OpenAIは、同社のモデルがエンジニアによる物理的な製品の設計・シミュレーション・製造を支援する方法について、進展を共有しました。こうしたモデルの能力は機械工学・電気工学とエンドツーエンドのシステム設計にまたがり、すでに社内チームのアイデアの検証と反復改善の高速化に役立っています。目標は、エンジニアがアイデアを探求し設計を改善するための時間を増やすことです。

物理的な製品のプロジェクトでは、エンジニアは専門ツールを使って、機械設計、電子部品、ソフトウェア、製造要件を統合する必要があります。OpenAIは、図面の準備やシミュレーションの設定から、分野をまたぐ変更の調整まで、その作業を支援するようモデルを訓練しています。

OpenAIでは、過去1年でフロンティアモデル(frontier model)の能力が向上しました。この能力の向上は、社内チームが新しいアイデアを試して反復改善を速めるのに役立ちました。また、フロンティアモデルの能力向上が産業界の専門的な業務フローを改善しているという初期の兆候も見られています。

OpenAIは、能力が最も大きな違いを生む領域と改善が必要な点を理解する取り組みを、協力者とともに進めています。複雑な物理的な製品の設計・シミュレーション・製造・生産に関わるエンジニア、エンジニアリング企業、ソフトウェアベンダーに対し、使っているツールや解決したい課題に沿って取り組みを形作るため、OpenAIは協力したいと呼びかけています。

Astraによるテストデバイス設計の内容

OpenAIは、Astraというモデルを用いたマルチモーダルおよびcomputer useのワークフローにおける最先端の性能を試すため、人間による直接の編集なしでデバイスを作れるかを確認しました。このテストでは、GPT-6を使い、ユーザーがCodexと会話するためのデバイスについて、機能要件を定義し、筐体、プリント基板(PCB)、必要なソフトウェア連携を設計しました。

Codexと会話するためのテストデバイスでは、Astraが外観とデザインを担当しました。最近のWork Louderとのコラボレーションや、ゲームやおもちゃの参考資料を参照して、デバイスの見た目を作りました。機械設計では、筐体と、部品を所定の位置に保持する内部構造を設計しました。電気設計では、電気部品を選び、筐体に収まるよう、部品配置と接続を含むプリント基板(PCB)を設計しました。UI/UXとソフトウェアでは、ユーザーインターフェースを設計し、Codexに接続するために必要なファームウェアとソフトウェア連携を生成しました。

テストデバイスを製造可能な状態にするには、なお複数回のレビューと反復改善が必要でした。Astraは、製造業者の生産上の制約、公差、組み立てに必要な詳細を常に考慮していたわけではありませんでした。こうした不足は、将来のモデルがより良くすべき点を特定するのに役立っています。

社内での利用状況とBenchCAD 2.0の結果

OpenAIのハードウェアおよびインフラチームは、CodexとChatGPTを使って、コンピュータ支援設計(CAD)モデルの作成と修正、製造図面の準備、シミュレーションの設定、設計のレビューを行っています。この作業はロボティクスとコンピュートインフラにまたがります。2月以降、ハードウェアチーム全体でのモデル使用量(トークンで測定)は23倍に増えました。

OpenAIは、コーディングとエンジニアリング知識を組み合わせたタスクにおける新しいモデルの進捗を測るために、BenchCAD 2.0というベンチマークを使用しています。BenchCAD 2.0は、モデルが3D部品とアセンブリを再構築できるか、また回路基板上の接続を特定できるかを試すベンチマークです。BenchCAD 2.0は、モデルが3Dの部品や組立品を再構築できるか、また回路基板の接続を特定できるかを検証するもので、新しい社内モデルの平均スコアは0.875でした。同じ検証で、GPT-6 Astraを最高の推論設定(reasoning setting)にした場合の平均スコアは0.594でした。エンジニアリングのライフサイクルには設計以外にも多くの要素が含まれますが、OpenAIは、BenchCAD 2.0で見られる設計分野での能力向上を、AIモデルが専門的な業務フローの反復速度に好影響を与えうることの初期の兆候と捉えています。

業界協力者との取り組み

OpenAIは、AIエージェントをハードウェアと製造分野でどこまで活用できるかを押し広げるため、業界パートナーやアーリーアダプターと緊密に協力してきました。初期の結果は有望さを示しており、現在はこうした能力向上を加速し、業界への展開を安全に行うための協力者を探しています。少数の業界協力者とは、AIモデルの能力を実際のエンジニアリング課題で試しています。協力者のエンジニアがモデルの出力を正確さと実用性の観点で確認しており、現時点でモデルが支援できるタスクと、安全で信頼できる利用のために改善が必要な点を把握する助けになっています。

OpenAIはChip Ganassi Racing(CGR)との協力を拡大し、OpenAIモデルがエンジニアリングとプロトタイピングをどう加速できるかを探っています。CGRのR&Dチームとともに、既存部品の3Dスキャンを編集可能なCADモデルと2Dの製造図面に変換するワークフローを試しており、CGRのエンジニアがそれらを正確さと製造可能性の観点で確認しています。そのフィードバックは、モデルが手作業を減らせる箇所と、さらなる改善が必要な箇所を特定するのに役立っています。このワークフローは、元の設計ファイルが手に入らない場合に特に役立ちます。

OpenAIはMazdaとの新しい研究協力を発表しました。OpenAIのリサーチチームとForward Deployed Engineeringチームが、Mazdaの空力および衝突安全のエンジニアとともに、OpenAIモデルが新しい車両設計の開発と評価をどう支援できるかを探っています。この協力では、気流と構造挙動のシミュレーションを使い、スタイリングとコストを考慮しながら性能の改善を探っています。今後数か月のうちに、さらなる進捗と結果を共有するとしています。また、GPT-6 Astraは、新しいノーズ形状のモデリング、気流のシミュレーション、最も有望な設計の改良を行い、Mazdaの空力エンジニアが車両の抗力(drag)を減らす方法を探るのを支援しています。

Mazda Motor Corporationは、Mazdaの空力エンジニアが車両の抗力を減らす方法を探るのをGPT-6 Astraが支援する事例について、使用に同意しています。OpenAIは、この事例の内容を他の場所で再公開または再利用することは固く禁じられている、と明記しています。

協力者の募集について

OpenAIは、フロンティアモデルの訓練と開発を形作るために協力したい人を募集しています。機械工学、電気工学、電気機械設計、メカトロニクス、または関連分野において、高価値のユースケース、ソフトウェアツール、将来の機会を特定する協力として、関心のある人はフォームに記入すると連絡が来る仕組みとなっています。