AI-assisted dual-domain shape modeling with programming language generation

• Project/Area Number: 24K00783
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 18030:Design engineering-related; Basic Section 18040:Machine elements and tribology-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section18030:Design engineering-related , Basic Section18040:Machine elements and tribology-related
• Research Institution: Hitotsubashi University
• Principal Investigator: 谷田川 達也 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授 (50817484)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2028: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2027: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2026: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2024: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
• Keywords: 三次元形状処理 / 3Dモデリング / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究は、現在、自然言語による執筆作業やプログラム開発において一般的となりつつある、AI共創による製作支援技術を、従来、CAD(Computer-Aided Design)ソフトウェアを用いて行なわれてきた工業製品のデザインに拡張することを目指す。CADソフトウェアによる工業製品のデザイン過程では、その製品の形だけではなく、部品を意味する形状同士がどのように接合するかなど、多くの設計情報を含む。このような設計情報とCADソフトウェア上に表示される三次元形状の関係性を大規模言語モデルを含む深層学習器に習得させることで、特に、設計情報の深層学習器による類推を通した、インターフェイス上でのデザイン支援の実現を主要目的とする。