論文の概要: A Misleading Gallery of Fluid Motion by Generative Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15406v1
- Date: Fri, 24 May 2024 10:17:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 15:01:48.403753
- Title: A Misleading Gallery of Fluid Motion by Generative Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: ジェネレーティブ人工知能による流体運動のミスリーディングギャラリー
- Authors: Ali Kashefi,
- Abstract要約: 本稿では、よく知られた生成人工知能(AI)アプリケーションからの出力の精度について検討する。
これらのアプリケーションによって生成された画像と実験室実験と数値ソフトウェアによる実画像を比較した。
以上の結果から,これらの生成AIモデルは流体力学画像において十分に訓練されていないことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this technical report, we extensively investigate the accuracy of outputs from well-known generative artificial intelligence (AI) applications in response to prompts describing common fluid motion phenomena familiar to the fluid mechanics community. We examine a range of applications, including Midjourney, Dall-E, Runway ML, Microsoft Designer, Gemini, Meta AI, and Leonardo AI, introduced by prominent companies such as Google, OpenAI, Meta, and Microsoft. Our text prompts for generating images or videos include examples such as "Von Karman vortex street", "flow past an airfoil", "Kelvin-Helmholtz instability", "shock waves on a sharp-nosed supersonic body", etc. We compare the images generated by these applications with real images from laboratory experiments and numerical software. Our findings indicate that these generative AI models are not adequately trained in fluid dynamics imagery, leading to potentially misleading outputs. Beyond text-to-image/video generation, we further explore the transition from image/video to text generation using these AI tools, aiming to investigate the accuracy of their descriptions of fluid motion phenomena. This report serves as a cautionary note for educators in academic institutions, highlighting the potential for these tools to mislead students. It also aims to inform researchers at these renowned companies, encouraging them to address this issue. We conjecture that a primary reason for this shortcoming is the limited access to copyright-protected fluid motion images from scientific journals.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,流体力学コミュニティに親しむ一般的な流体運動現象を説明するプロンプトに応答して,よく知られた生成人工知能(AI)アプリケーションからの出力の精度を広範囲に調査する。
私たちは、Google、OpenAI、Meta、Microsoftといった著名な企業が導入した、Midjourney、Dall-E、Runway ML、Microsoft Designer、Gemini、Meta AI、Leonardo AIなど、さまざまなアプリケーションを調べます。
Von Karman vortex Street, "flow past a airfoil", "Kelvin-Helmholtz instability", "shock wave on a sharp-nosed supersonic body"などです。
これらのアプリケーションによって生成された画像と実験室実験と数値ソフトウェアによる実画像を比較した。
以上の結果から,これらの生成AIモデルは流体力学画像において十分な訓練を受けていないことが示唆された。
テキスト・画像・映像生成以外にも、これらのAIツールを用いた画像・映像からテキスト生成への移行についても検討し、流体運動現象の記述の正確性について検討する。
本報告は、教育機関の教育者に対して、これらのツールが学生を誤解させる可能性があることを強調した注意書きとして機能する。
また、これらの著名な企業の研究者に、この問題に対処するよう促すことも目標としている。
この欠点の主な理由は、科学雑誌から著作権保護された流体動画像へのアクセスが制限されていることであると推測する。
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