🤖 ИИ в CAD: обзор генерации 3D-моделей (2026) Свежий обзор (Wu et al., Computational Visual Media) охватывает стремительное развитие ИИ для автоматизированного проектирования — от геометрических представлений до LLM-агентов. Что внутри: 📐 Представления CAD: B-Rep, CSG, последовательности команд, DSL — каждое со своими плюсами для редактируемости и точности 📊 Наборы данных: DeepCAD, Fusion 360, SketchGraphs, WHUCAD, Text2CAD — масштабы от тысяч до миллионов моделей 🧠 Методы генерации: авторегрессия, диффузия, VAE, RL, трансформеры — для B-Rep, CSG, командных последовательностей 💬 LLM в CAD: генерация кода, текстовые запросы, мультимодальность (изображения + облака точек + текст), многоагентные системы (CAD-Assistant, CAD-GPT, Text2CAD) Ключевые вызовы: ⚠️ Несовместимость форматов между CAD-ядрами (проприетарные壁垒) ⚠️ Дефицит качественных данных с процедурными аннотациями ⚠️ Низкая валидность сгенерированных моделей (самопересечения, негерметичность) ⚠️ Отсутствие геометрических ограничений (параметрическое редактирование невозможно) ⚠️ Слабая интерактивность и понимание намерений пользователя Перспективы: 🔹 Создание универсальных высококачественных датасетов с аннотациями намерений 🔹 Интеграция с CAE/CAM для физически корректных моделей 🔹 Улучшение взаимодействия через диалоговые агенты 🔹 Исследование пространства дизайна и использование промышленных библиотек ИИ меняет CAD, но до промышленного уровня ещё далеко. Главный тренд — от «генераторов геометрии» к «интеллектуальным ассистентам проектировщика».
2
