Automotive Aerodynamic Development Based on Interpretability of 3D Shape Generative AI
3次元形状生成AIの解釈性に基づく自動車空力開発手法の検討
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- Publication code
- 20264379
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.57 No.3
- Pages
- 449-454(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | Paper |
| Author(J) | 1) 池内 大貴, 2) 森國 洋平, 3) 谷口 真潮, 4) 伊藤 裕太, 5) 深尾 勇也, 6) 山下 祐矢, 7) 安岡 志朗, 8) 菅井 友駿, 9) 西川 幸治, 10) 土山 稔 |
| Author(E) | 1) Daiki Ikeuchi, 2) Yohei Morikuni, 3) Mashio Taniguchi, 4) Yuta Ito, 5) Yuya Fukao, 6) Yuya Yamashita, 7) Shiro Yasuoka, 8) Tomotaka Sugai, 9) Koji Nishikawa, 10) Minoru Tsuchiyama |
| Affiliation(J) | 1) トヨタ自動車株式会社, 2) トヨタ自動車株式会社, 3) トヨタ自動車株式会社, 4) トヨタ自動車株式会社, 5) トヨタ自動車株式会社, 6) トヨタ自動車株式会社, 7) トヨタ自動車株式会社, 8) トヨタ自動車株式会社, 9) トヨタ自動車株式会社, 10) トヨタ自動車株式会社 |
| Abstract(J) | 自動車空力開発において、計算コスト削減のため深層生成AIを活用し空力性能評価を迅速に行う手法が検討されている。しかし、生成AIは解釈性が低いためモデルや適応範囲の妥当性推定が課題である。本稿では形状生成AIの解釈性を向上させる手法を活用し，解釈性に基づく自動車空力開発手法の検討を報告する． Translation |
| Abstract(E) | Deep generative models have demonstrated potential in accelerating aerodynamic design via reduced simulation cost in automotive development. However, their practical adoption is hindered by limited interpretability; this challenge obscures decision-making process and complicates integration into automotive development workflows. Here, we report the application of interpretable generative model architecture and attribute visualization technique, offering a pathway towards more interpretable and actionable AI-integrated automotive development. |
