| 研究課題/領域番号 |
19K12678
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
佐藤 浩一郎 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40598330)
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| 研究分担者 |
寺内 文雄 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (30261887)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | Generative Design / Emergence / Diverse Solutions / Novel Solution |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題においては、新奇性に富むデザイン解を計算機上で導出することが可能なGenerative Design(GD)研究を対象として、デザイン学研究領域における学術的基盤の基礎構築を目指すとともに具体的なGD手法を提案する。
2019年度は、GD研究の学術的基盤となる基本的な枠組みの提案とその枠組みに基づいたGD手法（形状生成アルゴリズム）の提案を行った。前者では、1990年から2018年におけるGD研究論文110件に対して、対象領域、目的、用いている手法等を項目として評価を行った。その結果、GD研究の特徴は、創発性を主としたGD研究と最適性を主としたGD研究の２つに大別された。また、特に、新奇性や多様性を創出する傾向にある創発性を主としたGDにおいて求められる３つの要件を示した。後者では、前述した３つの要件に基づき、多様な形状を生成可能な方法の提案を行った。同手法では、形状の表現自由度を十分に確保可能な三角メッシュによる形状表現と形状生成のためのルールとしてパーリンノイズによる濃度勾配を用いた。提案手法を用いて形状生成を実行した結果、塊状の形状や棒状の方向性を有する形状など、幾何学的に多様な形状を生成することを確認した。また、ルールにおけるパラメータを変化させることで、形状から得られる印象が変化することも確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
GD研究の学術的基盤となる基本的な枠組みの提案とその枠組みに基づいたGD手法（形状生成アルゴリズム）の提案の２点を遂行できているため、研究実施計画に基づき順調に遂行されている。
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| 今後の研究の推進方策 |
2020年度は前年度提案した形状生成方法を基にして、多様な形状を創出可能なアルゴリズムへと改善を実施していく。その際、発生生物学や数理生物学等の知見を積極的に取り入れていく。また、共同研究者と連携をとりながら遂行していきたい。
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