Tracefinity crea scatole e configurazioni Gridfinity personalizzate ricavando dalle fotografie i contorni degli utensili. Gli utenti posizionano gli utensili su un foglio e li fotografano; il sistema segue questi contorni, li salva in una libreria personalizzata e consente in seguito di preparare configurazioni basate sui singoli progetti.
Il sistema offre funzioni come le impostazioni di progettazione e i fori opzionali per i magneti. Basato sull’apprendimento automatico, Tracefinity funziona per impostazione predefinita con un modello locale e ottimizzato per CPU; può essere interamente ospitato sul proprio server. Per le forme più complesse o le fotografie di bassa qualità, è possibile utilizzare anche, facoltativamente, una chiave API di Google Gemini.
Perché è importante
Tracefinity propone agli utenti che desiderano organizzare i propri utensili un approccio che modella il design delle scatole in base all’attrezzatura personale, invece di limitarlo a opzioni predefinite. Il processo basato sulle fotografie consente di preparare configurazioni separate per diversi set di utensili e di conservarle nella libreria per riutilizzarle in seguito. La possibilità di funzionare localmente e di essere ospitato sul proprio server offre un’opzione che riduce la necessità di ricorrere a servizi esterni durante l’utilizzo del sistema; resta tuttavia da vedere come questa scelta inciderà sui risultati nel caso di forme complesse o fotografie di bassa qualità. L’uso facoltativo di Gemini fornisce un’alternativa in queste situazioni, ma gli utenti potrebbero dover scegliere tra accuratezza e preferenza per l’esecuzione locale.