論文の概要: Feature space exploration as an alternative for design space exploration beyond the parametric space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11416v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 21:03:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 17:05:41.347917
• Title: Feature space exploration as an alternative for design space exploration beyond the parametric space
• Title（参考訳）: パラメトリック空間を超えた設計空間探索の代替としての特徴空間探索
• Authors: Tomas Cabezon Pedroso, Jinmo Rhee and Daragh Byrne
• Abstract要約: 本稿では,Deep Learning (DL) を用いた設計特徴抽出により生成された特徴空間とパラメトリック設計空間を比較した。 パラメトリック設計空間は、個々のパラメータの組み合わせに基づいているため、設計ソリューションを記述する方法が狭いことを実証する。 比較して,複雑なパラメータの関係に応じて,特徴設計空間が直感的に設計ソリューションを表現できることが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper compares the parametric design space with a feature space generated by the extraction of design features using deep learning (DL) as an alternative way for design space exploration. In this comparison, the parametric design space is constructed by creating a synthetic dataset of 15.000 elements using a parametric algorithm and reducing its dimensions for visualization. The feature space - reduced-dimensionality vector space of embedded data features - is constructed by training a DL model on the same dataset. We analyze and compare the extracted design features by reducing their dimension and visualizing the results. We demonstrate that parametric design space is narrow in how it describes the design solutions because it is based on the combination of individual parameters. In comparison, we observed that the feature design space can intuitively represent design solutions according to complex parameter relationships. Based on our results, we discuss the potential of translating the features learned by DL models to provide a mechanism for intuitive design exploration space and visualization of possible design solutions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,設計空間探索の代替手段として,Deep Learning (DL) を用いた設計特徴抽出によって生成された特徴空間とパラメトリック設計空間を比較した。 この比較において、パラメトリック設計空間は、パラメトリックアルゴリズムを用いて15万要素の合成データセットを作成し、その次元を可視化する。 同じデータセット上でDLモデルをトレーニングすることで,特徴空間 – 埋め込みデータ特徴の次元の縮小ベクトル空間 – が構築される。 抽出した設計特徴を分析し,その寸法を縮小し,その結果を可視化することで比較する。 パラメトリックな設計空間は、個々のパラメータの組み合わせに基づくため、設計ソリューションの記述方法において狭くなっていることを実証する。 比較して,機能設計空間は複雑なパラメータ関係に従って直感的に設計解を表現できることがわかった。 本稿では,dlモデルによって学習された特徴を翻訳し,直感的な設計探索空間のメカニズムと可能な設計ソリューションの可視化を行う可能性について考察する。

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