几何深度学习技术公司Physna推出了搜索引擎Thangs，该搜索引擎使用深度学习算法对基于几何而非文本和图像的3D模型建立索引。它使任何人都可以搜索类似于Google技术的三维对象，用户可以在其中按2D图像进行搜索。“我们生活在3D世界中，但是数字技术是二维的，”他于2016年创立的Physna公司首席执行官Paul Powers说。

Thangs用户上载了零件，并收到了有关该零件可以在哪里使用以及与哪些市售组件兼容的建议。用户可以根据对象的物理属性，测量值和特征进行搜索。今天，此版本是免费的。企业版具有其他功能，需要付费订阅服务。

开发人员正在努力实现广告模型，在该模型中，品牌可以参加类似于Google Ads的竞标拍卖，以广告其零件。鲍尔斯表示希望在2021年实现广告模式。搜索功能很快将使消费者可以上传2D图片来查找零件。该技术将向用户展示在哪里购买零件以及如何安装。将来，它还将预测用户打印模型所需的3D打印机类型。

他说：“如果您生产在冠状病毒期间使用的产品，而您的供应商已经关闭，则该搜索引擎可以向您显示不同的供应商，您可以从这些供应商那里购买零件而不是其他供应商。”

Powers与Physna CTO Dennis DeMeyere合作，后者在Google工作了近八年，最近一次是在CTO办公室和Alphabet的Google Cloud技术总监。

Physna最初是为设计师和工程师设计的，目前正被其他公司和代理商使用。消费品公司除了与美国国防部合作外，还使用搜索引擎对模型和包装进行预测。

该公司的技术融合了Google和Microsoft的GitHub的三维对象。

除了流行的3D打印和CAD工具（如Thingiverse或Yeggi）的功能（允许用户上传和搜索要打印的事物模型）之外，Thangs还提供了每个模型的图形化协作历史记录，类似于GitHub上的Google文档或版本控制。

该免费工具允许用户设置配置文件，在任何公共模型上进行评论和协作以及存储模型。

Physna获取三维数据，并找到任何3D关系，例如适合其他部分的相似模型和组件。鲍尔斯说，想想物理DNA和三进制代码。

该技术将任何现实世界的对象编成代码并进行翻译。一系列算法提取有关模型的所有信息，并将其重新组合为搜索引擎可以读取的代码。