論文の概要: AI-Driven Synthesis for High-Tech System Design: Automating Innovation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.28126v1
- Date: Fri, 26 Jun 2026 14:26:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-29 18:24:25.51306
- Title: AI-Driven Synthesis for High-Tech System Design: Automating Innovation
- Title（参考訳）: 高度なシステム設計のためのAI駆動合成 - イノベーションの自動化
- Authors: Luuk Oerlemans, Steven Westerhof, Theo Hofman,
- Abstract要約: 本稿では、自動化設計(AiD)を変革パラダイムとして提示することで、現代のハイテクシステム設計に固有の複雑さを論じる。
本稿では,ディープラーニングと生成AIを利用した新しいシステム構築の自動化を目的とした,計算設計合成(CDS)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586018
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This article addresses the combinatorial complexity inherent in modern high-tech system design by presenting automation-in-design (AiD) as a transformative paradigm. We propose computational design synthesis (CDS), a framework utilising deep learning and generative AI to automate the creation of novel systems. Two case studies (e-drive system design and spatial dimensioning problem) serve as proof-points for this approach. The AI-driven methods used in the case studies represent a fundamental shift in engineering, advancing from simulation-based optimisation towards autonomous design with minimal human supervision.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、自動化設計(AiD)をトランスフォーメーションパラダイムとして提示することにより、現代のハイテクシステム設計に固有の組合せ複雑性について論じる。
本稿では,ディープラーニングと生成AIを利用した新しいシステム構築の自動化を目的とした,計算設計合成(CDS)を提案する。
2つのケーススタディ(e-drive system design と空間次元問題)がこのアプローチの証明ポイントとなる。
ケーススタディで使用されるAI駆動の手法は、シミュレーションベースの最適化から、人間の監督を最小限に抑えた自律設計へと、エンジニアリングの根本的なシフトを表している。
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