Data-driven intelligent computational design for products: Method, techniques, and applications

要約

タイトル： データ駆動型のプロダクトデザインにおける知的計算設計：手法、技術、アプリケーション

要約：

– DICDは人工知能の急速な発展の文脈で登場した研究ホットスポットで、ディープラーニングアルゴリズムを利用して、歴史的または製造工程データに隠れたデザイン特徴を抽出・表現し、これらのデザイン特徴の組み合わせとマッピングのパターンを学習してデザイン解の検索、生成、最適化、評価などの目的を追求することに重点を置いている。
– DICDには自動的かつ効率的にデザイン解を生成し、人間中心の知的かつ革新的なデザイン活動をサポートする能力があるため、学術界と産業界の両方から注目を集めている。
– しかし、DICDは新興研究分野であり、特定のデータセットの構築、エンジニアリングデザインに関連する特徴エンジニアリング、全体的なプロダクトデザインプロセスへのDICD実装のシステム的な方法や技術など、まだ多くの未開発の課題が存在している。
– このような背景から、DICDの全プロセス視点からの包括的な実装のためのシステマティックで実用的なロードマップが確立されました。DICDプロジェクト計画のための一般的なワークフロー、DICDプロジェクト実装のための全体的なフレームワーク、DICD実装のための計算機メカニズム、詳細なDICD実装のための主要な有効技術、DICDの3つのアプリケーションシナリオを含むものです。
– ロードマップは、既存のDICD研究の共通機構と計算原理を明らかにし、未開発のDICDアプリケーションに対するシステマティックなガイダンスを提供することができます。

要約(オリジナル)

Data-driven intelligent computational design (DICD) is a research hotspot emerged under the context of fast-developing artificial intelligence. It emphasizes on utilizing deep learning algorithms to extract and represent the design features hidden in historical or fabricated design process data, and then learn the combination and mapping patterns of these design features for the purposes of design solution retrieval, generation, optimization, evaluation, etc. Due to its capability of automatically and efficiently generating design solutions and thus supporting human-in-the-loop intelligent and innovative design activities, DICD has drawn the attentions from both academic and industrial fields. However, as an emerging research subject, there are still many unexplored issues that limit the development and application of DICD, such as specific dataset building, engineering design related feature engineering, systematic methods and techniques for DICD implementation in the entire product design process, etc. In this regard, a systematic and operable road map for DICD implementation from full-process perspective is established, including a general workflow for DICD project planning, an overall framework for DICD project implementation, the computing mechanisms for DICD implementation, key enabling technologies for detailed DICD implementation, and three application scenarios of DICD. The road map reveals the common mechanisms and calculation principles of existing DICD researches, and thus it can provide systematic guidance for the possible DICD applications that have not been explored.

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arxiv.jp, OpenAI