A2Z-10M+: AからZまでの BRep アノテーションを用いた AI支援 CAD モデリングとリバースエンジニアリングの幾何深層学習

要旨: 3Dスキャン、スケッチ、または単純なテキストプロンプトからのCAD（Computer-Aided Design）モデルのリバースエンジニアリングと迅速なプロトタイピングは、産業製品設計において重要です。しかし、幾何学的ディープラーニング技術の最近の進歩は、境界表現（BRep）に格納されたパラメトリックCAD機能の多模態理解を欠いています。本研究は、1000万件の多模態アノテーションとメタデータを100万のABC CADモデル、すなわちA2Zとして最大規模で取りまとめ、前例のないレベルのBRep学習を解き放ちます。A2Zは以下を含みます：(i) 鮮明な3Dスキャン特徴を備えた高解像度メッシュ、(ii) 3D手描きスケッチ、(iii) BRepの共辺、コーナー、表面に関する幾何学的およびトポロジ情報、(iv) 機械的世界の製品を説明するテキストキャプションとタグ。
このように慎重に構造化された大規模データを作成するには、比類のないCAD学習/検索タスクを活用するにはほぼ5テラバイトのストレージを要するため、非常に困難です。私たちの多模態アノテーションの規模、品質、および多様性は、新規の指標、GPT-5、Gemini、および広範な人間のフィードバック機構を用いて評価されます。この目的のため、熟練した専門家が設計した電子筐体（例：タブレット、ポート）25,000点のCADモデルをA2Zデータセットに追加で統合します。続いて、CADリバースエンジニアリングの主要な下流タスクである3DスキャンからのBRep共辺およびコーナー頂点を検出するため、150K CADモデルのサブセット上で基盤モデルを訓練・ベンチマークします。アノテーション済みデータセット、指標、およびチェックポイントは、多くの研究分野を支援するために公開されます。