インフォシーズ-ソウル大、「産業図面全体認識AI」研究に着手…図面特化ファウンデーションモデルを開発

インフォシーズは12日、ソウル大学コンピュータ工学部のキム・ゴンヒ教授研究室と「産業図面全体認識AI技術」の共同研究に着手したと発表した。記事タイトルどおり、開発対象は図面特化ファウンデーションモデルである。産業図面全体認識AI技術は、グローバルAI業界でも技術的難度が高い分野である。

インフォシーズは独自開発した図面認識・オントロジー自動変換技術を保有しており、半導体・エネルギー・精油・化学・金融など多数の産業企業のAXを支援してきた。また、インフォシーズは図面認識ソリューション「DELTAflow」を独自開発した。このソリューションには、非定型設計図面から設備・配管の接続関係と工程の流れを抽出し、抽出した情報を構造化データへ変換する技術が適用されている。

今回の研究は、インフォシーズが蓄積した現場適用経験とソウル大学の研究力量を結合して推進した。これを通じて両者は、技術難度が高い産業図面全体認識AI技術を一段階さらに発展させる方向で高度化を進める。

インフォシーズは、産業現場における従来の主流の図面認識方式が図面分割認識だと説明した。ただし、図面分割認識では図面全体の設備間の接続関係を把握することに制約があると明らかにした。

産業図面認識技術の核心は、設備・配管・計装機器など多数オブジェクトの個別認識とオブジェクト間の接続関係の読解、図面全体の文脈理解にあると示された。この課題は、汎用AI・マルチモーダルAIでも解決が難しい課題として挙げられる。

これに対し、インフォシーズとソウル大学の研究チームは「全体単位(Whole-scale)」アプローチを活用する予定だと明らかにした。また、「Image-to-Graph」ファウンデーションモデルを開発する予定だと説明した。

「全体単位(Whole-scale)」アプローチは、図面全体を1つの入力として処理する方式である。このモデル方式は、高解像度図面の詳細情報を保持し、全体構造・文脈を分析し、図面内のシンボルおよびシンボル間の接続関係を把握してグラフデータへ変換するものである。

両者は、核心AIモデル開発と産業図面特化学習データ構築を並行して進めている。インフォシーズは、実際の産業図面データ約2万枚を活用し、多様な図面構造と設備間の接続関係を学習している。両者は、実際の製品適用が可能な認識精度の確保と、実際の製品適用が可能な処理効率の確保を目標に、当該水準のAIモデル開発に集中する方針である。

インフォシーズは、研究目標が産業図面の構造的特性学習にあると明らかにした。また、複雑な接続関係を認識可能な産業図面専用AIモデルの開発と、産業特化AIの源泉技術確保も研究目標だと説明した。

初期研究対象は配管計装図(P&ID)である。インフォシーズは、これを起点に単線結線図(SLD)分析と制御ロジックダイアグラム分析が可能となるよう技術を高度化し、多様なエンジニアリング図面まで分析範囲を拡大する計画である。

インフォシーズは、研究結果をDELTAflowに段階的に適用する計画である。これにより、DELTAflowの大規模図面自動分析・検索、設備間接続関係探索、図面改訂履歴比較機能を強化する構想だ。長期的には、図面から抽出したグラフデータと企業の設計・設備・運用データを連結し、AIエージェント基盤の業務自動化へ活用領域を拡大する計画である。

タク・ジョンス・インフォシーズ代表は、産業図面の全体構造・接続関係のAIによる精密理解が未解決のグローバル技術難題だと説明し、このような背景からソウル大学と共同研究を推進していると明らかにした。タク代表は、共同研究を通じて産業図面認識分野の新たな技術的基準を提示することを目標としており、自社ソリューションのDELTAflowに研究成果を適用する計画だと述べた。続けて、DELTAflowへの適用を通じた図面ベースの業務革新に期待していると明らかにした。

出典：TECHWORLD · イ・グァンジェ 原文：https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=409627

参考資料

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=409627