| 研究課題/領域番号 |
24K00783
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18030:設計工学関連
小区分18040:機械要素およびトライボロジー関連
合同審査対象区分:小区分18030:設計工学関連、小区分18040:機械要素およびトライボロジー関連
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2028年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2027年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2026年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2025年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2024年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
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| キーワード | 形状デザイン / CAD / 生成AI / デザイン理解 / 三次元形状処理 / 3Dモデリング / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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。
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| 研究実績の概要 |
研究1年目にあたる令和6年度は、今後の研究推進の基盤整備のために、ニューラルネットワークを訓練するためのデータセットの整備を実施した。CADソフトを用いてデザインされた三次元形状データはスケッチと呼ばれる2次元図形と、そのスケッチに対する押し出し等の操作の列によって与えられる。まずは、既存のデータセットから本研究に見合ったデータセットを作成するため、2次元のスケッチを対象としたデータセットであるSketchGraph(※1)データセット、ならびに三次元のCADモデルのデータセットであるDeepCADデータセット(※2)に対してデータ処理を実施した。これらのデータセットは図形のパラメータが数値情報として格納されたデータセットであるが、本研究で扱う対象は、三次元モデルを生成する文字的なコード情報であるため、これらの情報を一定のルールに従って文字情報に変換した。合わせて、文字情報から図形を復元するためのプログラムについても、２つのデータセットそれぞれに対して開発を実施した。また、本データセットを用いた副次的な研究の内容として、一部、既存の三次元モデル生成技術を用いたCADコードに基づく形状生成にも着手している。今後は、副次的な研究を進めて、独自の知見を蓄積しつつ、本研究の最終ゴールである形状生成のためのドメイン固有言語生成AIの開発への発展を望んでいる。
※1: https://github.com/PrincetonLIPS/SketchGraphs
※2: https://github.com/cabooster/DeepCAD
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
「研究実績の概要」に記載の通り、今後の研究を進めるにあたっての基盤として、データセットの整備が概ね完了しており、現在は、一部の処理済みデータを用いて、実際の形状データ生成を行う機械学習モデルの開発を開始している。その意味で、1年目の成果としては、順調に研究が進展しており、今後は機械学習モデルのプロトタイプ作成と、形状生成、ならびに理解の精度向上に努めたいと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、令和6年度の研究で得られた基盤データセットの拡充ならびに、データセットを用いた実際の三次元形状データのデザインのためのドメイン固有言語生成AIの開発に取り組む。また、最終的なゴールに至る過程の中で、純粋にCADコードによる三次元形状生成を行う機械学習モデルや、CADコードのように詳細な設計情報を含まない三次元形状データに対する形状理解を助けるような機械学習モデルに関する研究・開発も見込んでいる。
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