論文の概要: Self-Improving CAD Generation Agents with Finite Element Analysis as Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17448v1
• Date: Sun, 17 May 2026 13:47:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.093785
• Title: Self-Improving CAD Generation Agents with Finite Element Analysis as Feedback
• Title（参考訳）: 有限要素解析による自己改善CAD生成エージェントのフィードバック
• Authors: Guijin Son, Jehyun Park, Seyeon Park, Sunghee Ahn, Youngjae Yu,
• Abstract要約: 我々は、自由形式のエンジニアリングブリーフから完全に組み立てられたマルチパートSTEPファイルを生成するモデルを必要とする、より業界固有のタスク定式化を導入する。 FEAの検証によると、Codex (GPT-5.5) と Claude Code (Opus-4.7) のエージェントは、メインのファースト・アタプティブ・スイープにおいて1つの厳密な通過アーティファクトを生成していない。 S2OとFusion360では、同じフィードバックツールが幾何再構成を改善し、GPT-5.5/xhighはS2Oでは0.444から0.592Box-IoU、Fusion360では0.397から0.505に上昇した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.804668679670655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Computer-aided design (CAD) is the backbone of modern industrial design, yet learned CAD generators still fall short of real engineering pipelines: they neither iterate like engineers nor evaluate what engineering requires. Prior work has treated CAD generation as two disjoint steps, part synthesis and assembly, where the former is graded by proximity to a gold reference and the latter, when handled at all, is reduced to a separate constraint solving step. In this work, we introduce a more industry-native task formulation that requires a model to produce a fully assembled multi-part STEP file from a free-form engineering brief, which is then validated via finite element analysis (FEA). FEA validation reveals that Codex (GPT-5.5) and Claude Code (Opus-4.7) agents do not produce a single strict-passing artifact in the main first-attempt sweep, with the best configuration meeting only about 20% of typed requirements on average. Moreover, we introduce two additional supervision signals, a novel text-only blueprint schema and a 21-view image renderer that aids the agent's visual inspection, that better align the generation loop with how engineers iterate in practice. On S2O and Fusion360, the same feedback tools improve geometric reconstruction, with GPT-5.5/xhigh rising from 0.444 to 0.592 Box-IoU on S2O and from 0.397 to 0.505 on Fusion360. Together these signals move CAD programs toward artifacts that are not only visually plausible but also checked against physical and structural requirements.
• Abstract（参考訳）: CAD(Computer-Aided Design)は、現代の工業デザインのバックボーンであるが、CADジェネレータは依然として実際のエンジニアリングパイプラインに不足している。 従来の作業ではCAD生成を2つの不整合ステップとして扱い、前者は金基準に近接してグレードされ、後者は処理時に別個の制約解決ステップに還元される。 そこで本研究では, 有限要素解析(FEA)により, 有限要素解析(FEA)を用いて, 有限要素解析により, 自由形式工学ブリーフから, 完全に組み立てられた多部分STEPファイルを生成するモデルを必要とする, より産業的なタスク定式化を導入する。 FEAの検証によると、Codex (GPT-5.5) と Claude Code (Opus-4.7) のエージェントは、メインのファースト・アタプティブ・スイープで1つの厳密な通過アーティファクトを生成していない。 さらに、新しいテキストのみの青写真スキーマと、エージェントの視覚検査を支援する21ビュー画像レンダラーという、2つの追加の監視信号を導入する。 S2OとFusion360では、同じフィードバックツールが幾何再構成を改善し、GPT-5.5/xhighはS2Oでは0.444から0.592Box-IoU、Fusion360では0.397から0.505に上昇した。 これらの信号はCADプログラムを視覚的に可視であるだけでなく、物理的および構造的要求に対してチェック可能なアーティファクトへと移動させる。

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