論文の概要: Exploring the Potentials and Challenges of Deep Generative Models in Product Design Conception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11104v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 14:28:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 19:50:52.975539
- Title: Exploring the Potentials and Challenges of Deep Generative Models in Product Design Conception
- Title（参考訳）: 製品デザイン概念における深部生成モデルの可能性と課題
- Authors: Phillip Mueller, Lars Mikelsons,
- Abstract要約: DGM-families (VAE, GAN, Diffusion, Transformer, Radiance Field) を解析し,その強度,弱点,製品設計概念の適用性について検討した。
我々の目標は、エンジニアが意思決定プロセスを簡単にし、特定の課題に対してどの方法が最も効果的かを決定するのに役立つ洞察を提供することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The synthesis of product design concepts stands at the crux of early-phase development processes for technical products, traditionally posing an intricate interdisciplinary challenge. The application of deep learning methods, particularly Deep Generative Models (DGMs), holds the promise of automating and streamlining manual iterations and therefore introducing heightened levels of innovation and efficiency. However, DGMs have yet to be widely adopted into the synthesis of product design concepts. This paper aims to explore the reasons behind this limited application and derive the requirements for successful integration of these technologies. We systematically analyze DGM-families (VAE, GAN, Diffusion, Transformer, Radiance Field), assessing their strengths, weaknesses, and general applicability for product design conception. Our objective is to provide insights that simplify the decision-making process for engineers, helping them determine which method might be most effective for their specific challenges. Recognizing the rapid evolution of this field, we hope that our analysis contributes to a fundamental understanding and guides practitioners towards the most promising approaches. This work seeks not only to illuminate current challenges but also to propose potential solutions, thereby offering a clear roadmap for leveraging DGMs in the realm of product design conception.
- Abstract（参考訳）: 製品設計の概念の合成は、伝統的に複雑な学際的課題を呈する技術製品の初期段階の開発プロセスの要点である。
ディープラーニング手法、特にDeep Generative Models(DGM)の適用は、手動イテレーションの自動化と合理化を約束し、イノベーションと効率の向上をもたらす。
しかし、DGMは製品設計概念の合成に広く採用されていない。
本稿では,この制限されたアプリケーションの背後にある理由を考察し,これらの技術の統合を成功させるために必要な要件を導出することを目的とする。
DGM-families (VAE, GAN, Diffusion, Transformer, Radiance Field) を系統的に解析し, その強度, 弱点, 製品設計概念の適用性について検討した。
我々の目標は、エンジニアが意思決定プロセスを簡単にし、特定の課題に対してどの方法が最も効果的かを決定するのに役立つ洞察を提供することです。
この領域の急速な進化を認識し、我々の分析が根本的な理解に寄与し、実践者が最も有望なアプローチに導くことを願っている。
この作業は、現在の課題を照明するだけでなく、潜在的な解決策を提案することを目的としており、製品デザイン概念の領域でDGMを活用するための明確なロードマップを提供する。
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