論文の概要: Design of Unmanned Air Vehicles Using Transformer Surrogate Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08138v1
- Date: Fri, 11 Nov 2022 21:22:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 15:56:52.829983
- Title: Design of Unmanned Air Vehicles Using Transformer Surrogate Models
- Title（参考訳）: 変圧器サーロゲートモデルを用いた無人航空機の設計
- Authors: Adam D. Cobb, Anirban Roy, Daniel Elenius, Susmit Jha
- Abstract要約: 我々は,無人航空機(UAV)の設計を合成するAIデザイナを開発した。
提案手法では,高額なフライトダイナミックスモデルやCADツールを動作させることなく,新規なドメイン固有符号化を用いた深部変圧器モデルを用いて,提案手法の性能評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.914156789222266
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computer-aided design (CAD) is a promising new area for the application of
artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). The current practice of
design of cyber-physical systems uses the digital twin methodology, wherein the
actual physical design is preceded by building detailed models that can be
evaluated by physics simulation models. These physics models are often slow and
the manual design process often relies on exploring near-by variations of
existing designs. AI holds the promise of breaking these design silos and
increasing the diversity and performance of designs by accelerating the
exploration of the design space. In this paper, we focus on the design of
electrical unmanned aerial vehicles (UAVs). The high-density batteries and
purely electrical propulsion systems have disrupted the space of UAV design,
making this domain an ideal target for AI-based design. In this paper, we
develop an AI Designer that synthesizes novel UAV designs. Our approach uses a
deep transformer model with a novel domain-specific encoding such that we can
evaluate the performance of new proposed designs without running expensive
flight dynamics models and CAD tools. We demonstrate that our approach
significantly reduces the overall compute requirements for the design process
and accelerates the design space exploration. Finally, we identify future
research directions to achieve full-scale deployment of AI-assisted CAD for
UAVs.
- Abstract（参考訳）: CAD(Computer-Aided Design)は人工知能(AI)と機械学習(ML)を応用するための新しい領域である。
現在のサイバー物理システムの設計はデジタルツイン方法論を用いており、実際の物理設計は物理シミュレーションモデルによって評価できる詳細なモデルの構築が先行している。
これらの物理モデルは、しばしば遅く、手動の設計プロセスは、しばしば既存の設計の近辺を探索することに依存する。
aiは、これらのデザインサイロを壊し、デザインスペースの探索を加速することで、デザインの多様性とパフォーマンスを高めることを約束している。
本稿では,無人電気航空機(UAV)の設計に焦点を当てる。
高密度バッテリーと純粋に電気推進システムによってUAV設計の空間は破壊され、この領域はAIベースの設計の理想的なターゲットとなっている。
本稿では,新しいUAV設計を合成するAIデザイナを開発する。
提案手法では,新しいドメイン固有符号化を用いた深層トランスフォーマモデルを用いて,高価な飛行ダイナミクスモデルやcadツールを実行することなく,新しい設計の性能評価を行う。
提案手法は設計プロセス全体の計算要求を大幅に削減し,設計空間の探索を加速する。
最後に,UAVのためのAI支援CADの大規模展開を実現するための今後の研究の方向性を明らかにする。
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