論文の概要: Data-driven intelligent computational design: Method, techniques, and applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12382v1
• Date: Sun, 29 Jan 2023 07:17:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 17:26:02.672784
• Title: Data-driven intelligent computational design: Method, techniques, and applications
• Title（参考訳）: データ駆動型インテリジェント計算設計:方法、技術、応用
• Authors: Maolin Yang, Pingyu Jiang, Tianshuo Zang, Yuhao Liu
• Abstract要約: データ駆動型インテリジェント・コンピューティング・デザイン(DICD)は、急速に発展する人工知能の文脈下で出現する研究ホットスポットである。 ディープラーニングアルゴリズムを活用して、歴史的または製造された設計プロセスデータに隠されたデザイン特徴を抽出し、表現することを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.459096362979925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven intelligent computational design (DICD) is a research hotspot emerged under the context of fast-developing artificial intelligence. It emphasizes on utilizing deep learning algorithms to extract and represent the design features hidden in historical or fabricated design process data, and then learn the combination and mapping patterns of these design features for the purposes of design solution retrieval, generation, optimization, evaluation, etc. Due to its capability of automatically and efficiently generating design solutions and thus supporting human-in-the-loop intelligent and innovative design activities, DICD has drawn the attentions from both academic and industrial fields. However, as an emerging research subject, there are still many unexplored issues that limit the theorical development and industrial application of DICD, such as specific dataset building, engineering design related feature engineering, systematic methods and techniques for DICD implementation, more entry points for DICD application in the entire product design life cycle, etc. In this regard, a systematic theorical reference for DICD implementation is established, including a general workflow for DICD project planning, an overall framework for DICD project implementation, the computing mechanisms for DICD implementation, key enabling technologies for detailed DICD implementation, and three application scenarios of DICD. The works provide a brief research status, key research topics, and more importantly a general road map for DICD implementation.
• Abstract（参考訳）: data-driven intelligent computational design (dicd) は、高速な人工知能のコンテキスト下で出現した研究ホットスポットである。 ディープラーニングアルゴリズムを活用して、歴史的または製造された設計プロセスデータに隠されたデザイン特徴を抽出し、表現し、設計ソリューションの検索、生成、最適化、評価などのためにこれらのデザイン特徴の組み合わせとマッピングパターンを学ぶ。 自動的かつ効率的に設計ソリューションを生成できる能力と、人力によるインテリジェントで革新的な設計活動を支援する能力から、dcdは学術分野と産業分野の両方から注目を集めてきた。 しかし、新たな研究課題として、特定のデータセットの構築、エンジニアリング設計に関連する機能工学、DICD実装のための体系的手法や技術、製品設計ライフサイクル全体におけるDICDアプリケーションへのエントリポイントなど、DICDの理論的開発と産業的応用を制限する未解決の問題がまだ数多く存在する。 この点に関して、DICDプロジェクト計画のための一般的なワークフロー、DICDプロジェクト実装のための全体的なフレームワーク、DICD実装のためのコンピューティングメカニズム、詳細なDICD実装のための重要な実現技術、DICDの3つのアプリケーションシナリオを含む、DICD実装のための体系的な理論的参照が確立されている。 これらの研究は、簡単な研究状況、重要な研究トピック、さらに重要なことは、DICD実装のための一般的なロードマップを提供する。

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