拡散モデルは電動飛行機を夢見るのか？ 航空機設計の離散・連続シミュレーションベース推論

Abstract

本論文では、電動垂直離着陸機（eVTOL）航空機の概念設計を生成します。私たちはシミュレーションベース推論（SBI）のパラダイムに従い、全体のeVTOL設計空間に対する事後分布を学習することを目指します。この分布を学習するために、離散的な航空機構成（トポロジー）とそれに対応する連続パラメータの集合をサンプリングします。従って、2つの拡散モデルからなる階層的確率モデルを導入します。第一のモデルは、リーマン拡散言語モデリング（RDLM）および統一世界モデル（UWM）に関する最近の研究を活用し、離散空間と連続空間の両方からトポロジーをサンプリングできるようにします。第二のモデルでは、トポロジーに条件づけて対応するパラメータをサンプルするためのマスクド拡散アプローチを導入します。我々のアプローチは、航空機設計における既知の傾向と支配的な物理法則を再発見しつつ、設計生成を大幅に加速します。