Исследователи Университета Карнеги-Меллона (США) разработали систему, которая при помощи нескольких больших языковых моделей искусственного интеллекта в реальном времени осуществляет мониторинг и корректировку работы 3D-принтеров.

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Источник изображения: sciencedirect.com

Большинство современных 3D-принтеров в той или иной мере подвержены ошибкам. Около 7 % прототипов на модуле Prusa3D MMU2S оказываются бракованными, и ещё в 19 % случаев требуется участие пользователя, хотя это и не брак. Это значит, что владельцам 3D-принтеров приходится следить за процессом печати — при бытовых сценариях это допустимо, но если речь идёт о производстве, то оборачивается проблемой. Единого мирового стандарта не существует, но многие производители в восьмидесятые годы прошлого века стремились к показателю около 5 %. Сегодня нормальный показатель ближе к 0,1 %, и 7 % брака — это слишком много, то есть 3D-печать оказывается неконкурентоспособной по качеству в сравнении с другими производственными процессами.

Решение проблемы предложили исследователи Университета Карнеги — Меллона, которые подключили к процессу трёхмерной печати четыре специализированных ИИ-агента на основе больших языковых моделей плюс один управляющий для оптимизации. Первый агент основан на визуально-языковой модели — он делает снимки после каждого напечатанного слоя и анализирует их на предмет качества печати и наличия дефектов. Другой анализирует текущие настройки принтера, чтобы определить, что нужно изменить или улучшить для решения обнаруженных проблем. Собранная информация передаётся агенту-планировщику, который формирует последовательность действий — та транслируется агенту-исполнителю, который корректирует работу 3D-принтера через API для получения желаемого результата. Управляющий агент гарантирует актуальность информации.

Примечательно, что в этой системе отсутствуют специально обученные ИИ-модели — она обходится базовой OpenAI GPT-4o и специально подготовленными запросами для конкретной области. Это упрощает внедрение, развёртывание системы и оптимизацию 3D-печати. Если технология начнёт распространяться, камеры на 3D-принтерах будут транслировать изображение на большие языковые модели, а не использоваться для ручного контроля. Пока же человеку придётся и далее полагаться на собственные силы.

Группа исследователей из Стэнфорда, Университета Карнеги-Меллона, Пенсильванского университета и Массачусетского технологического института разработали и в партнёрстве с компанией SkyWater Technology изготовили прототип, как они утверждают, первой монолитной трёхмерной интегральной схемы. Разработчики также заявили о существенном повышении производительности у такой схемы по сравнению с традиционными плоскими кристаллами.

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Источник изображения: Bella Ciervo / Penn Engineering

Чип отличается от традиционных двухмерных схем тем, что находящиеся в нём память и логические элементы располагаются непосредственно друг над другом в рамках единого монолитного кристалла. Вместо сборки нескольких готовых слоёв кристаллов в единый корпус, исследователи последовательно создавали каждый слой чипа на одной и той же пластине, используя низкотемпературный процесс, разработанный для предотвращения повреждения нижележащей схемы. Технология в том числе позволяет создать плотную сеть из вертикальных межсоединений, сокращающих пути передачи данных между ячейками памяти и вычислительными блоками.

Прототип чипа был изготовлен на производственной линии SkyWater по выпуску 200-мм кремниевых пластин с использованием зрелых техпроцессов уровня 90–130 нм. В чип интегрирована традиционная кремниевая CMOS-логика с резистивными слоями ОЗУ и полевыми транзисторами на основе углеродных нанотрубок. Всё изготовлено при температуре около 415 °C. По словам исследователей, предварительные аппаратные тесты показывают примерно четырёхкратное увеличение пропускной способности чипа по сравнению с аналогичной 2D-реализацией, работающей с аналогичной задержкой и размерами.

Помимо измеренных аппаратных результатов, исследователи также оценили потенциал производительности подобного чипа с помощью моделирования. Конструкции с дополнительными уровнями памяти и вычислительных ресурсов показали до двенадцатикратного повышения производительности при выполнении задач, связанных с искусственным интеллектом, включая модели, созданные на основе LLaMA компании Meta✴✴. Разработчики также утверждают, что в конечном итоге эта архитектура может обеспечить 100–1000-кратное улучшение в показателе энергосбережения за счёт дальнейшего масштабирования вертикальной интеграции, а не уменьшения размеров транзисторов.

Хотя в академических лабораториях ранее уже демонстрировались экспериментальные образцы 3D-чипов, команда подчёркивает, что эта работа отличается тем, что она создана в условиях коммерческого производства, а не в рамках специализированной исследовательской линии. Специалисты компании SkyWater, участвовавшие в проекте, охарактеризовали его как доказательство того, что монолитные 3D-архитектуры могут быть внедрены в производственные процессы, а не оставаться лишь внутри университетских лабораторий.

«Превратить передовую академическую концепцию в нечто, что может производить коммерческая фабрика, — это огромная задача», — сказал Марк Нельсон (Mark Nelson) соавтор проекта и вице-президент по технологиям в SkyWater Technology.

Команда представила результаты своего исследования на Международной конференции IEEE по электронным устройствам (IEDM 2025), проходившей с 6 по 10 декабря