Yazılımı Geliştirildi

Güncellenmiş on
Resim: Mackenzie Leake

Stanford Üniversitesi'nde bir bilgisayar bilimi mezunu, bir kapitone şekli olan temel kağıt ekleme için kalıp oluşturmayı kolaylaştırabilen yeni prototip yazılımı geliştirdi. Kağıt ekleme, kapitone tasarımları yerleştirmek ve dikmek için temel kağıttan yapılmış bir desteğin kullanılmasını içerir. 

Bir temel kağıt parçası yorgan deseni geliştirmek için pek çok yönerge yoktur ve var olan birkaç tanesi başarılı bir sonuç için yeterli değildir. Mackenzie Leake'i yeni bir algoritma oluşturmaya ve geliştirmeye iten şey buydu.

Leake aynı zamanda Maneesh Agrawala'nın laboratuvarının bir üyesi, Forest Baskett Bilgisayar Bilimi Profesörü ve Stanford'daki Brown Medya İnovasyonu Enstitüsü'nün direktörüdür. 

Leake, "Kapitone işçiliği bu zengin geleneğe sahiptir ve insanlar bu çok kişisel, değerli yadigarları yaparlar, ancak kağıt kapitone işleri genellikle insanların diğer insanların tasarladığı kalıplardan çalışmasını gerektirir" dedi. "Bu nedenle, insanların tüm geometriyi, sıralamayı ve kısıtlamaları düşünmek zorunda kalmadan tasarlamak istedikleri kalıpları tasarlamalarına olanak tanıyan bir dijital araç üretmek istedik."

Çalışmayı detaylandıran kağıt, yayınlanan ve Ağustos ayında bilgisayar grafikleri konferansı SIGGRAPH 2021'de sunulacak. 

Kağıt Parça Yorgan

Leake, modern estetiğin ve yüksek düzeyde kontrol ve hassasiyetin kağıt parça yorganların anahtarı olduğunu söylüyor. Bir "dik ve çevir" eylemini takip eder, yani desen dikkatli bir şekilde üretilmelidir.

Desen kötü uygulanırsa, gevşek parçalar, delikler, yanlış yerleştirilmiş dikişler ve bitirilmesi imkansız olan tasarımlardan zarar görür. Tüm bunlar, yorgancıların genellikle kendi kağıt tasarımlarını oluşturmakta zorlandıkları anlamına gelir. 

Leake, yayınlanan makalenin baş yazarıdır.

Leake, "Üstesinden geldiğimiz en büyük zorluk, insanların yaratıcı kısma odaklanmasına ve bu tekniği kullanıp kullanamayacaklarını anlamaya yönelik zihinsel enerjilerini boşaltmalarına izin vermek," dedi. "İnsanların yaratmayı sevme biçimlerinin gerçekten farkında ve saygılı olmamız ve bu süreci aşırı otomatikleştirmememiz benim için önemli."

Bu yeni çalışmadan önce Leake, Mayıs ayında insan-bilgisayar etkileşimi konferansı CHI'da sunulan doğaçlama kapitone için bir araç tasarladı.

Algoritmayı Geliştirmek

Yeni algoritma, büyük ölçüde önemli bir teorik temele dayanmaktadır. Araştırmacılar mevcut pek çok yönergeye güvenemeyecekleri için, önce yorgan kağıdının parçalanabilir yönü hakkında daha derin bir anlayış kazanmaları ve ardından bunu matematiksel terimlere dökmeleri gerekiyordu.

Ekip, birçok veri noktası arasındaki örtüşen ilişkileri barındırabilen özel bir grafik yapısı olan bir hiper grafiğe ihtiyaçları olduğunu keşfetti. Bir hiper grafiğin kullanılmasıyla, araştırmacılar bir modelin kağıt parçalanabilir olup olmayacağını söylemenin bir yolunu buldular. 

Prototip yazılımı, kullanıcıların bir tasarımın taslağını çıkarmalarına olanak tanırken hipergraf tabanlı algoritma, hangi kağıt temel modellerinin bu tasarımı mümkün kılacağını belirler. 

Leake, "Başladığımda kapitone üzerine bilgisayar bilimi tezimi yazmayı beklemiyordum" dedi. "Ama tasarım, hesaplama ve geleneksel el sanatlarını içeren bu gerçekten zengin problem alanı buldum, bu yüzden o alanda çekip inceleyebildiğimiz birçok farklı parça oldu."

Makalenin ortak yazarları arasında California Üniversitesi, Berkeley ve Cornell Üniversitesi'nden araştırmacılar yer aldı.

Alex McFarland, yapay zekadaki en son gelişmeleri araştıran bir yapay zeka gazetecisi ve yazarıdır. Dünya çapında çok sayıda yapay zeka girişimi ve yayınıyla işbirliği yaptı.