LDraw Nova es una herramienta de código abierto que utiliza IA para diseñar modelos de LEGO complejos con miles de piezas mediante archivos CAD. Aunque puede crear diseños detallados a través de prompts, actualmente carece de simulaciones de estabilidad física y ninguno de los modelos ha sido construido en la realidad. El proyecto busca que los agentes de IA sean capaces de diseñar objetos físicos tangibles.

Los modelos de IA ahora pueden diseñar construcciones de LEGO con miles de piezas reales, creando programas que generan archivos CAD detallados, con la ayuda de LDraw Nova LDraw Nova. Puede aprovechar modelos generales como GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5 para diseñar construcciones elaboradas a partir de un prompt, como el Jardín Sakura de 2.175 piezas. Los modelos utilizan herramientas de Python para escribir programas, que generan las construcciones sin colocar cada ladrillo manualmente. Sin embargo, ninguno de los diseños se ha construido aún con ladrillos reales; el desarrollador Carlos Antelo afirma que "ni siquiera lo intentó".

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“Dale a un agente de IA una idea de modelo. Guíalo, deja que lo construya”, según el README del proyecto en GitHub. El resultado de Sakura surgió de un prompt a Claude Opus 5.5 pidiendo “el modelo más hermoso que se te ocurra”. Antelo publicó el proyecto el viernes por la tarde como el primer lanzamiento después de lograr que el conjunto de herramientas funcionara tras tres intentos previos.


LDraw, según Antelo, es un formato de texto donde cada pieza de LEGO colocada se posiciona con una línea. LDView, LeoCAD y Studio pueden abrirlo, un archivo por modelo. Un agente escribe un plan en JSON que describe completamente el modelo y los submodelos, crea un programa de Python a partir de él y luego genera la salida de código fuente de LDraw. Cuando el modelo se renderiza como una imagen, el agente puede inspeccionar, ajustar y renderizar de nuevo, repitiendo el ciclo hasta que el modelo se considere completo. De esta manera, evita la “ (¡malvada!) matemática de la geometría”, ya que los agentes son “mejores generando código Python”.


LDraw Nova funciona como una aplicación web de Docker que trabaja con proveedores de IA incluyendo OpenAI, Anthropic y OpenRouter. La galería de la aplicación web acredita cada construcción al modelo que la creó, junto con su prompt: Jardín Sakura y una Grúa Atlas inacabada para Opus 5.5, una Catedral y el Observatorio Mareal para Astra, y los apartamentos Copper Bean para Opus 5 “(¡no 5.5!).” El proyecto en sí fue construido con la asistencia de Astra de OpenAI y Claude Opus 5.5 de Anthropic.

Construir los modelos más grandes en la realidad significaría recolectar miles de piezas, una tarea que Antelo considera difícil. El proyecto también tiene limitaciones, ya que “el modelado físico es algo de lo que Nova carece actualmente”, lo que significa que las colisiones se gestionan, pero la estabilidad no. Tampoco es gratuito de ejecutar: su estimación “loca” para que Astra construya un mecanismo Technic es de unos 5 dólares en costos de tokens.


Asimismo, su experiencia hasta ahora es que solo los modelos frontera pueden generar actualmente construcciones grandes y precisas, y el proceso sigue requiriendo mucho tiempo. El soporte de VR para el casco Meta Quest 3 existe pero tiene “muchos problemas, problemas de rendimiento”. El proyecto en su conjunto difiere de LegoGPT de la Universidad Carnegie Mellon, ahora BrickGPT en GitHub, que fue entrenado en más de 47.000 estructuras de LEGO y, por el contrario, verifica la validez y estabilidad física de sus diseños mientras los genera.

La herramienta puede usar más de un tipo de modelo: jev-rerank, una “herramienta de búsqueda semántica con re-clasificación respaldada por el modelo de IA Jev System One de TypeSafe”, fue utilizada para la construcción de la Catedral de Astra. El modelo de decisión Jev re-clasifica las búsquedas de piezas, pero es opcional. Si no se proporciona una clave de API de TypeSafe, los agentes vuelven a la búsqueda de texto completo. Este modelo se utilizó con éxito recientemente en múltiples partidas automatizadas de Pokémon Red.



Si bien Antelo recomienda modelos de IA de gama alta para el proyecto, uno de sus objetivos es crear “herramientas que puedan ser utilizadas por agentes de gama baja para construir iterativamente”. Las minifiguras y las máquinas y motores Technic también están en la lista de tareas del proyecto. El uso de agentes de IA para realizar tareas mediante la programación no es nuevo, pero se está volviendo más sofisticado, como se vio en una ejecución publicada el viernes en la que Astra superó el área de inicio de los orcos de World of Warcraft a partir de un solo prompt.

Antelo construyó el proyecto para lograr que los agentes de IA fueran “capaces de diseñar cosas físicas y construibles”. Por ahora, los ladrillos solo existen en CAD, pero está considerando imprimir en 3D un modelo pequeño.

Los agentes de IA también pueden trabajar con la impresión 3D a través de servidores del Model Context Protocol: Kiln puede subir un archivo a una impresora e iniciar la impresión, mientras que el servidor de OctoEverywhere permite que un agente verifique una impresión y la pause, cancele o reanude. Esto podría cerrar la brecha entre un modelo de IA que crea líneas de código y la producción de algo tangible. Con el tiempo, la IA física a través de robots podría incluso encargarse de la parte de la construcción, pero ¿dónde estaría la diversión en eso? Mientras tanto, puedes intentar diseñar el set de LEGO que siempre ha vivido en tu cabeza.


Fuente:
TomsHardware