MITのAI設計支援、人の介入で構造性能向上

MITの研究者らは11月13日、構造物の最適化設計に人間が途中参加するAI支援システムを発表しました。アルゴリズムが設計を生成する途中で変更候補を示し、設計者の知識を反映することで、性能と製造しやすさを高める狙いです。

対象のトポロジー最適化は、与えられた空間や目標に合わせて材料配置を計算しますが、計算に時間がかかり、完成するまで設計者が介入しにくい課題があります。結果が複雑になりすぎて、実際には製造困難な構造になることもあります。

新システムは機械学習で、人が修正したくなる可能性の高い領域を素早く特定します。研究チームはデザインの美観、性能、製造性に関する人の反応を模したデータを作り、候補部分を厚くするか薄くするかを設計者が指定できるようにしました。

実証では、製造しやすさと線形座屈荷重が改善し、座屈荷重は39％向上しました。全自動設計に比べて所要時間の増加は15秒にとどまり、研究者らは人の判断が必要な設計領域、とくに建物や橋への応用拡大を目指しています。