Un equipo de ingenieros y expertos en inteligencia artificial de Carnegie Mellon University desarrolló una aplicación de inteligencia artificial que puede usar indicaciones de texto para diseñar estructuras estables utilizando bloques LEGO estándar. En una investigación publicada en el servidor de preimpresión arXiv, el equipo reutilizó el modelo de lenguaje grande (LLM) creado por META para construir su nuevo sistema.

El equipo de investigación se dedicó a mejorar los modelos generativos 3D, que actualmente a menudo generan diseños que no funcionan en el mundo real debido a problemas como la gravedad o conexiones rotas. Para esto, recurrieron a los bloques LEGO —un juguete de plástico similar a bloques que permite a los niños usar su imaginación para construir varias estructuras.

Para construir su sistema, el equipo comenzó con el LLM LLaMA-3.2-1B-Instruct de META. Para usarlo en el diseño de estructuras de bloques, reemplazaron la predicción de la siguiente palabra con la predicción del siguiente bloque. También agregaron un módulo separado basado en matemáticas para asegurar la estabilidad física considerando fuerzas estructurales y gravedad. A continuación, crearon un conjunto de datos de entrenamiento que contiene 47.000 estructuras estables de LEGO y características, con descripciones generadas por otro sistema de IA, y lo usaron para entrenar su modelo de IA.

Para crear diseños, el sistema adopta un método recursivo —coloca bloques primero, luego prueba si agregar un bloque causa inestabilidad; si es así, elimina el bloque y adopta otro enfoque. Los investigadores probaron su sistema sin la función de rollback y encontraron que solo el 24% de los diseños se podían construir de manera estable en el mundo real; con la función de rollback, esta proporción subió al 98,8%. A continuación, el equipo agregó funciones de color y textura.

Para probar aún más sus diseños, los investigadores usaron un par de robots programables que pueden ensamblar estructuras de LEGO según el diseño, y generaron varias estructuras de prueba. También construyeron algunas a mano.

El equipo afirmó que su sistema puede generar una variedad de estructuras estables de LEGO. También señalaron que probaron el sistema contra otros sistemas de IA usados para crear objetos 3D y encontraron que su sistema genera una proporción más alta de estructuras estables.