CADデータがAIを製造アプリケーションに導入する上で最も難しい部分である理由

人工知能が他のほとんどすべてのものに影響を及ぼした後、ついにエンジニアリングワークフローにも触れ、チームが製品を設計、シミュレーション、最適化する方法を改善しています。製造アプリケーション開発者にとって、AIイノベーションの次のステップは大きな障害を克服することです： CADデータをAIワークフローにどのように統合しますか？ 

CADデータは現代の製造ワークフローの中心にあります。これは設計から分析、生産、検査、メンテナンスに至るまで、幾何学、構造、製品知識、エンジニアリングの意図を運びます。また、高度にプロプライエタリであり、ほとんどのAIツールが構築されているテキストや画像データとははるかに複雑です。 

製造アプリケーションの次世代を創造するために、開発者はIPを損なうことなく、データを価値あるものにするエンジニアリングコンテキストを失うことなく、無益な出力を生成せずに、機械学習ワークフローを実際のCADデータに接続する必要があります。まとめると、 製造アプリケーションは、CADデータを中心に構築されているAI機能を必要としています。 

この投稿では、CADデータとAIが開発者にとって問題を引き起こす理由と、これらの問題に対処するために必要なことについて説明します。  

最後に、 HOOPS AI、機械学習とエンジニアリングデータを接続するために特別に設計されたCADベースのフレームワークが製造アプリケーション開発者がこれらの問題を克服するのにどのように役立つかを共有します。  

Digital Engineering 24/7のシニアエディター Kenneth Wong との会話をカバーするブログ記事をチェックして、 AIがどのようにエンジニアリング、設計、シミュレーションのワークフローをすでに変革しているかについて学びましょう。 

課題1：最も役立つCADデータは通常会社を離れることができません。 

ほとんどの製造CADデータは非常に機密性があります。これは、製品の幾何学、設計意図、顧客要求、製造知識、サプライヤー制約、その他組織外に露出されるべきでない詳細を含んでいる可能性があります。 

これは、AIツールとの統合における最初の大きな問題です。AIシステムは、それらがサポートすることを意図している実際のワークフローを反映したデータから学習したり、操作したりできるときに最も役立ちますが、モデルをトレーニングするために使用したい特殊データは、製造者が最も共有することを望まない、またはできない情報です。製造データのユニークな性質は、公開されているデータが十分でない可能性も意味します。 

一般的なAIツールが強力なのは、一部には広範な公共データセットから学習できるからです。同じ基盤はプロプライエタリなCADデータに存在しません。  

開発者にとって、これは彼らのアプリケーションに対する明確な要件を生み出します： 製造AIは、CADデータがすでに存在するシステムと環境内で動作する必要があります。会社のエンジニアリングデータを不必要に機密IPを露出することなく、制御された環境内で機械学習ワークフローをサポートする必要があります。 

これはHOOPS AIの中核アイデアの一つです。HOOPS AIは、制御されたエンジニアリング環境でCADデータに機械学習を適用するためのフレームワークを開発者に提供します。CADを他の場所に送信する汎用ファイルとして扱うのではなく、プロプライエタリなエンジニアリングデータの現実に基づいたワークフローをサポートします。 

課題2：CADデータはテキストや画像のように読めません。 

セキュリティの問題を克服したとしても、製造アプリケーションの開発者は次の問題に直面します： CADデータはAIによって自然に読めるものではありません。 

明らかに、CADファイルは単なる部品の画像ではありません。ファイルにはB-Repジオメトリ、トポロジ、寸法、数値値、構造化テキスト、アセンブリ情報、フィーチャーツリー、メタデータ、その他のエンジニアリング情報が含まれています。その構造とデータの豊かさがCADを有用にする一方で、それがCADを汎用AIシステムが直接解釈するのを難しくしています。 

エンジニアは選択したソフトウェアがファイルを読み取り、ジオメトリを解釈し、形状をレンダリングし、それを検査するためのツールを提供した後にのみCADモデルと対話します。機械学習システムはその翻訳層の独自のバージョンが必要です。モデルのジオメトリと構造を、モデルのトレーニング、推論、および評価に使用可能な表現に変換する必要があります。 

開発者にとって、これは 実践的なAIインフラストラクチャがエンジニアリングアプリケーションのために、CADアクセス、CAD解釈、機械学習に適した形式への変換、元のジオメトリに対する結果を人間がレビューするための方法を必要とすることを意味します。 

HOOPS AIはそのワークフローをサポートするために構築されています。ツールキットはCADデータを読み取り、機械学習のためのテンソル対応表現に変換できます。また、ユーザーがCADデータを検査して、文脈の中で機械学習の結果を評価できるようにする可視化機能も含んでいます。 

そのレビューのステップは重要です。AIは間違いを犯し、エンジニアリングチームは設計、製造、または検査の決定に影響を与える前に出力を検証する方法が必要です。 

HOOPS AIはまた、開発者にBRepジオメトリとトポロジで作業するための実用的な出発点を提供するUV-NetのようなCAD特有の機械学習アプローチをサポートします。 

HOOPS AIはUV-Netをサポートし、開発者はBRepベースの機械学習に関して、その基盤を一から構築することなく実験するための実用的な出発点を得ることができます。 

課題3：AIの結果は実際のエンジニアリングワークフローに適合する必要があります。 

開発者が直面する第三の課題は、彼らの作成したAIツールが結果を生成した後です。 

製造において、有用な出力は、複雑で顧客情報に基づいたワークフローの次のステップに適合する必要があります。それは設計レビュー、シミュレーション、CAM、検査、文書化、データ交換、またはエンジニアによるさらなる編集を意味するかもしれません。 

多くのAIデモが誤解を招きかねないところです。視覚的にもっともらしい3Dの結果は印象的かもしれませんが、製造チームは画面上の形状以上のものを必要としています。彼らは、チェックでき、信頼でき、すでにエンジニアリングと生産を駆動するシステムで使用できる結果を必要としています。  

これは製造で一般的なCAD駆動のワークフローで特に重要です。AIが類似の部品を特定し、モデルを分類したり、設計変更を提案したり、製造の決定をサポートしたりする場合、エンジニアは基になるCADデータへのアクセスと文脈で結果を評価する方法を必要とします。システムはAI出力とそれをパワーするジオメトリ、メタデータ、エンジニアリングの意味の間の接続を維持する必要があります。 

開発者にとって、要件は実践的なものです：AIワークフローはCAD、可視化、データ交換インフラストラクチャに戻って接続する必要があります。その接続なしには、AIは役立つエンジニアリングプロセスの一部ではなく、切り離された層になるリスクがあります。 

ここでTech Soft 3Dの広範なツールキットポートフォリオが重要になります。HOOPS Exchangeは主要なエンジニアリングフォーマット間のCADデータアクセスと変換をサポートし、HOOPS AIはCADワークフローの機械学習側をサポートします。これらの機能を合わせることで、開発者は孤立したAIデモではなく実際のCADデータに基づいたAI対応アプリケーションを構築できます。 

CADベースの機械学習を超え、AI支援のCAD生成を考えるチームにとって、 Tech Soft 3Dはまた、 Parasolidを再販しています。 世界をリードする3Dジオメトリックモデリングカーネル。Parasolidは、編集可能でダウンストリーム準備されたジオメトリを作成する必要があるアプリケーションのために堅牢なプロシージャルCAD生成をサポートできます。  

製造における実践的なAIは正しいデータインフラストラクチャから始まります 

製造におけるAIは、モデルの品質だけで定義されるわけではなく、AIシステムが製造が実際に使用するデータと有意に連携できるかどうかによっても決まります。 

それには、B-Rep、エンジニアリング構造、人間のレビュー、ダウンストリーム互換性、そして各製造者の製品とプロセスを独自のものにする蓄積された知識を含む、CADデータのすべての部分が含まれます。 

ソフトウェア開発者にとって、これらの要件をゼロから構築するのは難しいです。CADアクセス、ジオメトリ処理、可視化、機械学習の準備、および相互運用性はすべて複雑な技術分野です。それらを信頼できるAIワークフローに組み合わせると、すぐに主要な開発ボトルネックになり得ます。 

HOOPS AIは、開発者がその課題に対処するのを助けるために作られました。CADデータの機械学習ワークフローをサポートするこのツールキットは、チームにエンジニアリングと製造アプリケーションに実践的なAI機能を組み込むための基礎を提供します。 

HOOPS AIについてもっと知りたいですか？ 

組織がCADデータに機械学習を適用しながら、機密性の高いエンジニアリング情報を保護するのにどのように役立つかを探るための最良の方法は、私たちとチャットすることです。 

私たちのチームに連絡して 、 HOOPS AI、 HOOPS Exchange、および Parasolid がより広範なエンジニアリングAI戦略にどのように適合するかを学びます。 

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