AI が CAD も基板もまるごと設計！GPT-6 Astra が作った Codex 用デバイスの話
みんな、しぃちゃんだよ！今回は、AI がモノづくりの世界に踏み込む、わくわくする話題だよ！
OpenAI News
openai.com
なにが発表されたの？
OpenAI の News で、物理的な製品の設計を加速する、新しいモデルの能力が紹介されたよ。機械設計と電気設計、そしてシステム全体の設計が対象で、OpenAI の社内チームはすでにアイデアの検証を速くするために使っているそうなの。
狙いは、エンジニアが設計を探索して磨く時間を増やすことだよ。
なぜ重要なの？
ソフトウェアのコーディングと違って、ハードウェアは CAD、基板、シミュレーション、製造と、工程が多いよね。そこをモデルが手伝えるなら、試作のサイクルが短くなる可能性があるよ。
OpenAI の社内でも、ハードウェアとインフラのチームの Codex と ChatGPT の利用量(トークン数)が、2 月から 23 倍に増えたと書かれているの。
これで何が変わるの？
OpenAI のハードウェアとインフラのチームは、Codex と ChatGPT を、次のような作業に使っているよ。
- CAD モデルの作成と修正
- 製造用の図面の準備
- シミュレーションの設定
- 設計のレビュー
対象はロボティクスから計算インフラまで幅広いみたい。
深く潜ってみよう
目玉は、GPT-6 Astra に Codex と話すためのデバイスを設計させた実験だよ。人が直接手を入れずに作れるかを試したの。
- 見た目: Work Louder とのコラボや、ゲームやおもちゃの参考をもとに、Astra が外観を考えた
- 筐体(CAD): 筐体と、部品を固定する内部構造を設計
- 基板(PCB): 電子部品を選び、筐体に収まる配置と配線を設計
- UI/UX とソフトウェア: UI を設計し、デバイスと Codex をつなぐファームウェアとソフトウェア連携を生成
- 期間: 2 人のチームメンバーが、サイドプロジェクトとして 1 週間かからずに設計。委託の製造業者が、1 か月かからずに少量の試作を作った
ただ、うまくいった話ばかりではないよ。量産できる状態にするには、何度もレビューと修正を重ねたそうなの。Astra は、製造業者の生産上の制約・公差・組み立ての詳細を、一貫して考慮できなかったと書かれているよ。OpenAI はこれを、今後のモデルが改善すべき点としているの。
ベンチマークの BenchCAD 2.0 は、3D の部品や組み立てを再構築できるか、基板上の接続を特定できるかを測るものだよ。
- 新しい社内モデル: 平均 0.875
- GPT-6 Astra(最高の推論設定): 0.594
OpenAI は、反復を速められる初期の証拠としつつ、エンジニアリングのライフサイクルには他にも多くの段階がある、とも述べているよ。
業界との協力も紹介されていたよ。
- Chip Ganassi Racing: 既存の部品の 3D スキャンから、編集できる CAD モデルと 2D の製造図面に変換するワークフロー。元の設計ファイルがないときに便利。エンジニアが精度と製造可能性を確認している
- Mazda: 空力と衝突安全のエンジニアとの共同研究。気流と構造のシミュレーションで、スタイリングとコストを考慮しながら性能を改善する。例として、Astra が新しいノーズ形状をモデル化して気流をシミュレーションし、有望な設計を磨いて空気抵抗を減らす。結果は今後数か月で共有予定
OpenAI は、機械・電気・電気機械設計・メカトロニクスなどの分野の協力者も募集しているよ。
まとめ
- OpenAI が、ChatGPT と Codex によるハードウェア設計の加速を紹介した
- GPT-6 Astra が、外観・筐体・基板・ファームウェアまで設計したデバイスを、1 か月かからず試作した
- 量産向けの制約や公差の考慮は、まだ課題として残っている
- BenchCAD 2.0 で、新しい社内モデルは 0.875、GPT-6 Astra は 0.594
- Chip Ganassi Racing と Mazda との取り組みも進行中
ハードウェア開発や、AI がモノづくりでどこまで使えるのかが気になる人に刺さる話題だよ！
