Creation of Novel Soft Robot Designs using Generative AI

要約

ソフトロボティクスは、ヘルスケアや製造業などの産業に革命をもたらす可能性を秘めた有望な分野として浮上してきた。しかし、効果的なソフトロボットの設計には課題があり、特に材料特性、構造設計、制御戦略の複雑な相互作用を管理する必要がある。従来の設計手法は時間がかかることが多く、最適な設計が得られないこともある。本論文では、ソフトアクチュエータの3Dモデルを作成するための生成AIの利用を探求する。我々は、ソフト空気圧ロボットアクチュエータの設計に関する70以上のテキストと形状のペアリングからなるデータセットを作成し、潜在拡散モデル（SDFusion）を適応させてデータ分布を学習し、そこから新しい設計を生成する。転移学習とデータ増強技術を採用することで、拡散モデルの性能を大幅に向上させた。これらの知見は、複雑なソフトロボットシステムの設計における生成AIの可能性を浮き彫りにし、この分野における将来の進歩への道を開くものである。

要約(オリジナル)

Soft robotics has emerged as a promising field with the potential to revolutionize industries such as healthcare and manufacturing. However, designing effective soft robots presents challenges, particularly in managing the complex interplay of material properties, structural design, and control strategies. Traditional design methods are often time-consuming and may not yield optimal designs. In this paper, we explore the use of generative AI to create 3D models of soft actuators. We create a dataset of over 70 text-shape pairings of soft pneumatic robot actuator designs, and adapt a latent diffusion model (SDFusion) to learn the data distribution and generate novel designs from it. By employing transfer learning and data augmentation techniques, we significantly improve the performance of the diffusion model. These findings highlight the potential of generative AI in designing complex soft robotic systems, paving the way for future advancements in the field.

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