オートデスク大学2014で、オートデスクCTOジェフ・コワルスキーによって初めて生成設計を導入しました。 彼は、自然が最高のビルダーの一人であり、私たちは彼女から学ぶべきかについて話しました。 彼はいくつかのクールな例を挙げたが、最高の方法は、トラフィックを最適化するために橋を建設する必要があると判断したサイバー物理システムに結び付け、その後橋を建設した時だった。 このすべては、人間の介入なしでした。 私はこれが少し怖いと同時に面白いことを知っていますが、例は今日使用できる他の実用的なアイデアの種になるはずです。 それ以来、私は生成デザインに関するいくつかのプレゼンテーションを見て、また、これが私たちの業界にどのように適用されるのか考え始めました。
生成デザインとは
ここで生成デザインに精通していない人のためにウィキペディアの説明です:
生成デザイン は、出力(画像、サウンド、建築モデル、アニメーション)をルールまたはアルゴリズムのセットで生成する設計方法です。 Algorithm 、通常はコンピュータプログラムを使用して。 最も生成的な設計は、 パラメトリック モデリング. それは、次のような様々な設計分野で使用されている設計の可能性を探求する高速な方法です。 アート 、 アーキテクチャ 、コミュニケーションデザイン 、プロダクトデザイン 、
生成的な設計を使用する場合、設計目標を達成するために必要な制約を設計に課す必要があります。 したがって、伝統や「ベストプラクティス」のためにデザインに追加する制約を追加すべきではありません。 その背後にある考え方は、設計に課す制約が多ければ多いほど、バリエーションが少なくなり、生成設計結果の有効性が低下するということです。 入力した情報を使用して可能な解決策を調べ、指定した制約を満たします。 この方法では、新しいイテレーションの結果を前のイテレーションと継続的に検証しながら、設計の可能性を反復処理し、設計の改善を継続します。 これは自然界で起こることと非常によく似ています。
1960年NASAアンテナ設計 | 
コンピュータ生成設計 パフォーマンスは2倍のパフォーマンス |
この完璧な例は、1960年代にNASAによって設計されたアンテナでした(上の左の画像)。 過去10年間で、エンジニアはコンピュータ解析を通じて何千もの設計を設計し、検証するアルゴリズムを作成しました。 実際の制約を入力するだけで、右側にデザインが生成されます。 あなたが見ることができるように、右側のデザインは、私たちの誰もが思いつくことは非常に困難または不可能な何かになります。 生成されたデザインは、元のバージョンの2倍以上のパフォーマンスを発揮しました。 コンピュータのパフォーマンスがチャートから外れ、1台のコンピュータが私たちの生涯で私たち全員よりも多くのデザインを数分で生成することができます。 時間関係への変動の数は、今日の無限の「クラウド」コンピューティングによっても改善できます。
私が生成デザインについて不確かなことの一つは、設計の側面をデザイナーから取り除くかどうかです。 私の当初の考えは、アルゴリズムがデザインを行っており、「デザイナー」が最良の選択肢を選ぶか、制約/要件を明確にするために必要だからです。 しかし、生成デザインに関するプレゼンテーションの多くは、設計を設計者から奪わないことを示唆しています。 デザイナーは、生成デザインを使用して、デザイン能力を補完し、この新しいメソッドに適応させることができます。 私の意見は、伝統的な人間のデザインは、視覚的に魅力的であることを意味するデザインのために理にかなっているということです。しかし、他の材料で覆われるエアバスのバイオニックパーティションのような要件を持たないアイテムについては、私はデザイナーによる設計はあまりないだろうと思います。 私は疑問は、私が間違いなく今入りたくない デザイン を定義する方法にあると思います。
これはシップビルドリングとどのように関連していますか?
生成デザインは非常に興味深いですが、どのように私たちの業界で使用できますか? 私たちは、比較的すぐに私たちの船の側面を設計するために生成設計を使用すると思います。 実際にここSSIでは、私たちはまだ私たちのソリューションに「造船」ボタンを実装しようとしています:生成的な設計アルゴリズムを使用して調査する必要があります。 しかし、他の業界を見ると、この新しい傾向がすぐに私たちに影響を与えることがわかります。 造船で発電設計がどのように使われるかについては、いくつかの段階があると思います。
船舶で使用されるコンポーネント
第1段階は、設計で購入して使用する部品や機器です。 私たちの船で使用しているアイテムが実際に生成デザインを使用して設計されていたかどうかは分かりません。 私たちが知っているのは、コンポーネントが他のどのコンポーネントよりも軽く、速く、より優れているということであり、それが私たちが選択する理由です。
小さなパーソナルクラフト
あなたの大半は非常に小さな人材クラフト市場にはありませんが、私は生成設計のための市場のこのタイプの可能性を見ています。 これらの製品は、はるかに複雑ではなく、生成設計で生成されたモデルの恩恵を受けることができます。 生成デザイン、3Dプリント、新たに新たに利用可能ないくつかの新しい材料で、我々は良い重量/強度比、耐久性と費用対効果の高い人材クラフトを設計することができます。
ローカライズされた小規模アセンブリと装置
しばらくすると、これを使用して、小規模なローカル項目である小さなアセンブリとコンポーネントを使用して、分離して設計します。 これは、私の前の ブログ記事で説明したように、エアバスがバイオニックパーティションで行ったことと似ています.
大きく複雑なアイテム
これは私はそれが非常に面白くなると思うときです。 例としては、生成設計を使用してハルの形状を定義する場合があります。 現在、ハル設計を最適化するために実際に使用される多くのアルゴリズムがあります。 正直に言うと、私が出席した造船関連のプレゼンテーションの1/4は、私たちの船舶の構造やコンパートメント組織を最適化するための新しい概念、アルゴリズム、プロセスなどを議論したと言うでしょう。 これらのアルゴリズムのほとんどは、いくつかの制約を課すか、計算を行うために必要な変数の量を減らす一定の仮定を最初に行います。 理論的には、現在使用しているアルゴリズムは生成アルゴリズムを使用している可能性があります。ただし、問題の複雑さを軽減するために必要でない制約を追加しているため、「生成設計」と言うときの意味を活用していません。
この段階では、伝統を手放し、真の制約だけを入力することを学びます。 また、クラウドとその無限のコンピューティングパワーを使用して設計を生成することを余儀なくされます。 使用しているアルゴリズムをオンプレミスコンピューターで実行する必要がある場合、この段階には到達しません。
リレーションシップが多い非常に大きなコンポーネント
これが起こるならば、それは近い将来ではないだろう。 私がここで持っている考えは、船全体または少なくともかなりの部分の制約を入れて、生成設計が様々な結果を生み出すことです。 私たちが入力する必要がある制約の種類は、貨物の容量/種類、パフォーマンス、さらにはメンテナンスなどの機能の周りにあり、多くの、より多くの。 フレーム間隔、ストックの厚さ、ブラケットのルールなどの制約を入力するとは思いません。 代わりに、負荷と強度の基準を入力します。 これは間違いなくクラス社会が彼らのルールを変更または適応する必要があります。 正直に言うと、私は技術がこのレベルの複雑さをサポートする準備ができているとき、私たちは船と呼ばれるものを含む全く異なる何かを持つことを期待するように、私たちはこの段階に到達するとは確信していません。
閉会のコメント
生成的なデザインは本当に蒸気の多くを拾い始めています。 オートデスクはこの傾向を 100% 支持しており、実際にはオートデスク大学 2014 での生成設計への関心を導入してそれを推進している可能性があります。 その一例は、生成設計を使用するエアバスから、生成設計を使用していない以前の設計よりも桁違いに優れたバイオニックパーティションを作成することです。 このパーティションは、飛行機の次のクラスで使用されていると間違いなく誇大宣伝の周りにいくつかの近い将来の実用性があることを示しています。
生成設計が造船業界に影響を与えるのは間違いありません。 本当の問題は、いつどのように行う方法です。
私は、生成設計を使用している造船業界の誰かを見つけることにほとんど成功していません。しかし、私たちの業界は非常にタイトなので、これは企業や教育機関がそれを実験したり使用したりしていないことを意味するものではありません。 すでに造船で生成デザインを活用している人がいるなら、私はあなたの経験をもっと聞きたいと思います。