論文の概要: Generative AI-based Prompt Evolution Engineering Design Optimization With Vision-Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09143v2
- Date: Fri, 14 Jun 2024 08:33:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 12:17:38.739170
- Title: Generative AI-based Prompt Evolution Engineering Design Optimization With Vision-Language Model
- Title（参考訳）: ビジョンランゲージモデルを用いたAIベースのプロンプト進化工学設計最適化
- Authors: Melvin Wong, Thiago Rios, Stefan Menzel, Yew Soon Ong,
- Abstract要約: 本稿では,車両設計シナリオでコンテキスト化された,迅速な進化設計最適化(PEDO)フレームワークを提案する。
生成車の設計において,物理に基づく解法と視覚言語モデルを用いて,実用的あるいは機能的な指導を行う。
自動車設計最適化問題に関する調査は,探索の初期段階に発生する潜在的な自動車設計の広範な普及を示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.535058343006828
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Engineering design optimization requires an efficient combination of a 3D shape representation, an optimization algorithm, and a design performance evaluation method, which is often computationally expensive. We present a prompt evolution design optimization (PEDO) framework contextualized in a vehicle design scenario that leverages a vision-language model for penalizing impractical car designs synthesized by a generative model. The backbone of our framework is an evolutionary strategy coupled with an optimization objective function that comprises a physics-based solver and a vision-language model for practical or functional guidance in the generated car designs. In the prompt evolutionary search, the optimizer iteratively generates a population of text prompts, which embed user specifications on the aerodynamic performance and visual preferences of the 3D car designs. Then, in addition to the computational fluid dynamics simulations, the pre-trained vision-language model is used to penalize impractical designs and, thus, foster the evolutionary algorithm to seek more viable designs. Our investigations on a car design optimization problem show a wide spread of potential car designs generated at the early phase of the search, which indicates a good diversity of designs in the initial populations, and an increase of over 20\% in the probability of generating practical designs compared to a baseline framework without using a vision-language model. Visual inspection of the designs against the performance results demonstrates prompt evolution as a very promising paradigm for finding novel designs with good optimization performance while providing ease of use in specifying design specifications and preferences via a natural language interface.
- Abstract（参考訳）: 工学設計の最適化には、3次元形状表現、最適化アルゴリズム、設計性能評価手法の効率的な組み合わせが必要である。
本稿では, 車両設計シナリオにおいて, 生成モデルにより合成された非現実車設計のペナルティ化に視覚言語モデルを利用する, 即時進化設計最適化(PEDO)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークのバックボーンは、物理に基づく解法と、生成車の設計における実用的あるいは機能的なガイダンスのための視覚言語モデルからなる最適化目的関数と組み合わせた進化的戦略である。
迅速な進化的探索において、最適化者は複数のテキストプロンプトを反復的に生成し、3Dカーの設計の空力性能と視覚的嗜好にユーザ仕様を埋め込む。
そして、計算流体力学シミュレーションに加えて、事前学習された視覚言語モデルを用いて、非現実的な設計をペナルティ化し、より実用的な設計を求める進化的アルゴリズムを育成する。
カーデザイン最適化問題に関する調査では,初期個体群における設計の多様性が良好であることや,視覚言語モデルを用いないベースラインフレームワークと比較して,実用設計の確率が20倍以上増加する可能性が示唆された。
性能評価結果に対する設計の視覚的検査は、設計仕様や嗜好を自然言語インターフェースで定義する上で、優れた最適化性能を持つ新規設計を見つけるための、非常に有望なパラダイムとして、迅速な進化を示す。
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