使用操纵开发语言的生成式AI自动开发前沿的设备和系统
使用操纵开发语言的生成式AI自动开发前沿的设备和系统
生成式人工智能（AI）正在改变设备和系统开发的方式。通过操纵开发语言，生成式AI不仅能够提高开发效率，还能提出创新的设计方案。本文将探讨生成式AI在机器人、家电产品、半导体设计等领域的具体应用，以及它如何为设备和系统开发带来革命性的变化。
生成式人工智能支持的未来社会
现代的设备和系统是用开发语言开发的
现在，电子设备和家电产品、IT系统、工业机器人，甚至汽车，很多工业产品都是使用某种开发语言设计的。因为如果使用开发语言，开发人员就容易掌握开发对象的结构、机制和行为。
在设备和系统中嵌入的电路和其上搭载半导体的动作模型的设计中，使用的语言是Verilog HDL和VHDL，用于描述硬件的功能和行为，在其上运行的程序的开发中常使用C/C++等。在利用AI的系统开发中，使用Python等语言，控制机器人等的步骤也使用C/C++、Python、Java等语言。
现代的设备和系统是用语言和数字模型开发的
设备和系统的开发人员每天都在使用这些开发语言来实现他们的想法，而生成式AI现在也在使用这些语言，并在开发过程中发挥作用。即使开发人员的开发构想仍处于抽象状态，生成式AI也可以解释和具现化抽象指示，并用开发语言描述和输出设备和系统。然而，由于是基于抽象指示来实现的，所以并不一定能够一次性实现所需的功能和性能。您将能够在与AI交互的同时反复验证和修改输出，并根据AI具现化的开发对象，使设备和系统更接近目标。
生成式AI能生成的不仅仅是开发语言。还可以自动生成多种设计的3D模型和插图等。因为其具有转换不同格式信息并执行恰当处理的能力，例如根据用语言输入的指示和开发目标自动生成插图。通过利用这一特性，生成式AI有望应用于开发许多处理数字数据的设备和系统。
生成式AI在设备和系统开发中的用途
生成式AI的使用可能会扩展开发设备和系统的公司的技术能力。一般来说，制造业的厂商保有长期积累的开发和设计数据等庞大的开发资产，但是要使以深度学习为首的传统AI学习这些数据，则需要用同一表现形式整理用于学习的数据。但是，一般来说，过去积累的数据大多是多种形式的原始数据，没有被语言化，即使被语言化也没有被整理成可以比较参照的形式，所以不适合学习。例如，在表现电机振动相关的数据时，有些以定量明示动作条件、振动测量条件和结果等的技术报告的形式进行表现，有些则是用传感器采集的振动数据的原始数据。此外，技术报告中汇总的数据之间，测量条件也可能不同。在AI的世界里，这种数据质量的差异被称为“模式”。一般来说，即使在这些不同模式的数据之间，人类也有能力根据知识和经验填补空白，做出综合判断。然而，传统的计算机很难对不同模式的数据进行横向比较，也很难洞察数据之间的相关性。
与此相对，生成式AI也可以利用这些未被语言化和整理（结构化）的数据。这是因为，作为生成式AI基础技术的基础模型能够超越或转换这些模式的差异，实现多模式的学习。因此，不仅是本公司的数据，合作伙伴企业的数据也能一并学习，有望实现更高阶的应用。
在设备和系统的开发中，生成式AI的应用主要有两个目的。一种是利用生成式AI来提高设备和系统的研究、开发和设计效率，提高交付物的性能和质量。另一种是在开发对象设备和系统本身中嵌入生成AI的功能，使其能够高度且随机应变地应对使用环境和状况的变化。下面分别介绍一下应用案例。
利用生成式AI开发设备和系统
多种多样的领域已经开始尝试将生成式AI应用于设备和系统的开发（图1）。
图1 将生成式AI应用于设备和系统开发的成功案例
例如，在机器人控制系统开发领域，现在可以使用生成式AI自动生成机器人的动作控制程序。通过让生成式AI学习运行环境的数据和作业内容，自动生成恰当的动作模式，可以有效地开发能够完成复杂作业的机器人。
在家电产品的功能开发中，人们正在尝试将生成式AI用于提出新功能和用户界面的方案等。利用AI分析有关使用情况的数据，提出符合需求的新功能方案，生成更直观的操作方法，从而缩短产品开发周期并提高质量。
此外，为了提高半导体芯片设计的效率，也在研究利用生成式AI。具体来说，设想将其应用于芯片上的电路布局和图案的优化、电路设计的自动化等。通过学习过去的设计数据，提出满足性能、功耗等需求的新电路配置，实现设计周期的缩短和芯片性能的提升。
此外，一些汽车制造商正在尝试将生成式AI应用于提出和优化车辆设计方案。通过学习大量的现有设计数据，可以生成新的车辆结构创意，并提出改进空气动力学性能的设计方案。这种利用生成式AI等计算机程序来支持设计和外观设计的方法被称为“生成式设计”，近年来，特别是在建筑领域和工业产品的结构设计等方面得到了大量的应用。
生成式AI提出开发人员难以想象的新视角
越来越明显的是，生成式AI作为开发支持工具非常有用。似乎有不少人认为“开发是经验和感觉的世界”。但是现在，越来越多的开发人员开始消除成见，思考生成式AI的用武之地。
生成式AI并不能完全取代开发人员的经验和感觉，但是起到了提供多种选择、支持创意活动的作用。
不仅是工程师和研究人员，在思考新事物时，他们的思维很容易受到过去经验和知识的限制。这些个人经验和知识在准确重复常规任务时非常有帮助，但在进行创意活动时，却往往会成为阻碍思维飞跃的障碍。通过利用生成式AI，有望产生不受过去知识束缚的新想法，带来革新。
应用于机器人、家电产品等的实例
作为机器人、无人机、家电产品等的功能之一，很多企业和研究机构都在推进相关措施，通过嵌入基于生成式AI的动作控制来实现更高阶的动作。
嵌入生成式AI，实现能够灵活实现复杂作业的设备和系统
如果利用生成式AI，则可以根据自然语言指示自动生成控制代码。如果将其嵌入机器人，则可在与客户的对话中采取意想不到的行动，或者根据情况采取临机应变的行动。像智能家居一样，根据住户的行为和对话来优化家电的技术也具有现实性。
此外，如果将生成式AI嵌入设备，则可理解指示和运行环境的复杂差异和变化，自主执行组合多种作业的多阶段作业。例如，在植物工厂等，以生长状态不同的多种作物为对象，在没有人辅助的情况下，通过多个步骤进行个别优化的农活成为可能。
总结
生成式AI的利用在设备和系统的开发中正在扩大。今后，在接待客人和护理等场合，可以一边考虑周边环境和使用者的指示，一边做出恰当行动的高阶判断机器人等也将实现。通过摄像头和传感器收集和分析用户的行为、声音、表情等数据，可以洞察他们的情绪、喜好和需求，甚至可以在没有指示的情况下采取适当的行动。
在今后的设备和系统开发和设计中，生成式AI的利用将变得理所当然。现在还在使用开发语言等表现开发对象设备的功能，但是将来表现形式也将进化为适合AI的形式，有望更有效地开发出比以往效率和效果更优的设备和系统。