ИИ уже помогает проектировать устройства. Но между цифровым проектом и работающей вещью остаётся производство: нужно подобрать материалы, подготовить оборудование, изготовить детали и проверить, что всё работает. На этом пути новая конструкция может потребовать собственного технологического процесса.

Atomic Machines после шести лет закрытой разработки представила Matter Compiler — систему, которая, по заявлению компании, собирает работающие микромашины по цифровому описанию. Меняется код — меняется изделие. Отдельные формы, маски и оснастка под каждый новый продукт ей не нужны. Речь о миниатюрных устройствах с подвижными частями, трёхмерной конструкцией и несколькими материалами.

Основатель компании Джефф Холден объясняет замысел через рибосому. Эта биологическая машина читает генетические инструкции и собирает разные белки. Оборудование остаётся тем же, результат определяется последовательностью символов. Холден хочет перенести похожий принцип в производство: новый проект должен становиться новой программой для существующей системы.

Для этого мало научить ИИ рисовать конструкции. Matter Compiler, как описывает компания, измеряет каждую производственную операцию, корректирует отклонения и передаёт полученные данные в следующую итерацию. Проектирование получает обратную связь от реального изделия: что удалось изготовить и где результат разошёлся с расчётом.

Первый продукт уже имеет название и характеристики. PrimeSwitch PS-150 — электромеханическое реле диаметром 9,5 мм и высотой 3 мм. Компания заявляет постоянный ток до 150 А и размыкание за 50 микросекунд. Оно рассчитано, в частности, на применение в системах питания ИИ-дата-центров. Сейчас доступны образцы для испытаний.

Получается любопытный первый шаг: производственная система с ИИ начинает с компонента для инфраструктуры самого ИИ. У большого технологического замысла появляется конкретная инженерная задача — быстро размыкать цепь и сохранять низкие потери при прохождении тока.

До универсальной фабрики, которой можно заказать любую вещь одной фразой, это ещё не доказанный путь. Саму возможность получить готовое изделие из одного промпта Atomic Machines обозначает как цель. Заявленные характеристики первого реле и образцы для заказчиков пока не показывают, насколько хорошо система справится с другими устройствами.

Следующий результат будет особенно интересен: сможет ли та же установка после изменения цифрового проекта выпустить механизм другого класса? Именно повторяемость такого перехода покажет, насколько производство приблизилось к обещанной модели: новое изделие начинается с нового кода.

Следующий шаг

О том, как ИИ уже помогает пройти путь от описания детали до модели для изготовления, — text-to-cad: кодинг-агент превращается в CAD-инженера.

Если вы связываете ИИ с проектированием или производственными задачами, полезно заранее определить, какие результаты система должна измерять и кто будет их проверять.

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov