論文の概要: Creation of Novel Soft Robot Designs using Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01824v1
• Date: Fri, 3 May 2024 02:55:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 13:55:11.054446
• Title: Creation of Novel Soft Robot Designs using Generative AI
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIを用いた新しいソフトロボットデザインの作成
• Authors: Wee Kiat Chan, PengWei Wang, Raye Chen-Hua Yeow,
• Abstract要約: 生成AIを用いたソフトアクチュエータの3次元モデルの構築について検討する。 本稿では,ソフト空気圧ロボットアクチュエータの設計による70以上のテキスト形状のペアのデータセットを作成する。 転送学習とデータ拡張技術を用いることで,拡散モデルの性能を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3584072049481527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Soft robotics has emerged as a promising field with the potential to revolutionize industries such as healthcare and manufacturing. However, designing effective soft robots presents challenges, particularly in managing the complex interplay of material properties, structural design, and control strategies. Traditional design methods are often time-consuming and may not yield optimal designs. In this paper, we explore the use of generative AI to create 3D models of soft actuators. We create a dataset of over 70 text-shape pairings of soft pneumatic robot actuator designs, and adapt a latent diffusion model (SDFusion) to learn the data distribution and generate novel designs from it. By employing transfer learning and data augmentation techniques, we significantly improve the performance of the diffusion model. These findings highlight the potential of generative AI in designing complex soft robotic systems, paving the way for future advancements in the field.
• Abstract（参考訳）: ソフトロボティクスは、医療や製造業などの産業に革命をもたらす可能性を秘めた、有望な分野として浮上している。 しかし, 有効ソフトロボットの設計は, 特に材料特性の複雑な相互作用, 構造設計, 制御戦略の管理において課題を呈している。 伝統的な設計手法は、しばしば時間がかかり、最適な設計は得られない。 本稿では,ソフトアクチュエータの3次元モデル作成における生成AIの利用について検討する。 柔らかい空気圧ロボットアクチュエータの設計の70以上のテキスト形状のペアのデータセットを作成し、データ分布を学習し、それから新しい設計を生成するために潜在拡散モデル(SDFusion)を適用する。 転送学習とデータ拡張技術を用いることで,拡散モデルの性能を大幅に改善する。 これらの知見は、複雑なソフトロボットシステムを設計し、将来的な分野の発展への道を開くための、生成AIの可能性を強調している。

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