| Project/Area Number |
23K28370
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| Project/Area Number (Other) |
23H03681 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90010:Design-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
藤田 喜久雄 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10228992)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野間口 大 大阪大学, 大学院工学研究科, 准教授 (90362657)
矢地 謙太郎 大阪大学, 大学院工学研究科, 准教授 (90779373)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000)
Fiscal Year 2023: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
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| Keywords | ジェネレーティブデザイン / デザイン言語 / 深層生成モデル / 説明可能なAI |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の概要は、大量の造形をデータとみなした上で、それらをデータ駆動型ＡＩ技術の活用により部分集合に分類し、そのような集合への切り分けを特徴付ける概念を抽出し、さらに、造形と意味を関連付けている個別のデザイン言語の背後に潜んでいる普遍的な体系との照合を通じて、各造形の意味を明示的に説明できるようにして、造形と意味が対になったかたちでデザインを提示できる次世代型のジェネレーティブデザイン、ハイパージェネレーティブデザインの枠組みを提唱する研究である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、大量の造形をデータとみなした上で、それらをデータ駆動型ＡＩ技術の活用により部分集合に分類し、そのような集合への切り分けを特徴付ける概念を抽出し、さらに、造形と意味を関連付けている個別のデザイン言語の背後に潜んでいる普遍的な体系との照合を通じて、各造形の意味を明示的に説明できるようにして、造形と意味が対になったかたちでデザインを提示できる次世代型のジェネレーティブデザイン、ハイパージェネレーティブデザインの枠組みを提唱することを目的としている。
枠組みとしての基本的な構想は、以下のようなものである。まず、造形の問題として、トポロジー最適化などの方法を用いることを前提に、所定の領域内のボクセル(2次元の場合はピクセル)の有無を設計変数、機能面や意匠面での評価指標を目的関数とする多目的最適化問題の定式化を構成する。その際、評価モデルには有限要素法などを用いる。特徴の抽出では、定式化での明示的な指標に限らず、汎化デザイン言語を参照しながら、モデルに内在している各種の評価指標の中から部分集合への分割を説明する関係式を抽出する。意味解釈では、そのような関係式に含まれる指標の支配関係を汎化デザイン言語における概念の類概念としての上下関係を参照しながら、各部分集合を規定している類概念の支配関係を特定することにより、各部分集合の意味を解釈する。一連の操作にあって、造形の問題を定式化するに際して、評価指標の意味するところを体系的に汎化デザイン言語における類概念に結び付けておき、それらの関係のもとで特徴抽出と意味解釈での処理を行う。
以上のもと、研究の具体では、基盤となる枠組みについての検討と複数の具体的な事例での検討について、相互に関連付けながら、取り組んできている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題の根幹となる基本的な枠組みに対して、予備的な検討を進めてきた橋梁構造の設計における意味の抽出に関して、ジェネレーティブデザインの系譜や動向を精査していくことなどを通じて、その理論的な論点を明確にしていくことを通じて、その精緻化に取り組んだ。また、タイヤのトレッドパターンのデザインにおいては、物理的な性能指標に加えて、感性面での評価に関わる内容を具体的な指標として処理可能なものにするべく、その評価にかかる記載をデザイン例に対する説明文書に求め、そのような記述から抽出される情報をデータ駆動型のトレッドパターン最適化法で加味できるようにするべく、検討を進めた。そのほか、乱流場の分流管システムの分岐パターン生成に関しては、トポロジー最適化により得られる解候補を形状最適化により精緻化するに先立ち、パターンの特徴付けの手法を活用することを通じて、目的とする枠組みを活用していく上での指針を拡大した。
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| Strategy for Future Research Activity |
従来から検討を進めてきた橋梁構造の設計における意味の抽出に関して、その精緻化を進めた結果を受けて、基本的な枠組みを体系的なものとして整備する。また、タイヤのトレッドパターンのデザインにおいて、特徴抽出と意味の解釈の部分について、既存のデザイン例に対する説明文書から造形と意味の関連性を抽出しつつ、相互の関係を前提とした新規パターンのジェネレーティブデザイン法を開発していく。そのほか、ハイパージェネレーティブデザインの意義と効果がより具体的に現れるデザインの例題を探索して、その問題の理解と造形に向けた定式化を進めるとともに、ジェネレーティブデザイン法の展開に取り組んでいく。さらに、得られた成果を順次取りまとめて学会発表や論文投稿を行っていく。
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