De la IA al mundo real: crean la forma de convertir cualquier cosa en piezas de LEGO

Imagina que pudieras construir cualquier cosa con palabras. No con planos, ni con instrucciones impresas, ni tampoco con esas guías del Ikea que nadie entiende. Solo con una frase del estilo de: "Quiero una mesa de roble, con cierto estilo neoclásico". Y ver cómo, pieza a pieza, esa idea se convierte en una estructura real que puedes tocar, montar o incluso ensamblar con un robot. Esta realidad ya está llevándose a cabo a pequeña escala, con bloques de LEGO a través de una inteligencia artificial desarrollada en los laboratorios de la Universidad de Carnegie Mellon. LegoGPT, como se llama esta tecnología, es capaz de transformar descripciones en lenguaje natural a bloques físicos de LEGO. Un experimento que abre un nuevo capítulo en el diseño computacional y la geometría 3D.

La magia de LegoGPT reside en algo que parece simple, pero que ha representado un verdadero reto para diseñadores y desarrolladores durante años: convertir texto en construcciones reales que puedan ensamblarse con piezas estándar de LEGO. Porque, claro, cualquiera puede imaginarse un castillo medieval o una nave espacial. Pero que esa estructura no se derrumbe sobre su propio peso es otra historia. "Con LegoGPT, queríamos llevar la imaginación del usuario al mundo físico”, explica a El Confidencial Ava Pun, ingeniera informática y líder del equipo detrás del modelo. "Puedes generar una imagen de una silla, pero eso no significa que se pueda fabricar. Nosotros queríamos resolver eso, integrando las restricciones físicas del mundo real en el modelo generativo".

Para lograrlo, el equipo adaptó la tecnología de los grandes modelos de lenguaje (LLM), similares a los que alimentan a ChatGPT, pero reimaginándola para un propósito distinto: predecir el siguiente ladrillo en lugar de la siguiente palabra. Partieron del modelo LLaMA-3.2-1B-Instruct, de Meta, especializado en seguir instrucciones, y lo entrenaron con una base de datos propia a la que han denominado StableText2Lego. Este conjunto de datos es una joya para el modelado físico, ya que contiene más de 47.000 estructuras LEGO, cada una representada por imágenes renderizadas desde 24 ángulos distintos y emparejada con una descripción precisa generada por GPT-4o. Esas descripciones se centran en las características geométricas de cada estructura, para ayudar al modelo a comprender la esencia estructural de los diseños.

En los últimos años, los modelos generativos 3D han permitido avances notables en realidad virtual, videojuegos y diseño. Sin embargo, la mayoría se enfoca en geometría visual a gran escala, que no siempre puede traducirse en objetos físicos, ni mucho menos ensamblar con piezas reales, y aquellos que sí lo permiten a menudo carecen de estabilidad estructural.

Para garantizar que los diseños fueran más que una bonita imagen, el equipo desarrolló una herramienta de verificación independiente. "Este sistema analiza la estabilidad física mediante simulaciones que evalúan la gravedad, el contacto entre piezas y las fuerzas estructurales. Si en algún momento detecta un desequilibrio, el sistema retrocede y reconfigura el diseño", comenta Pun. Esta estrategia, conocida como reversión con base física, resultó clave para el modelo: sin ella, solo el 24% de los modelos generados se sostenían por sí solos. Con ella, el porcentaje asciende al 98,8%. "El algoritmo construye un modelo de fuerza para la estructura de ladrillos dada y luego evalúa la distribución de fuerzas en toda la estructura. Si la suma de las fuerzas es cero, significa que la estructura está en equilibrio estático y no se desplazará ni colapsará, por lo que es estable", añade la ingeniera.

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Pero LegoGPT no se ha quedado en el mundo digital. El equipo ha puesto a prueba sus diseños utilizando brazos robóticos industriales equipados con sensores de fuerza, capaces de ensamblar ladrillos con la precisión necesaria. "Esta configuración es difícil de replicar en casa, pero actualmente trabajamos en la implementación del sistema actual en plataformas robóticas más accesibles, trasladando la tecnología fuera de laboratorios y fábricas. Además del análisis algorítmico, hemos verificado la estabilidad de varias estructuras generadas construyéndolas con ladrillos reales y con manos humanas".

El proyecto es de código abierto, y tanto su modelo como base de datos y documentación están disponibles en GitHub. Puede probarse su demo gratuitamente en este enlace. Sin embargo, no está claro cómo esto podría chocar con los derechos de autor y los intereses de la compañía danesa. Preguntados por esta cuestión, los autores han preferido no responder.

De momento, LegoGPT trabaja dentro de ciertas restricciones: un espacio de 20×20×20 bloques, ocho tipos de piezas estándar y 21 categorías de objetos. Aun así, el equipo ya está ampliando esta biblioteca para incluir elementos más complejos —como pendientes, placas decorativas y piezas especiales—, lo que abrirá las puertas a diseños mucho más sofisticados. Según el equipo, LegoGPT tiene un potencial que va más allá del juego, y puede ser una herramienta útil en educación, diseño, arquitectura, fabricación personalizada y prototipado rápido. “Los arquitectos podrían usarlo para explorar conceptos estructuralmente estables. O una persona con necesidades ergonómicas específicas podría diseñar muebles a medida con un conjunto predefinido de piezas”, propone Pun.

El equipo incluso imagina integraciones con visión artificial: por ejemplo, tomar una foto de los materiales que tienes en casa y dejar que la IA te sugiera qué puedes construir con ellos. Aunque a pequeña escala, LegoGPT representa un nuevo paso en el mundo del diseño computacional, donde lenguaje, lógica y física se combinan para crear cosas que hasta ahora no han sido posibles.