論文の概要: Linkify: Learning from Interface-Augmented Assembly Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01205v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 17:45:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:08.012039
• Title: Linkify: Learning from Interface-Augmented Assembly Graphs
• Title（参考訳）: Linkify: インターフェース拡張アセンブリグラフから学ぶ
• Abstract要約: Linkifyは、コンテキスト認識部分の検索を可能にするために、インターフェイス拡張アセンブリグラフから学ぶためのフレームワークである。 ノードが部分幾何を符号化し、エッジが予め訓練されたポイントクラウドエンコーダを介してインタフェース幾何を符号化するアセンブリグラフを構築する。 この表現の上に、GATv2に基づくグラフ注意ネットワークをトレーニングし、マスク付き部分予測タスクを解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8268783909022686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Linkify, a framework for learning from interface-augmented assembly graphs to enable context-aware part retrieval in mechanical assemblies. While recent generative AI methods for CAD have focused largely on isolated parts or monolithic assemblies, the rich geometric information at the interfaces between parts, where function is realized, remains underexplored. We address this gap by recomputing high-fidelity interface geometry for the Fusion 360 Gallery Assembly dataset, correcting missing and erroneous contacts, and generating point-cloud representations of local contact regions. Using this data, we construct assembly graphs whose nodes encode part geometry and whose edges encode interface geometry via a pretrained point-cloud encoder. On top of this representation, we train a Graph Attention Network based on GATv2 to solve a masked part prediction task: given an assembly with one part held out, the model predicts the class of the missing component from a large vocabulary of geometrically clustered parts, thereby approximating a realistic part-retrieval scenario. Compared to non-graph baselines such as logistic regression and k-nearest neighbors operating on aggregated node features, Linkify achieves higher Top-K accuracy and F1 scores. Ablation studies on graph connectivity, edge attributes, and attention mechanisms demonstrate that accurate contact computation and dynamic attention over interfaces are critical for performance. Our corrected interface dataset and training pipeline, released publicly, provide a foundation for future interface-aware models for assembly retrieval, validation, and generative design.
• Abstract（参考訳）: メカニカルアセンブリにおけるコンテキスト認識部分の検索を可能にするために,インターフェース拡張アセンブリグラフから学習するフレームワークであるLinkifyを提案する。 CADの最近の生成的AI手法は、主に孤立した部分やモノリシックなアセンブリに焦点を当てているが、関数が実現された部分間のインターフェースにおけるリッチな幾何学的情報は、まだ探索されていない。 このギャップに対処するために、Fusion 360 Gallery Assemblyデータセットの高忠実度インタフェース幾何を再計算し、欠落や誤接触を修正し、局所的な接触領域のポイントクラウド表現を生成する。 このデータを用いて、ノードが部分幾何学を符号化し、エッジが予め訓練されたポイントクラウドエンコーダを介してインタフェース幾何学を符号化するアセンブリグラフを構築する。 この表現の上に、GATv2に基づくグラフ注意ネットワークをトレーニングして、マスク付き部分予測タスクを解く: 1つの部分を持つアセンブリが与えられたら、幾何学的にクラスタ化された部分の大きな語彙から欠落したコンポーネントのクラスを予測し、現実的な部分検索シナリオを近似する。 集計ノード機能で動作するロジスティック回帰やkアレスト近傍などの非グラフベースラインと比較して、LinkifyはTop-K精度とF1スコアを達成する。 グラフ接続性、エッジ属性、アテンション機構に関するアブレーション研究は、正確な接触計算とインターフェースに対する動的アテンションがパフォーマンスに重要であることを示した。 我々の修正されたインタフェースデータセットとトレーニングパイプラインは公開され、アセンブリ検索、検証、生成設計のための将来のインターフェース対応モデルの基礎を提供する。

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