ハイテクシステム設計のためのAI駆動合成：イノベーションの自動化

本論文は、現代のハイテクシステム設計における組合せ複雑性に対処するため、automation-in-design (AiD) を変革的パラダイムとして提示する。computational design synthesis (CDS) というフレームワークを提案し、deep learning と generative AI を用いて新規システムの創出を自動化する。e-drive system design と spatial dimensioning problem の2つのケーススタディで実証している。

従来の simulation-based optimisation から、最小限の人間監督で自律的な設計を行う autonomous design への根本的転換を主張する点がすごい。ただし、具体的な先行研究との比較は要旨からは不明。

computational design synthesis (CDS) フレームワークの中核は deep learning と generative AI を活用し、新規システムの生成を自動化すること。e-drive system design と spatial dimensioning problem の2ケースに適用。

2つのケーススタディ（e-drive system design と spatial dimensioning problem）を proof-points として有効性を検証。

要旨からは不明。

要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。同分野の定番として、simulation-based optimisation や generative design に関する論文が考えられる。