RLCAD: 혁신적인 CAD 명령어 시퀀스 생성을 위한 강화학습 훈련 환경

Xiaolong Yin 등 연구진이 개발한 RLCAD는 강화학습 기반의 CAD 명령어 시퀀스 생성 훈련 환경으로, 회전 연산을 포함한 복잡한 3D 모델 생성을 가능하게 하며, 기존 방법 대비 39배 향상된 효율성과 최첨단 수준의 품질을 제공합니다.

3D 모델링의 혁신: RLCAD로 CAD 명령어 시퀀스 생성의 새로운 지평을 열다!

3D CAD 시스템에서 모델을 생성하는 데 있어, 2D 스케치에 돌출, 회전, 불리언 연산 등을 적용하는 방식의 매개변수 설계 패러다임이 널리 사용됩니다. 이러한 과정을 자동화하는 CAD 명령어 시퀀스 생성에 대한 학계의 관심이 높아지고 있지만, 기존 방법들은 2D 스케치, 돌출, 불리언 연산 등 제한적인 연산만 지원하여 복잡한 형상 표현에 어려움을 겪었습니다.

하지만 이제 혁신적인 변화가 찾아왔습니다! Xiaolong Yin을 비롯한 연구진 8명은 RLCAD (Reinforcement Learning Training Gym for Revolution Involved CAD Command Sequence Generation) 라는 강화학습 기반의 훈련 환경을 개발하여 이러한 한계를 극복했습니다.

RLCAD는 CAD 기하 엔진 위에 구축되어, 입력으로 주어진 경계 표현(B-Rep) 기하 정보를 바탕으로 강화학습 알고리즘의 정책 네트워크가 명령어를 생성합니다. 생성된 명령어는 RLCAD 내에서 처리되어 CAD 기하 정보를 생성하고, 이는 다시 정책 네트워크로 피드백됩니다. 생성된 기하 정보와 목표 기하 정보 간의 차이를 기반으로 보상이 결정되고, 이를 통해 강화학습 네트워크가 업데이트됩니다.

RLCAD의 가장 큰 특징은 스케치, 불리언 연산, 돌출 연산을 넘어, 회전 연산까지 지원한다는 점입니다. 이를 통해 더욱 복잡하고 다양한 3D 모델 생성이 가능해졌습니다. 연구 결과, RLCAD는 B-Rep 기하 정보로부터 명령어 시퀀스를 생성하는 데 있어 최첨단(SOTA) 수준의 품질을 달성했습니다. 뿐만 아니라, 기존의 훈련 환경과 비교하여 명령어 시퀀스 생성 효율성을 무려 39배나 향상시켰습니다. 🎉

RLCAD는 단순한 기술적 진보를 넘어, 3D 모델링 분야에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 더욱 효율적이고 정교한 3D 모델 생성을 가능하게 함으로써, 다양한 산업 분야에서의 설계 및 제조 프로세스 혁신에 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 RLCAD를 기반으로 한 더욱 발전된 연구와 응용들이 기대되는 부분입니다.