トヨタの米研究所、ジェネレーティブAI活用の車両設計ツールを公開——デザイナー⇄エンジニアの設計戻しを軽減

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空力最適化の画像生成の例。スケッチから3案生成しているが、アルゴリズムに空力の物理モデルが組み込まれているため、グラフのように生成の都度、空気抵抗の値が下がっていっている。
Image credit: Toyota Resarch Institute

トヨタ・リサーチ・インスティテュート(TRI)は、自動車デザイナーの創造的プロセスを強化することを目的とした革新的なジェネレーティブ AI ツールを発表した。このツールは、デザイナーがテキストプロンプトを通じてデザインスケッチを生成し、「洗練された」「SUV のような」「現代的な」などの正確なスタイル属性を組み込むことを可能にする。さらに、デザイナーは定量的な性能指標を最適化して、最初のプロトタイプ・スケッチを作成することができる。

同社は、この革新的な技術により、効率的かつ効果的なデザイン開発を実現しながら、デザイナーが創造性を発揮できるようになると述べている。

TRI の研究者はまた、開発した技術を他のテキストから画像へのジェネレーティブ AI モデルにどのように組み込むことができるかを説明する2つの論文を発表した。これらの論文は、ツールの画像生成プロセスに光を当てている。

研究チームは、コンピュータ支援工学で広く使われている最適化理論の原理を、テキストから画像へのジェネレーティブ AI と融合させた。その結果、このアルゴリズムにより、デザイナーは、ジェネレーティブ AI プロセスのためにテキストベースの文体プロンプトを保持しながら、エンジニアリング制約を最適化できるようになった。

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画像生成を拡張

デザイナーは、燃費効率に直接影響する空気抵抗や、ハンドリング、人間工学、安全性に影響する車高やキャビン寸法などのシャーシ寸法などの車両制約を暗黙的に連携して、画像生成を強化できるようになった。

TRI の HID(Human Interactive Driving)部門ディレクター Avinash Balachandran 氏は、VentureBeat の取材に対し次のように語った。

現在のテキストから画像へのジェネレーティブ AI ツールは、潜在的な画像を生成する際に、デザイナーのテキストベースのスタイルガイドラインを遵守することに主眼を置いている。我々の技術によって、ユーザは空気抵抗や車高のようなオーバーエンジニアリングの制約を明示的に取り入れ、最適化することができる。

Balachandran 氏は、このような技術は、より迅速かつ効率的に美学と工学のトレードオフのバランスをとることによって、新しいデザインの作成をスピードアップすることができると述べた。

どんなデザイナーでも、インスピレーションのためにジェネレーティブ AI ツールを使うことができるが、これらのツールでは、実際の自動車デザインに関わる複雑なエンジニアリングや安全性を考慮することはできない。安全で信頼性の高い自動車を作るためには、設計は工学的要件を満たさなければならない。ジェネレーティブ AI に制約を追加することで、ユーザは AI からのジェネレーティブデザインにガイドレールを追加することができる。

ジェネレーティブ AI による車両設計の最適化

Balachandran 氏は VentureBeat に対し、このプロジェクトは、ユーザがプロンプトを入力し、それに対して提供されたスタイルガイダンスに沿った画像を生成できる、テキストから画像を生成するジェネレーティブ AI ツールの進歩によって、約1年半前に始まったと語った。

トヨタの車両デザイナーは、新しいデザインのインスピレーションを得ることが、デザインプロセスにおける難しいことのひとつだと話してくれた。彼らはまた、美的な美しさだけでなく、望ましい工学的性能と安全対策を備えたデザインを生み出すために、デザインとエンジニアリングの間で行ったり来たりする反復プロセスが大変だとも話してくれた。

Balachandran 氏によれば、デザイナーとエンジニアは通常、多様なバックグラウンドを持ち、思考様式も異なるという。その結果、デザイナーがデザインを作成すると、たいていは最初のエンジニアリング要件を満たせず、最適な解決策を導き出すためにエンジニアリングチームとの実質的な共同作業が発生する。

この反復プロセスは、デザインとエンジニアリングの間に内在する緊張感と相まって、デザインの長期化の一因となっている。

この手法とツールの着想は、創造性を刺激するだけでなく、エンジニアリングとデザインの間の反復ループを短縮するためでもあッた。(Balachandran 氏)

多様なデータストリームを取り込む

トヨタは、デザイナーとのアイデア出しセッションの中で、彼らの心に響いたアイデアのひとつが、複数の多様なデータストリームを活用して新しいデザインを提案する「AI アシスタント」のコンセプトだったと述べている。これが、革新的なデザインを生成するために、エンジニアリング制約を含む多様なデータストリームを組み込んだツールにジェネレーティブ AI を連携するというアイデアに火をつけた。

TRI の人間中心 AI(HCAI)部門シニアディレクターの Charlene Wu 氏は、VentureBeat の取材に対し、次のように語った。

ジェネレーティブ AI 技術を連携することで、デザイナーは工学的制約が満たされていることを保証しながら、制約やデザインの重要な様式的側面の特定に集中できることがわかった。我々のツールによって、設計プロセスの中で最も楽しめ、最も付加価値を高められる部分に、より多くの時間を集中させることができると信じている。

トヨタの次の目標

同社は、この技術は現在研究段階にあるが、このツールを車両の設計・開発プロセスに組み込むため、トヨタ社内のチームと協力していると発表した。TRI は、個人と社会の生活の質を高めるために研究を続けると述べた。

このツールを使用することで、世界中の自動車デザイナーが設計アイデアの力を拡大し、同時に設計開発のスピードを飛躍的に向上させることができるようになることを期待している。ジェネレーティブ AI は強力な新しいツールであり、私たちの多くの研究分野にわたって、私たちはそれを責任を持って活用する方法を模索している。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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