OpenAIは火曜日、マツダとの研究提携を発表した。OpenAIのエンジニアと、自動車メーカーであるマツダの空力および衝突安全の各チームが協力する。

この取り組みでは、OpenAIのモデルを新型車の設計や評価に活用できる可能性を探る。

GPT-6 Astra、新たなフロント形状をモデル化して空気抵抗を低減

11月3日に同社のウェブサイトに掲載された投稿によると、マツダとの取り組みには、OpenAIの研究チームとForward Deployed Engineeringチームが参加している。空気の流れや車体構造のシミュレーションを通じて、デザインやコストを考慮しながら性能向上を検証する。

空気力学の分野では、GPT-6 Astraが新たなノーズ形状をモデル化し、気流をシミュレーションして、有望な設計をさらに磨き上げます。目指すのは空気抵抗の低減です。

「数十通りのバリエーションを検討し、シミュレーションすることで、空気力学にとって重要な特徴や、設計者が自由に探求できる余地を理解するうえで、CodexのAstraが役立っています」と、マツダの主任エンジニア、中田明宏氏は語りました。

今後数か月のうちに、OpenAIは進捗と成果を共有する予定です。

より新しい社内モデル、BenchCAD 2.0で0.875を記録

OpenAIのより新しい社内モデルは、BenchCAD 2.0で0.875を記録しました。GPT-6 Astraは、最も高い推論設定で0.594を達成しました。

OpenAIが11月3日の投稿で公表した、GPT-6 Astraとより新しい社内モデルのBenchCAD 2.0のスコア。

このベンチマークでは、3D部品やアセンブリを再構築する能力と、回路基板上の接続を見つける能力を評価します。OpenAIのハードウェアチーム全体でモデルが使用される量は、2月以降、トークン数で23倍に増加しました。

各チームは、CADモデル、製造図面、セットアップのシミュレーション、設計レビューにCodexとChatGPTを活用しています。対象となる業務には、コンピューティング基盤やロボット工学も含まれます。

さらにOpenAIは、チップ・ガナッシ・レーシングとの提携を拡大しています。初年度は、車載センサー、レース、ピットクルーから得られるデータに重点を置いていました。

今回の新たな段階では、既存部品の3Dスキャンを、編集可能なCADモデルや2D製造図面に変換します。元の設計ファイルが入手できない部品を対象としています。

「モデルに伝えたフィードバックがそのまま反映され、手作業での調整も直接行えます。その結果、以前より速く、手をかけずに作業できるようになりました」と、チップ・ガナッシ・レーシングの研究開発エンジニア、マシュー・オートマン氏は語りました。

1週間足らずで、OpenAIの社員2人はサイドプロジェクトとして、Codexと会話するためのデバイスをAstraを使って作りました。Astraは筐体、基板、ファームウェア、ソフトウェア間の接続を担当し、委託製造業者は1か月足らずで少量の試作品を製造しました。

ただし、量産に向けて準備を整えるには、何度かレビューを重ねる必要がありました。Astraは製造業者の製造上の制約、公差、組み立ての詳細を常に考慮できたわけではありません。

10月14日の裁判所への提出書類で、OpenAIは、元従業員が未発表の自社デバイスに関する機密ファイルを100件以上、個人アカウントに移していたと述べました。

Cryptopolitanは9月、AstraがOpenAI独自の安全性評価基準において、サイバーセキュリティ面で初めて「Critical」と評価されたモデルとして出荷されたと報じました。現在、OpenAIは今後の業務に向け、エンジニア、エンジニアリング企業、ソフトウェアベンダーから提案を募っています。

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