活動概要

株式会社アストライア―ソフトウエアの活動について概要を説明します。

まず、現状のAIの問題は何か、なぜ3次元AIが必要なのか、3次元AIをどのように活用するのかを説明します。

なぜ3次元AIが必要か?

現在のAIの課題、テキストベース、2次元データのAIと3次元データのAIを比較し、なぜ3次元AIが必要なのかお話します。

現状の課題

製造業、建設業など多くの産業の現場では、3次元データを利用した業務が主流になっています。またCAD、CAM、CAEと呼ばれる設計、製造に関連したコンピューター支援技術も同じく3次元形状に基づいています。

よってこれらの技術にAIを導入する場合は、AIが3次元形状を認識する事が必要不可欠です。

テキストベースAIとの3次元AIの比較

AIの主要な機能の一つであるデータベース検索を例に取ります。

テキストベースのAIでは、部品番号などの文字情報を手繰り、類似形状を探す必要があります。しかし、手掛かりの文字情報は、あらかじめ人が検索内容を想定して準備しておく必要があり、周到な準備と膨大な手間が必要です。 またそのメンテンナンスには多くの労力を要します。

AIが3次元形状を認識できれば、検索対象に類似した形状をデータベースから検索できます。そのため事前に必要な準備は、CADなどの3次元形状データを用意するのみです。

2次元AIと3次元AIの比較

3次元形状をAIに認識させる試みは以前から行われていますが、3次元形状をそのまま認識させる技術がないため、3次元形状に対して20個程度の異なる視点からスナップショットを撮影し、その2次元画像群から3次元形状を2次元AIに認識させるなどの代替策が取られていました。

これは2次元画像認識の延長線上の技術であり、3次元形状が複雑になると、穴形状などが影になり画面に表示されないケースも散見され、認識精度を保つことが難しくなるなどの問題もありました。

弊社の研究開発を進めてきた3次元AIの技術では、3次元形状を構成する節点(頂点、座標位置)と要素(節点結合情報)から直接的に形状を認識することができます。そのため、穴などの形状が隠れることはなく、寸法も座標位置から把握することができ、3次元形状のクラス分けやマッチングに活用できます。また座標位置を持っているので、新たに3次元形状の生成も可能です。

さらに3次元スキャナーで取り込まれた3次元形状もそのまま認識でき、クラス分けやマッチングなどができ、設計プロセスの様々なシーンで活用できます。

活動目標

AI/CAE/クラウドの融合

私たちの活動目標は、CAE、AI、クラウド技術の融合と大企業から中小企業までの技術浸透です。

大企業で培われた先端技術を産業構造の隅々にまで浸透させ、日本の製造業全体を力強くサポートしていきます。

製造業設計現場において既に数十年の実績のあるCAE技術に、3次元AI技術を統合し、新しい付加価値を創造していきます。

さらにクラウド技術でユーザー負担を軽減しながら、稼働性・効率性・コストに優れたシステムを提供します。

ご提供する製品

弊社がご提供する製品の構成を以下の図に示します。

3D形状認識AIモデルは、製品名Ariesで提供され、Ariesシリーズは3つの製品で構成されます。

Aries 3D-Generator

3次元AIモデルジェネレーター機能を含みます。お手持ちの3次元形状をアップロードするだけでAIモデルを作成できます。

Aries 3D-Matching

3次元AIモデルジェネレーター、3D形状クラスファイ、3D形状マッチング機能を含みます。ジェネレータでクラスファイ、マッチングの2つのAIモデルを生成し、ボルトやブラケットなど機械部品の分類や類似部品の検索システムを構築できます。

Aries 3D-Synthesizer

3次元AIモデルジェネレーターと3D形状シンセシス機能を含みます。
ジェネレーターでシンセシスのAIモデルを生成し、自動車や消費財などの製品の概念設計形状提案システムを構築できます。

その他

最先端のAI開発に関しては、二人の技術顧問が研究を強力に支援しています。

技術顧問二人の経歴詳細については、顧問紹介ページを参照ください。

弊社の主要な技術である3次元AIの特徴については、3次元AIモデルの特徴を参照してください。