Como o ChatGPT digitalizou 170 mil linhas de código em segundos, economizando horas de trabalho

Não sabe como aplicar melhor a inteligência artificial (IA) às suas necessidades específicas e exclusivas? Você veio ao lugar certo. Veremos como você pode usar uma ferramenta como o ChatGPT para resolver problemas complexos rapidamente, desde que você tenha as instruções corretas e um toque de ceticismo.

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Primeiro, uma breve toca de coelho de impressão 3D

Nosso contexto para esta lição é a impressão 3D. Um teste especial em impressão 3D chamado 3DBenchy verifica o desempenho da impressora ajudando os usuários a testar a velocidade e várias medidas de qualidade de impressão, e a maioria das impressoras leva uma ou duas horas para imprimir.

Recentemente testei uma nova impressora que deveria ser mais rápida do que muitas outras. Nesta impressora, o Benchy demorou 42 minutos, enquanto nas outras impressoras 3D do Fab Lab demorou 60 a 70 minutos. Mas o problema é o seguinte: a versão de teste fornecida pela empresa que fabrica a impressora demorou 16 minutos. Isso é uma grande diferença.

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As impressoras 3D são controladas com código G, um programa gerado de forma personalizada por uma ferramenta chamada slicer que controla como a impressora move sua cabeça de impressão e plataforma de impressão, aquece e alimenta e retrai o filamento fundido.

O código G pré-cortado fornecido pela fábrica para a impressora que eu estava testando resultou em uma impressão de 16 minutos. O código G que gerei usando o slicer da empresa resultou em uma impressão de 42 minutos. Eu queria saber por quê.

Infelizmente, ninguém da equipe de suporte da empresa conseguiu responder à minha pergunta. Apesar das inúmeras tentativas, não consegui obter uma resposta sobre quais configurações de segmentação de dados devem ser alteradas para obter o desempenho do código G que produzi usando seu segmentação de dados, bem como o código G gerado usando seu segmentação de dados.

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Depois de muitas pesquisas na web e leitura de postagens frustradas do Reddit, ficou claro que outros clientes tinham o mesmo problema. Aqui está uma máquina capaz de mais que dobrar o desempenho, mas nenhum de nós conseguiu reproduzir esse desempenho com sucesso.

A IA pode ajudar?

É aqui que o ChatGPT entra em cena. O código G consiste em milhares de linhas semelhantes a estas:

G1 X122.473 Y140.422 E4.23368
G1 X122.222 Y140.6 E4.24443
G0 F14400 X122.703 Y140.773
G1 F3600 X122.117 Y141.251 E4.27083
G1 X121.767 Y141.66 E4.28963
G1 X121.415 Y142.139 E4.31039
G1 X121.105 Y142.641 E4.33099

Juntos, os dois arquivos de código G do Benchy tinham mais de 170.000 linhas de código. Eu não pretendia passar uma tarde de sábado vasculhando essas coisas manualmente. Mas pensei que talvez a IA pudesse ajudar.

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Eu tinha o código G que gerei usando o slicer. Também pude exportar e salvar o código G fornecido pela fábrica. Usando o ChatGPT Plus, coloquei os dois arquivos na IA.

Comecei confirmando que o ChatGPT conseguia ler os arquivos. Depois de enviar cada arquivo, perguntei:

Você pode ler isso?

ChatGPT confirmou, afirmando: “Posso ler o conteúdo do arquivo. Parece ser um arquivo de código G, normalmente usado para controlar impressoras 3D”. Esse foi um bom começo.

Para garantir que estávamos claros sobre qual arquivo era qual, dei ao ChatGPT alguns rótulos para os arquivos:

Vamos chamar o primeiro arquivo carregado de “impressão normal” e o segundo arquivo carregado de “impressão rápida”. OK?

A IA concordou, então eu disse:

Descreva como os arquivos diferem.

Além de nomear um dos arquivos como “impressão rápida”, não dei ao ChatGPT nenhuma indicação do que estava procurando. Mesmo assim, o bot identificou que uma impressão tinha velocidades de impressão mais altas, embora as configurações de temperatura fossem as mesmas.

Então perguntei à IA:

Por que a “impressão rápida” é muito mais rápida?

Nesse ponto, o ChatGPT começou a me irritar. Em vez de me fornecer detalhes do código que forneci, ele especulou. A IA usou frases contendo “provável”, “pode” e “pode” para descrever por que a impressão foi mais rápida.

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Mas eu tinha fornecido arquivos de código G que descreviam exatamente o que a impressora estava fazendo, então queria uma resposta exata sobre o que a impressora estava fazendo. Como costuma acontecer com o ChatGPT, a conversa foi muito parecida com conversar com um estudante de graduação brilhante que é um tanto teimoso e pouco cooperativo.

Por que o prompt certo faz toda a diferença

Finalmente cheguei a este prompt, que trouxe respostas viáveis:

O código G fornecido em ambos os arquivos é a única coisa diferente para essas impressões. Usando apenas o código G fornecido como comparação, quais configurações de segmentação seriam diferentes? Não especule sobre quais outras configurações poderiam ser. Baseie sua análise apenas no código fornecido.

ChatGPT identificou três fatores principais:

• O código G de impressão regular mostra taxas de avanço normalmente entre 2.400 mm/min e 3.400 mm/min. A impressão rápida do código G apresenta taxas de avanço muito mais altas, com alguns comandos atingindo até 14.400 mm/min. Essa taxa representa um aumento significativo na velocidade, contribuindo diretamente para a redução do tempo de impressão.
• Em comparação com uma altura de camada de 0,2 mm para a impressão normal, a impressão rápida definiu a altura da camada para 0,25 mm, reduzindo o número de camadas necessárias para completar a impressão.
• O código G de impressão rápida inclui configurações de aceleração muito mais agressivas, permitindo que a impressora atinja velocidades mais altas com mais rapidez e as mantenha, contribuindo para uma impressão mais rápida.

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Esse resultado foi interessante. No entanto, eu queria saber se a empresa otimizou manualmente o código G ou o gerou diretamente no slicer. Então, perguntei ao ChatGPT:

Você pode dizer se a impressão rápida foi codificada manualmente ou gerada por um fatiador? Talvez procure comandos inconsistentes ou comentários fora do padrão.

A IA respondeu com três considerações interessantes:

• As variações nos comandos do código G, como alterações nas taxas de avanço, alternância entre diferentes comandos de movimento e alterações em outros parâmetros, são típicas do código gerado pelo fatiador. Essas alterações foram projetadas para otimizar o processo de impressão e são consistentes com o comportamento de uma segmentação de dados.
• Se o código G fosse codificado manualmente, esperaríamos ver padrões mais irregulares e imprevisíveis, mas essas transições seguem uma sequência lógica, característica do processo de otimização de um slicer.
• Portanto, a presença destes comandos não indica codificação manual; em vez disso, apoia a conclusão de que este código G foi gerado por um fatiador.

O que esses resultados me dizem é que provavelmente é possível que os usuários modifiquem as configurações do slicer para obter desempenho semelhante.

Algumas reflexões dos comentários

Recebemos alguns comentários muito ativos para este artigo. Na maior parte do tempo, entrei e respondi às perguntas que surgiram. Convido você a visitar os comentários para participar e ler o que outros leitores têm a dizer sobre este assunto.

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Aqui está uma lista rápida de alguns pensamentos que os comentários inspiraram:

• Você não precisa usar IA para resolver esses problemas. Mas pode ser instrutivo ver como a IA lida com a resolução de muitas categorias de problemas diferentes, por isso encorajo você a usar chatbots, mesmo que seja apenas para ver o que eles podem fazer. Então, você terá uma ferramenta para uso futuro.
• Geralmente uso o ChatGPT Plus para esses testes. A versão gratuita pode fazer parte do trabalho, mas como restringe o uso após muita interação, se quiser terminar um artigo dentro do prazo, preciso ter acesso total ao chatbot.
• Ao tentar obter uma resposta de um chatbot, geralmente penso nele como um aluno ou funcionário talentoso. Às vezes, até uso “por favor” e “obrigado” para manter o tom de conversação. Mas como qualquer pessoa com quem você conversa pode se distrair ou se recusar teimosamente a entender seu ponto de vista, continue tentando, mude suas perguntas, faça perguntas de maneiras diferentes e esclareça, mesmo quando você acha que o que está esclarecendo deveria ser óbvio.
• Usar IAs pode ser preguiçoso, claro. Mas eles também podem economizar tempo. Quase tudo que você pode fazer com ferramentas elétricas em uma oficina, também pode fazer com ferramentas manuais. Às vezes você quer se concentrar na arte. Às vezes, você só quer terminar para ter tempo para dormir o suficiente naquela noite. Nunca hesite em usar uma ferramenta se ela puder lhe dar uma vantagem. Mas tenha em mente que se o resultado do seu trabalho impedir especificamente o uso dessas ferramentas (por exemplo, nunca usamos IA para escrever nossos artigos aqui no ZDNET), então não use a ferramenta.
• Definitivamente, tome cuidado com o que você envia para a IA. Nem tudo é da empresa ou confidencial. Mas algumas coisas são. A maior parte do que carrego são dados meus ou, como neste caso, algo que já foi publicado abertamente.

Nem sempre tenho oportunidade de responder aos comentários, mas tento. Às vezes, as pessoas postam dias, semanas ou até meses depois que os artigos são publicados e eu mudei para outros artigos. Mas sempre agradeço os comentários dos leitores. Como a maioria dos leitores do ZDNET são profissionais, os comentários costumam ser ricos em informações úteis (embora ocasionalmente dolorosas de ler). Aprendi muito com os comentários do ZDNET e tenho certeza que você também aprenderá.

O que aprendemos?

Aprendemos que o ChatGPT entende o código G. Isso não é surpreendente porque, em meus primeiros testes, aprendemos que o ChatGPT possui um domínio bastante bom até mesmo das linguagens de programação mais obscuras.

Também aprendemos que o ChatGPT pode analisar e comparar mais de 170.000 linhas de instruções de máquina e chegar a conclusões práticas em segundos.

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Finalmente, aprendemos que podemos usar IAs como ChatGPT para explorar problemas complexos de vários ângulos. O ChatGPT não apenas explicou a grande diferença de velocidade entre os dois arquivos, mas também foi capaz de validar se o arquivo fornecido de fábrica foi ajustado manualmente ou não.

Concluindo, não aceite o que a IA lhe diz como verdade absoluta. Não tome decisões críticas com base em suas respostas. E lembre-se de que às vezes você precisa negociar com a IA antes que ela esteja disposta a lhe dar respostas úteis.

Este teste é mais um caso em que consegui recorrer à IA e encontrar uma resposta para uma pergunta muito específica, sem codificação, em minutos.

Se você tiver uma pergunta que requer muito texto ou análise numérica, considere executá-la pelo ChatGPT ou por uma das outras IAs. Você pode obter uma resposta útil em minutos.

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Escrever este artigo sobre o problema levou algumas horas. O processo de análise real, do início ao fim, levou menos de 10 minutos. Isso é uma produtividade séria aí.

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