Autodesk zmienia reguły gry? Projektowanie „na życzenie”.

Zdjęcie: image

W trakcie Autodesk University 2025 firma ujawniła, iż pracuje nad fundamentowymi modelami generatywnej sztucznej inteligencji (foundation models) przeznaczonymi dla Fusion i Forma. To nie drobna aktualizacja, ale próba redefinicji tego, jak projektowanie 3D będzie wyglądać w najbliższych latach. Kluczowymi elementami tej inicjatywy są Neural CAD oraz AutoConstrain — technologie, które mają uprościć przejście od koncepcji do projektu szczegółowego, zmniejszyć manualną pracę oraz przyspieszyć iteracje.

Neural CAD to model AI, który pozwala projektantowi tworzyć geometrię CAD na podstawie różnych danych — szkiców, obrazów, rysunków, a choćby promptów tekstowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych silników CAD parametrycznych, Neural CAD stara się rozumieć zarówno geometrię, jak i systemy projektowe, co oznacza, iż jeżeli zmienisz pewien element konstrukcyjny, powiązane części projektu powinny automatycznie dostosować się — na przykład przy zmianie układu budynku lub rozmiaru pewnej jego części.

AutoConstrain, który już był wcześniej zapowiadany, zostaje wpleciony głębiej w te modele — jego zadanie polega na automatycznym stosowaniu ograniczeń (constraints) w rysunkach CAD, co ma odciążyć projektanta od wielu rutynowych i czasochłonnych kroków. Efekt ma być taki, iż od wstępnej idei („Chcę mieć budynek o takim układzie pomieszczeń”) do szczegółów konstrukcyjnych droga będzie krótsza i bardziej intuicyjna.

Project Bernini: eksperyment, który już rzuca światło na przyszłość

Równolegle Autodesk bada Project Bernini — badawczy model generatywny AI, który potrafi przekształcać bardzo różnorodne dane wejściowe w funkcjonalne obiekty 3D. To znaczy, iż można użyć jednego obrazu 2D, kilku obrazów z różnych perspektyw, chmury punktów, voxeli, szkicu, albo promptu tekstowego i uzyskać model, który ma być nie tylko dekoracyjny, ale realnie użyteczny.

Bernini został wytrenowany na bazie dziesięciu milionów kształtów, obejmujących modele CAD i formy organiczne. Projektanci dostają możliwość wyboru spośród różnych wariantów danego obiektu, co daje przestrzeń do eksperymentów i kreatywności. W przykładach pokazanych przez Autodesk znajdziemy klasyczne przedmioty (jak dzbanek), ale też bardziej złożoną geometrię — Bernini rozdziela teksturę i formę, dzięki czemu kształty nie są jedynie „ładną fasadą”, ale obiektami, które mogłyby pełnić funkcję użytkową (np. dzbanek musi być pusty w środku, by faktycznie mógł pomieścić wodę).

Pierwszy model fundamentów AEC opracowany przez Autodesk, neuronowe projektowanie CAD dla budynków, umożliwia klientom szybkie przechodzenie od wczesnych koncepcji projektowych do bardziej szczegółowych układów i systemów budynków.

Na razie jednak Project Bernini jest eksperymentem badawczym, niedostępnym komercyjnie — Autodesk dopracowuje modele, zbiera większe i wyższej jakości dane szkoleniowe oraz testuje możliwości adaptacji modeli dla różnych sektorów projektowania.

Zastosowania, wyzwania i perspektywy

Wprowadzenie Neural CAD i AutoConstrain do Fusion i Forma może oznaczać spore przyspieszenie w procesach architektonicznych, inżynieryjnych i przemysłowych. Projektant będzie mógł szybciej przejść od wizji do planu wykonawczego, zmniejszając ilość powtarzalnej pracy i minimalizując błędy, które zwykle pojawiają się przy ręcznym wprowadzaniu ograniczeń geometrycznych. W sektorze budownictwa i architektury narzędzia te mogą automatycznie aktualizować plany wewnętrzne, struktury nośne, grid budynku, jeżeli zmieni się jego kształt zewnętrzny.

Jednak pojawiają się też istotne ograniczenia. Po pierwsze, jakość danych treningowych jest kluczowa — wszystkie te modele muszą być karmione dużą ilością dobrych przykładów, by w praktyce generowany projekt nie był “ładną wizją”, ale czymś, co da się wybudować, wydrukować czy przetworzyć dalej. Po drugie, AI musi uwzględniać ograniczenia fizyczne: materiały, wytrzymałość, wymagania konstrukcyjne, warunki środowiskowe — bez tego projekt może być piękny, ale niepraktyczny.

Ponadto adaptacja do specyfiki branży: standardy lokalne, kodeksy budowlane, normy produkcyjne — to wszystko musi być uwzględnione, co oznacza, iż gotowe modele będą musiały być modyfikowalne i “dostosowywalne” przez użytkowników. Kwestie związane z ochroną własności intelektualnej, prywatnością danych (jeśli uczysz model na swoich projektach), oraz odpowiedzialnością za projekt (kto odpowiada, jeżeli coś pójdzie nie tak) stają się coraz ważniejsze.

Czy nadchodzi era projektowania “na życzenie”?

Zgodnie z zapowiedziami Autodesk, jesteśmy u progu istotnej zmiany w świecie projektowania 3D. Neural CAD i AutoConstrain w połączeniu z fundamentowymi modelami AI to nie tylko nowe funkcje, to próba przesunięcia całego paradygmatu — od manualnej, zrytualizowanej pracy projektanta ku bardziej interaktywnemu, elastycznemu i szybszemu procesowi, w którym AI staje się pomocnikiem, a nie jedynie narzędziem.

Project Bernini pokazuje, iż przyszłość rysuje się ciekawie: możliwość wygenerowania funkcjonalnego obiektu 3D z dowolnego typu wejścia (tekst, obraz, szkic) bez konieczności manualnego modelowania wszystkiego od podstaw. Ale droga do pełnej integracji tego typu technologii z codziennymi narzędziami CAD będzie wymagała czasu, dopracowania, testów i adaptacji do realnych warunków projektowych.

Ta przełomowa, generatywna technologia sztucznej inteligencji (AI), neuronowe CAD dla geometrii, pozwala spontanicznie tworzyć projekty na podstawie podpowiedzi tekstowych. To zupełnie nowe, oparte na uczeniu maszynowym podejście do generowania obiektów CAD, w przeciwieństwie do klasycznych, parametrycznych silników CAD stosowanych od ponad 40 lat.

Dla użytkowników druku 3D i projektantów to sygnał, iż już niebawem część tradycyjnych kroków — modelowania, weryfikacji geometrycznej, dodawania constraints — może zostać zautomatyzowana, co pozwoli skoncentrować się na kreatywności i funkcjonalności. jeżeli wszystko pójdzie dobrze, za kilka lat projekt, który dziś wymaga wielu godzin pracy manualnej, będzie można zrealizować w znacząco krótszym czasie — prawdopodobnie choćby z wykorzystaniem drukarek 3D jako etapu produkcyjnego.

Źródło: Autodesk, Zdjęcia i grafiki: Autodesk