AlphaJet：分離された生成プリオリとトポロジーを保つ進化的探索による自動的な概念航空機合成

要旨: 概念段階の航空機設計は伝統的に、専門家が介在する反復プロセスであり、人間の設計者が構成を提案し、低次の物理を実行し、結果を検査したうえで、再度提案します。私たちはこのループを閉じる、エンドツーエンドの自動合成パイプラインであるAlphaJetを提示します。テキストによるミッション仕様（質量、航続距離、巡航速度、ハードなサイズのエンベロープ、エンジン数、面密度）から、AlphaJetは実時間で実現可能な3D航空機を発展させます。評価は、空力、構造、重量、安定性、パッケージング、幾何学的マウントの整合性をカバーする、透明性のある多分野にまたがる適応度関数によって行われます。本アプローチを特徴づける3つの貢献があります：（i）最初の25の潜在次元が、命名された解剖学的パラメータに整合するよう教師ありで学習される、解剖学的に分解された変分オートエンコーダ（AD-VAE）。これにより、解釈可能な形状の事前知識を提供します；（ii）5つの尾部トポロジーそれぞれから最良個体を保護するトポロジー・エリート主義の遺伝的アルゴリズムと、停滞時に再スタートを発動する仕組みにより、単一構成への早すぎる崩壊を防ぎます；（iii）マウントを考慮した幾何学的スコアリング。エンジンと他の構造部品との間の符号付き侵入量を計算し、生成的な航空機モデルで一般的に見られる冗長なアーティファクトを排除します。完全なループはCPU上でインタラクティブに動作し、各世代をすべてブラウザのビューアへストリーミングするため、初期段階の設計空間探索における実用的な現実世界の自動化ツールとなります。