Исследователи из Университета Карнеги — Меллона представили LegoGPT (BrickGPT) — нейросеть на базе трансформеров, которая генерирует физически устойчивые конструкции из кубиков LEGO по текстовому описанию. Модель работает по принципу авторегрессии, предсказывая следующий блок в последовательности и оценивая его геометрию и устойчивость в трехмерной сетке.
В основе системы лежит дообученная модель LLaMA-3.2-Instruct-1B. Для обучения авторы использовали датасет StableText2Brick, содержащий 47 000 сборок и 28 000 уникальных 3D-фигур. Модель кодирует положение и тип блоков в сетке размером 20×20×20. В систему встроен физический движок, который проверяет конструкцию на действие силы тяжести, трение и прочность сцепления.
Ключевым механизмом является откат к предыдущему шагу при обнаружении неустойчивости. Без этой функции доля стабильных конструкций составляла 24%, с её использованием показатель достиг 98,8%. На текущий момент модель способна проектировать предметы из 20 категорий, включая мебель и транспортные средства, однако пока не создает объекты с подвижными частями.
Технология может применяться в генеративном дизайне мебели, архитектурном планировании с учетом внешних условий и в робототехнике для оптимизации сборочных линий. Разработчики отмечают, что система способна учитывать специфические ограничения, такие как сейсмическая активность или работа в условиях невесомости, что открывает возможности для прикладного использования в инженерии.
