MIT、AIコパイロットで構造設計を支援

マサチューセッツ工科大学の研究チームは、構造物のアルゴリズム設計に人間の判断を組み込む人工知能コパイロット型システムを開発した。トポロジー最適化による設計は、軽量な航空機部品、高帯域幅アンテナ、高性能車両などで有望視されるが、大量の計算と時間を要し、完成前に設計者が介入しにくい点が残課題だった。生成された形状が複雑すぎると、実際に製造しにくく、信頼性も確保しにくい。 新システムは、設計の生成中に人工知能が修正候補領域を推定し、設計者に提示する。研究チームは、外観、性能、製造性などに関する人間の指摘を模した人工データで機械学習モデルを訓練し、変更箇所を素早く見つけられるようにした。設計者は途中で構造の一部を厚くしたり薄くしたりでき、最終案が固まる前に知識を反映できる。 実証では、アルゴリズムだけで進める従来方式と比べ、全体の設計時間を約１５秒しか増やさずに、製造しやすさと線形座屈荷重を３９％改善した。成果はオープンアクセスの工学論文として公表された。研究チームは、人間の関与が設計への信頼を高め、複雑な構造物をより実用的に開発する助けになるとしている。