Favo paramétrico : modelagem tridimensional por inteligência artificial - Fagundes, Cristian Vinicius Machado (2025)
Esta pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema generativo baseado em Inteligência Artificial para gerar modelos tridimensionais paramétricos a partir de comandos em linguagem natural, com foco na aplicação no design de produto e fabricação digital. A abordagem fundamenta-se na metodologia Design Science Research (DSR), que orientou a construção e a avaliação do artefato proposto. Foi criada uma base sintética de dados composta por frases e com códigos em Python no ambiente Grasshopper/Rhinoceros, contendo modelos sequenciais em CAD inspirados em formas geométricas básicas e em elementos da natureza de modo a permitir uma gama de diversidade formal. Utilizou-se o modelo Gemini 1.5, da Google DeepMind, com ajuste fino voltado à geração textual de código estruturado. A arquitetura do sistema foi implementada como um plugin interativo no Grasshopper, permitindo a comunicação direta entre a entrada textual do usuário e a execução do modelo tridimensional correspondente. A avaliação dos modelos gerados considerou tanto a fidelidade formal quanto a similaridade geométrica por meio das métricas Hausdorff Distance e a fabricação digital. Os resultados demonstraram a viabilidade do uso de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como mediadores na geração automatizada de geometrias paramétricas, contrapondo as abordagens baseadas exclusivamente em malhas ou nuvens de pontos, e revelaram que, em diversos casos, a IA foi capaz de produzir soluções formais criativas e inesperadas.