Titulo Estágio
AI-Generated Jewelry
Local do Estágio
Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra
Enquadramento
O design de joalharia tem sido, tradicionalmente, um campo profundamente artesanal e estético, no qual a criatividade individual se alia a uma atenção rigorosa ao detalhe e à viabilidade técnica de fabrico. Com a introdução de ferramentas digitais e impressão 3D, tornou-se possível integrar abordagens computacionais no processo de design, facilitando a criação de formas complexas, personalizadas e rapidamente fabricáveis. Neste enquadramento, a incorporação de técnicas de inteligência artificial, como algoritmos generativos, redes neuronais e métodos de modelação paramétrica, tem vindo a transformar os processos de concepção e desenvolvimento, promovendo novas possibilidades de experimentação formal e inovação na criação de peças originais e únicas.
Modelos como redes adversariais generativas (GANs), autoencoders variacionais (VAEs) e, mais recentemente, modelos de difusão com representações implícitas, como Campos de Radiância Neuronais (Neural Radiance Fields - NeRFs) ou Funções de Distância Sinalizada (Signed Distance Functions - SDFs), permitem a síntese de formas tridimensionais complexas a partir de dados, imagens ou até mesmo descrições textuais. Contudo, a aplicação destas tecnologias ao domínio específico da joalharia levanta desafios particulares: a escassez de conjuntos de dados especializados, a exigência de precisão geométrica para garantir a fabricabilidade, e a relevância estética e simbólica dos artefactos produzidos. Para além das abordagens data-driven, existem também métodos baseados em regras ou algoritmos, como a geração procedimental, o design paramétrico e as gramáticas de forma, que possibilitam a exploração do espaço de design de forma controlada, interpretável e, frequentemente, sem necessidade de dados pré-existentes ou fases intensivas de treino. A interseção entre abordagens data-driven e não data-driven representa, assim, uma oportunidade promissora ainda pouco explorada. Simultaneamente, emergem novas possibilidades para acelerar a fase de ideação, expandir o espaço criativo e democratizar o acesso ao design de joalharia através de sistemas interativos, personalizáveis e potenciados por inteligência artificial.
Esta dissertação propõe-se a investigar e desenvolver métodos de geração automática de peças de joalharia através de técnicas de inteligência artificial generativa. O foco será colocado na avaliação e adaptação de modelos existentes ao contexto de joalharia, considerando tanto abordagens baseadas em dados, como métodos não baseados em dados. Pretende-se explorar, através de estudos experimentais, a viabilidade, as limitações e o potencial criativo destas abordagens, tendo em vista a construção de sistemas de apoio à criação de joalharia contemporânea e personalizada.
Objetivo
- Levantamento do estado da arte em abordagens para modelos generativos 3D, em particular peças de joalharia.
- Preparação de datasets e abordagens recolhidas do estado da arte.
- Proposta e criação de framework para geração de artefactos de joalharia através de abordagens data-driven, não data-driven ou em conjunto.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
T1 - Análise e levantamento de abordagens para modelos generativos, em particular para geração de peças de joalharia;
T2 - Preparação de dataset para treino de modelos generativos;
T3 - Exploração de modelos data-driven e não data-driven;
T4 - Proposta e definição de framework;
T5 - Escrita de relatório intermédio.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
T1 - Implementação de framework;
T2 - Testes da framework e validação dos respetivos outputs;
T3 - Refinamento do sistema;
T4 - Escrita de artigo científico;
T5 - Escrita do relatório final.
Condições
Este trabalho será realizado nos grupos de investigação bio-inspired Artificial Intelligence (bAI/CISUC) e Cognitive and Media Systems (CMS/CISUC). Serão disponibilizados recursos computacionais para a execução do plano de trabalhos assim acesso a impressora 3D para materialização de uma seleção de outputs gerados pela framework desenvolvida.
Existe a possibilidade de bolsa de investigação para Licenciado de pelo menos 3 meses, renovável por igual período mediante acordo entre o orientador e o/a aluno/a. A bolsa seguirá as diretrizes das bolsas mensais da Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT).
Observações
A modalidade dos dados serão imagens 2D, modelos 3D sobre a forma de voxels podendo ser multimodal em caso se opte por algumas abordagens. Existem datasets de exploração científica e aberta para exploração do trabalho proposto.
Orientador
João Correia/Tiago Martins
jncor@dei.uc.pt 📩