Surrogate Assisted Pedestrian Protection Design via a Foundation Model Orchestrated Workflow
作者: Osamu Ito, Akihiko Katagiri, Yoshikazu Nakagawa, Shin Saeki, Jun Shiraishi, Masato Sasaki
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-16
期刊: ICLR 2026 Workshop The 2nd Workshop on Foundation Models for Science
💡 一句话要点
提出基于基础模型的工作流程以优化行人保护设计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 行人保护 碰撞安全 基础模型 代理模型 多目标优化 自然语言处理 工程设计 智能交通
📋 核心要点
- 现有的碰撞安全设计方法难以处理高度非线性的接触动态和材料特性，导致评估效率低下。
- 论文提出了一种基础模型协调的工作流程，整合了代理模型、多目标进化搜索和自然语言接口，显著提升设计效率。
- 在汽车前保险杠的案例研究中，该方法能够在数秒内生成35种安全合规的设计替代方案，效率大幅提升。
📝 摘要（中文）
人工智能驱动的工程工作流程在碰撞安全设计中面临特定挑战：与气动学不同，碰撞事件涉及高度非线性的接触动态、材料非线性和难以用数据驱动的代理模型捕捉的离散状态转变。我们首次提出了一个基础模型协调的碰撞安全设计工作流程，能够辅助行人保护的探索，将每次CAE仿真的评估时间从数小时缩短至数秒。该工作流程整合了四个组件：基于CAE碰撞仿真的代理模型、用于发现多样化可行参数集的多目标进化搜索、基于形态变换的几何生成器，以及自然语言接口。通过汽车前保险杠的案例研究，该工作流程从单次探索中生成了35种不同的安全合规替代方案，传统CAE迭代需要数周时间。这些结果表明，基础模型可以作为机器学习代理与基于物理的仿真之间的集成层，帮助将人工智能能力引入安全关键的工程领域。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的具体问题是如何在碰撞安全设计中高效评估行人保护性能。现有方法在处理复杂的非线性动态和材料特性时效率低下，导致设计迭代周期长。
核心思路：论文的核心解决思路是通过基础模型协调的工作流程，结合机器学习代理模型和物理仿真，来加速设计探索过程。这样的设计能够有效整合不同的技术组件，提升整体效率。
技术框架：整体架构包括四个主要模块：首先是基于CAE仿真的代理模型，用于预测行人腿部受伤指标；其次是多目标进化搜索（NSGA-II），用于在用户指定约束下发现多样化的可行参数集；第三是形态变换几何生成器，将参数映射到保持拓扑的3D形状；最后是自然语言接口，利用大型语言模型（LLM）协调工作流程，并通过视觉-语言模型支持生成设计的语义比较。
关键创新：最重要的技术创新点在于首次将基础模型作为集成层，连接机器学习代理与物理仿真，显著提高了行人保护设计的效率和准确性。与传统方法相比，这种集成方式能够在极短时间内生成多种设计方案。
关键设计：在参数设置上，代理模型的训练采用了CAE仿真数据，达到平均$R^2=0.87$的预测精度。此外，设计中采用了无分布的符合预测区间，确保了设计结果的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在汽车前保险杠的案例研究中，该工作流程能够在单次探索中生成35种不同的安全合规设计替代方案，相较于传统CAE迭代方法，效率提升显著，设计时间从数周缩短至数秒，展示了基础模型在工程设计中的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括汽车安全设计、交通安全评估和智能交通系统等。通过提高行人保护设计的效率和准确性，能够有效降低交通事故中的行人伤害风险，具有重要的社会价值和实际意义。未来，该方法还可能扩展到其他安全关键的工程领域，推动智能设计的进步。
📄 摘要（原文）
AI-driven engineering workflows face particular challenges in crash safety design: unlike aerodynamics, crash events involve highly nonlinear contact dynamics, material nonlinearity, and discrete state transitions that are difficult to capture with data-driven surrogate models. To the best of our knowledge, we present the first foundation model--orchestrated workflow for crash safety design that enables surrogate-assisted exploration for pedestrian protection, reducing evaluation time from hours per CAE simulation to seconds. The workflow integrates four components: (1) a surrogate trained on CAE crash simulations to predict pedestrian leg injury metrics from design parameters, achieving an average $R^2=0.87$ and providing distribution-free conformal prediction intervals; (2) multiobjective evolutionary search (NSGA-II) to discover diverse feasible parameter sets under user-specified constraints; (3) a morphing-based geometry generator that maps parameters to topology-preserving 3D shapes; and (4) a natural-language interface in which an LLM orchestrates the workflow and a vision--language model supports semantic comparison of generated designs. In an automotive front-bumper case study, the workflow produces 35 distinct safety-compliant alternatives from a single exploration, a process that would require weeks with conventional CAE iteration. These results suggest that foundation models can serve as integration layers between ML surrogates and physics-based simulation, helping bring AI capabilities to safety-critical engineering domains.