Physna獲得1.28億元B輪融資，打造3D模型界的Google x GitHub

2021年2月1日，南極熊獲悉，幾何深度學習專家Physna在B輪融資中籌集了2000萬美元（約1.28億人民幣）。本輪融資由紅杉資本領投，A輪融資領投方Drive Capital參與跟投。截止目前，Physna融資總額達到2900萬美元（約1.86億人民幣）。

同時，Physna還宣布對他們的3D模型搜索引擎Thangs進行重大更新，允許用戶使用3D模型進行搜索，而不是依賴文本。軟件現在可以支持來自幾乎任何平臺的裝配文件，有超過100萬個可用模型可供搜索、存儲和協(xié)作。

Physna的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Paul Powers說："Physna通過讓軟件真正理解物理3D數據，實現了技術的飛躍，通過將物理與數字合并，我們已經在從幾何搜索到3D機器學習和預測的所有領域釋放了大量的機會。"

南極熊嘗試在Thangs的搜索框中搜索“bear”，搜索出很多熊的3D模型，這些模型數據來自myminifactory等第三方平臺，點擊之后會跳轉到相應的網站。

△在Thangs平臺上的搜索結果之一

△跳轉到myminifactory平臺上的3D打印出的熊

教會計算機在3D中 "思考"

Physna成立于2016年，是一個3D模型搜索引擎，目標是提高CAD設計和3D打印的效率。采用幾何深度學習技術和數學分析，將3D模型編纂成可以被軟件理解的數據，用戶可以通過使用預定義的3D對象、部分模型或幾何測量數據進行搜索，找到新的3D模型。

△國外3D模型檢索平臺Thangs使用視頻

這個引擎的專有算法可以評估、比較和分析3D模型之間的相似性和差異性，據說可以在幾秒鐘內篩選出數百萬個模型。搜索引擎還可以用來查看3D文件在打印前是否符合標準或定制合規(guī)。

Physna在2019年完成了A輪融資，籌集了690萬美元，并將這些資金投入到進一步開發(fā)搜索引擎和增加技術的應用。此前已與西門子、NASA太空營、PTC、甲骨文以及普渡大學等一流大學合作，部署了他們的3D模型搜索引擎軟件。

△3D模型可以在線預覽、旋轉、縮放

隨著最新一輪融資的進行，Physna現在正在尋求進一步開發(fā)搜索引擎，以滿足日益增長的需求，并將擴大團隊。

紅杉合伙人Shaun Maguire將加入Physna的董事會，Maguire說："Paul和Physna團隊開發(fā)了一個突破性的平臺，首次實現了3D模型的直觀搜索，隨著世界上的3D數據量即將爆發(fā)，Physna將成為組織和訪問這些數據的方式--最終成為3D模型領域的GitHub。"

△演示Physna如何識別數據庫中3D模型之間的相似性，圖片來自Physna

3D模型界的Google x GitHub

Thangs作為Physna的第一個開放產品于2020年8月推出，被譽為3D世界最強大的幾何搜索引擎。Thangs使用Physna企業(yè)級產品核心的深度學習算法，根據多邊形對3D模型進行索引。通過平臺，用戶可以根據物體的物理屬性、測量值和特征進行搜索，并獲得關于其功能、成本、材料和性能的預測。

自推出以來，已有數十萬人使用平臺改善了他們從產品設計到3D打印的工作流程。Physna團隊現在對軟件進行了重大更新，包括支持簡單的3D模型以外的更復雜的內容類型。Thangs現在可以促進來自幾乎任何平臺的裝配文件，允許用戶上傳從大規(guī)模裝配到子裝配和組件的文件。

Thangs的輕量版Physna核心算法可以分析并建議構建模型的替代方式，幫助用戶了解零件是如何組合在一起的。根據Physna的說法，這次更新進一步向更多的人開放3D模型的可訪問性和可用性。

△用戶能夠在Thangs生態(tài)系統(tǒng)中搜索和評論3D模型，圖片來自Physna

增材制造中的機器學習

最近的專利數據將機器學習確定為過去一年中增長第四快的技術，因此在增材制造領域內，機器學習也變得越來越普遍也就不足為奇了。

此前，機器學習已經在該領域內被用來加強3D打印的質量控制，提高金屬打印的效率，以及檢測3D打印機的故障。2019年，3D打印軟件開發(fā)商3YOURMIND獲得了130萬歐元的資金，用于將機器學習整合到其3D打印工作流程中。

最近，紐約大學Tandon工程學院的研究人員成功地利用機器學習暴露了3D打印復合材料背后的漏洞，而阿貢國家實驗室和德克薩斯農工大學則合作開發(fā)了一種創(chuàng)新的新方法來檢測3D打印部件的缺陷。

編譯自：3dprintingindustry