論文の概要: Towards Goal, Feasibility, and Diversity-Oriented Deep Generative Models in Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07170v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 20:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 13:25:39.734471
• Title: Towards Goal, Feasibility, and Diversity-Oriented Deep Generative Models in Design
• Title（参考訳）: 設計における目標, 可能性, 多様性指向の深層生成モデルに向けて
• Authors: Lyle Regenwetter, Faez Ahmed
• Abstract要約: 我々は、パフォーマンス、実現可能性、多様性、目標達成を同時に最適化する最初のDeep Generative Modelを提案する。 異なるデータ型のスキュー・マルチモーダルデータを用いた多目的自転車フレーム設計問題に対して, 提案手法を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.091593765662773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Generative Machine Learning Models (DGMs) have been growing in popularity across the design community thanks to their ability to learn and mimic complex data distributions. DGMs are conventionally trained to minimize statistical divergence between the distribution over generated data and distribution over the dataset on which they are trained. While sufficient for the task of generating "realistic" fake data, this objective is typically insufficient for design synthesis tasks. Instead, design problems typically call for adherence to design requirements, such as performance targets and constraints. Advancing DGMs in engineering design requires new training objectives which promote engineering design objectives. In this paper, we present the first Deep Generative Model that simultaneously optimizes for performance, feasibility, diversity, and target achievement. We benchmark performance of the proposed method against several Deep Generative Models over eight evaluation metrics that focus on feasibility, diversity, and satisfaction of design performance targets. Methods are tested on a challenging multi-objective bicycle frame design problem with skewed, multimodal data of different datatypes. The proposed framework was found to outperform all Deep Generative Models in six of eight metrics.
• Abstract（参考訳）: deep generative machine learning models(dgms)は、複雑なデータ分布を学習し模倣する能力のおかげで、デザインコミュニティ全体で人気が高まっている。 DGMは、通常、生成されたデータ上の分布と、トレーニングされたデータセット上の分布の間の統計的ばらつきを最小限に抑えるために訓練される。 フェイクデータを生成する作業には十分であるが、この目的は通常、設計合成タスクには不十分である。 代わりに、設計上の問題は通常、性能目標や制約といった設計要件の遵守を要求する。 エンジニアリング設計におけるDGMの発展には、エンジニアリング設計の目的を促進する新しいトレーニング目標が必要である。 本稿では,性能,実現可能性,多様性,目標達成度を同時に最適化する初のDeep Generative Modelを提案する。 提案手法の性能を,設計性能目標の実現可能性,多様性,満足度に着目した8つの評価指標に対して評価した。 異なるデータ型のスキュー・マルチモーダルデータを用いた多目的自転車フレーム設計問題に対して,提案手法を検証した。 提案したフレームワークは、8つのメトリクスのうち6つで、すべてのDeep Generative Modelより優れていることがわかった。

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