DeepSeek تطور تقنية لتحسين دقة تصميم النماذج ثلاثية الأبعاد
أعلنت شركة DeepSeek الصينية الناشئة تعاونها مع باحثين من Tencent وUniversity of Hong Kong لتطوير طريقة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة تصميم النماذج ثلاثية الأبعاد المستخدمة في أنظمة التصميم الهندسي.
إطار عمل جديد لتصميم النماذج ثلاثية الأبعاد
اقترح فريق البحث في DeepSeek إطار عمل جديد يحمل اسم Pointer-CAD، وهو نظام يعتمد على نماذج اللغة الكبيرة لتوليد نماذج التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD). ويستند هذا الإطار إلى نموذج Qwen 2.5 الذي طورته شركة Alibaba.
الفكرة الأساسية في النظام الجديد هي استخدام آلية “المؤشر” لاختيار العناصر الهندسية داخل المجسمات ثلاثية الأبعاد، مثل الحواف أو الأسطح، بدلاً من الاعتماد فقط على تسلسل الأوامر النصية.
كيف تعمل التقنية؟
تقليدياً، تعتمد بعض أنظمة التصميم المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحويل النموذج الهندسي إلى سلسلة أوامر لإنشائه خطوة بخطوة. لكن هذه الطريقة تواجه مشكلات عند تنفيذ عمليات هندسية معقدة مثل:
- إنشاء الحواف المشطوفة (Chamfer)
- تدوير الحواف (Fillet)
- تعديل الأسطح في النماذج المعقدة
يعالج Pointer-CAD هذه المشكلة عبر:
- دمج معلومات الهندسة ثلاثية الأبعاد (B-Rep) داخل نموذج التوليد.
- السماح للنموذج بتحديد الحواف أو الأسطح مباشرة باستخدام “مؤشر” ذكي.
- ربط كل خطوة تصميم بالهندسة الناتجة من الخطوات السابقة.
- تقليل أخطاء التقسيم والهندسة الناتجة عن تحويل القيم المستمرة إلى قيم رقمية.
بيانات التدريب والنتائج
لدعم تدريب النظام، طور الباحثون خط أنابيب خاصاً لإعداد البيانات، نتج عنه:
- إنشاء مجموعة بيانات تضم نحو 575 ألف نموذج CAD.
- إضافة أوصاف لغوية تفصيلية لكل نموذج لتدريب النموذج على الربط بين النص والهندسة.
وأظهرت التجارب أن الإطار الجديد قادر على:
- إنشاء هياكل هندسية معقدة بكفاءة.
- تقليل أخطاء التقسيم الهندسي إلى مستويات منخفضة جداً مقارنة بالطرق السابقة.
- تحسين دقة النماذج بشكل ملحوظ.
أهمية التقنية
تُستخدم أنظمة التصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD) على نطاق واسع في مجالات عديدة، منها:
- الهندسة الميكانيكية
- التصنيع الصناعي
- العمارة
- تصميم المنتجات
ومن المتوقع أن تساعد هذه التقنية من DeepSeek المصممين والمهندسين على بناء نماذج ثلاثية الأبعاد أكثر دقة بسرعة أعلى، ما قد يسرّع عمليات التصميم والتطوير الصناعي.
وقد قُبلت الورقة البحثية الخاصة بهذه التقنية في مؤتمر CVPR 2026، ونُشرت أيضاً على منصة arXiv للأبحاث المفتوحة.
