論文読解) DrivAerNet++: A Large-Scale Multimodal Car Dataset with Computational Fluid Dynamics Simulations and Deep Learning Benchmarks

# 参考元
[paper](https://arxiv.org/pdf/2406.09624 "DrivAerNet++")
[github](https://github.com/Mohamedelrefaie/DrivAerNet "DrivAerNet")

# Abstract
空力自動車設計のための最大かつ最も包括的なマルチモーダルデータセットであるDrivAerNet++を紹介。DrivAerNet++は、8,000種類の多様な自動車デザインを、高精度な計算流体力学（CFD）シミュレーションでモデル化。このデータセットには、ファストバック、ノッチバック、エステートバックなどの異なる車体形状や、内燃機関および電気自動車の両方を表現するための異なるアンダーボディおよびホイールデザインが含まれる。データセットの各エントリには、詳細な3Dメッシュ、パラメトリックモデル、空力係数、広範な流れおよび表面フィールドデータ、さらに車の分類およびポイントクラウドデータのためのセグメント化された部品が含まれる。

# Introduction
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/577096/848746ab-ce2e-c769-1dac-4c7391feedca.png)
DrivAerNet++のデータセットは、8,000台分の26-50個のparameteric, Point clouds, 3D mesh, Volumetric Field, Surface Field, Streamlines, Part Annotationのデータで構成されている。これらすべては、ベース形状としてファストバック、ノッチバック、エステートバックの３種類からのモーフィングで構成。DrivAerNet (DrivAerNet++の前のデータセット)ではファストバックのみであった。

# Related work
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/577096/85380f59-6bb2-2e86-5403-fc75c95d9f52.png)
同じようにデータセットを公開しているが、DrivAerNet++は他のどれよりも質と量で共に充実。

# Dataset Preparation
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/577096/1ebde710-093d-67d9-2c42-f01d411e0918.png)
パラメモデルのベース形状として、Fastback、NorchbackとEstatebackを準備。さらに、アンダーボデーはSmoothとDetailedを準備、これはEVとGas車両を想定。ホイールはClosedとOpen。タイヤはDetailedとSmooth。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/577096/2d22e818-f51a-215d-7e63-aaa5e6d5eb13.png)
parametric modelには図の26個のパラメを定義。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/577096/2769c88c-b869-a4f7-0bbc-5e4198ef8af9.png)
データセットのサンプリング結果。効率的に異なる形状を作成するために、26個のパラメータのDOEをOptimal Latin Hypercube Sampling (OLHS)を用いてサンプリング。具体的には、Enhanced Stochastic Evolutionary Algorithmを使用した。

# Surrogate modeling of the aerodynamic drag
作成したデータセットの使用例として、Cd値予測サロゲートモデルを二つ開発。一つ目は、3D meshをインプットにしてCd値を予測するモデル。二つ目は、パラメータをインプットにしてCd値予測するモデル。

## Aerodynamic drag prediction from 3D meshes using geometric deep learning
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/577096/de7bd3d9-d433-2a46-df6f-4ca1ad79dbfe.png)
FastbackのデータのみのDrivAerNetを用いて、3D meshからCd値予測モデルを作成した結果。Fastbackのみの為、Cd値の予測範囲も小さく、R2値で0.9をマーク。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/577096/9e9797a1-b873-294f-d8ce-d2518a64db4c.png)
DrivAerNetのデータを使って作成した予測モデルを使用して、DrivAerNet++のデータセットで訓練と予測した結果。最高でもR2値0.64と、Fastbackのみの時よりも低下。Cd値の予測範囲が増えているのでR2値が低下したことは納得だが、0.64が最大。

## Aerodynamic drag prediction from tabular parametric data
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/577096/335a81c8-2441-9850-b499-81d813851294.png)
パラメのみでサロゲートモデルを作成した結果。DriVerNet(Fastbackのみ)のデータセットでは、最高R2値0.84だが、DrivAerNet++では最高R2値0.60。X軸は、訓練データの割合20%~100%まで変化させてR2値の中央値と95%信頼区間を可視化した様子。

# Limitations and future work
DrivAerNet++データセットは8,000の自動車デザインを含み、多くの従来の自動車デザインをカバーしていますが、シミュレーションの忠実度は業界標準よりやや低いです。今後の研究では、時間依存性の流れをよりよく捉えるためにハイブリッドRANS-LES法の導入が推奨されます。また、より高度なサロゲートモデル（代理モデル）をテストする必要があり、DrivAerNet++を他のタスクに活用することでより包括的なアプローチが必要です。データセットを強化するために、今後は瞬時CFDシミュレーションや2D画像レンダリング、多モーダル学習アプローチの統合に焦点を当てる予定です。