研究人员寻求通过CAD模型数据集为工程师提供预测性AI

在某些情况下，人工智能似乎有望壮大或取代人类艺术家。卡内基梅隆大学的研究人员正在训练机器人通过观察人类来学习绘画技术，上个月，麻省理工学院的研究人员推出了一种生成模型，该模型通过训练AI与人们绘画的YouTube视频一起预测人类如何绘画风景艺术。现在，普林斯顿大学的一个团队希望使工业设计也更加自动化。

最近几天，普林斯顿大学智能系统实验室和哥伦比亚大学的研究人员推出了SketchGraphs，这是一个包含1500万个2D计算机辅助设计(CAD)草图和开源数据处理管道的数据集。使用数据集训练的AI最终可以帮助人类绘制CAD模型。

CAD模型可以是任何东西，从单个机器组件到整个建筑物。建筑师，工程师和其他人员使用它们，使用Autodesk的AutoCAD或Dassault的SolidWorks等软件创建原型。SketchGraphs数据集是从CAD软件提供商Onshape的公共API获得的，其中包括过去15年中收集的草图。

数据集的创建者说，它可以支持创建AI模型，从而为工程师提供更有效的设计工作流程，或者指出设计中的实际约束或结构问题。数据集中的每个草图都带有几何约束图，并了解制作草图的线条和形状顺序，从而可以预测工程师接下来可能要绘制的内容。研究人员使用建筑CAD设计对SketchGraphs数据集进行了评估，以创建生成模型并在显示某些线和形状时预测约束。

通过学习预测草图构造操作的顺序，例如，可以采用模型进行条件完成，向CAD用户交互地建议下一步。此外，可以使用显式的生成模型(估计示例的概率(或密度))，通过其图形或构造顺序来评估草图的总体合理性，从而对可疑操作进行校正(类似于“自动校正”)，”论文在研究读。“ SketchGraphs不仅针对CAD设计的问题，而且尤其针对CAD设计的问题。也就是说，不仅存在什么几何形状，而且如何构造它。为此，我们利用了一个数据源，该数据源可以使设计者在每个施工阶段选择的实际操作和命令有所了解。”

过去，普林斯顿大学的研究人员介绍了用于CAD模型的其他AI数据集，包括ModelNet和ShapeNet。但是SketchGraphs研究人员说，现有的CAD数据集专注于3D形状建模，而他们的数据集专注于参数化CAD草图的关系结构。

SketchGraphs于上周在国际机器学习大会(ICML)上推出，这是2019年全球规模最大的年度AI研究会议之一。在ICML 2020中的其他著名论文中：

安全，法律和机器学习专家团队警告说，未来美国最高法院的反黑客法裁决以及当今巡回法院之间缺乏共识可能会对对抗性机器学习和网络安全领域产生寒蝉效应，这个行业越来越依赖AI。

麻省理工学院的研究人员进行的分析发现，在ImageNet数据集注释管道中存在系统性故障，研究人员认为，在采用相同方法的其他大型计算机视觉模型中，这种故障可能很常见。

OpenAI的研究论文因使用GPT-2使用ImageNet进行分类和生成图像而受到会议组织者的嘉奖。

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