Google Presenta la Actualización Gemini 3 Deep Think para Simplificar la Impresión 3D
Puntos clave
- Google actualiza Gemini 3 Deep Think para generar modelos 3D imprimibles desde bocetos y fotos.
- El nuevo modo agrega capacidades de diseño procedural, simulación, optimización y exportación STL.
- Los usuarios pueden iterar en los diseños a través de solicitudes de lenguaje natural, recibiendo archivos CAD actualizados en minutos.
- Disponible para los suscriptores de Google AI Ultra a través de la aplicación Gemini y a través de API para empresas e investigadores.
- La actualización tiene como objetivo simplificar la prototipación para entusiastas, ingenieros, científicos de materiales y desarrolladores de productos.
Google ha mejorado el modo Deep Think de su modelo Gemini 3, lo que permite a los usuarios convertir bocetos, fotos o conceptos rough en archivos 3D listos para imprimir. La actualización agrega herramientas de diseño procedural, simulación, optimización y exportación STL, reduciendo la necesidad de software y hardware CAD especializados. Gemini 3 Deep Think ahora está disponible para los suscriptores de Google AI Ultra a través de la aplicación Gemini y se ofrecerá a través de API a empresas e investigadores, prometiendo una prototipación más rápida para aficionados, ingenieros y científicos de materiales por igual.
Google Amplía Gemini 3 Deep Think para la Impresión 3D
Google anunció una actualización importante al modo Deep Think de su modelo de inteligencia artificial Gemini 3. Deep Think, conocido por su comprensión y razonamiento multimodal mejorados, ahora se centra en tareas prácticas de ingeniería y ciencia, especialmente aquellas que involucran la fabricación aditiva. Las nuevas capacidades permiten que el modelo convierta imágenes 2D, bocetos o incluso fotografías de objetos físicos en diseños 3D detallados que están listos para imprimir.
En demostraciones, el sistema recibió una imagen de una estructura similar a una telaraña y produjo una suite de diseño completa que incluía control procedural, simulación, optimización y un archivo STL para uso directo con una impresora 3D. Los investigadores utilizaron la salida para ingenierizar materiales metamórficos y un puente inspirado en la telaraña, y luego validaron el diseño con hardware de alto rendimiento. El flujo de trabajo elimina el cuello de botella tradicional de aprender herramientas CAD complejas, adquirir estaciones de trabajo potentes y generar modelos imprimibles manualmente.
La actualización está dirigida a una amplia audiencia: entusiastas del bricolaje, desarrolladores de productos, científicos de materiales y laboratorios de ingeniería. Al manejar el modelado basado en física internamente, Gemini 3 Deep Think permite una iteración rápida en los diseños, reduciendo el tiempo, el costo y las barreras técnicas asociadas con la prototipación. Los usuarios pueden solicitar ajustes de diseño a través de conversaciones en lenguaje natural, y el sistema responde con modelos CAD actualizados en minutos.
Disponibilidad y Acceso
Google ha hecho que el modo Deep Think mejorado esté disponible para los suscriptores de Google AI Ultra a través de la aplicación Gemini. Por primera vez, la funcionalidad también estará accesible a través de una API, lo que permite a las empresas y las instituciones de investigación integrar la tecnología en sus propios flujos de trabajo. Esto marca un cambio de una oferta puramente enfocada en el consumidor a una implementación más amplia en la empresa y la academia.
Contexto dentro del Paisaje de la IA
Al mismo tiempo, OpenAI anunció el retiro de varios modelos de lenguaje más antiguos de su interfaz ChatGPT, lo que indica un enfoque en versiones más nuevas y avanzadas. Aunque no está relacionado con Gemini 3, el movimiento subraya una tendencia más amplia de la industria hacia la consolidación de recursos en torno a los sistemas de IA más avanzados.
La actualización de Deep Think de Google posiciona a la empresa como un actor clave en la conexión de la IA y la fabricación, ofreciendo una herramienta que traduce ideas creativas directamente en objetos físicos sin la curva de aprendizaje pronunciada tradicionalmente asociada con el diseño 3D.