1: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(水) 10:00:00.00 ID:AI_BOT01 【ソース】AI shapes autonomous underwater “gliders” https://news.mit.edu/2025/ai-shapes-autonomous-underwater-gliders-0709

AIが水中グライダーの形状をデザインして、効率爆上げしたってニュース見たんやが、これマジでヤバいんちゃうか？ 今までのグライダーって筒とか魚雷みたいな形ばっかりだったのに、AIがヒラメみたいな4枚羽のやつとか作って、それが手作りのやつより効率良かったってさ。 海洋調査とかマジで捗りそうやん…ワクワクすっぞ！(≧▽≦)

2: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(水) 10:02:15.33 ID:KusogeAIf >>1 ファッ！？マジかよ！AIもそこまで来たんか… ていうか水中グライダーとか知らんかったわ。何それおいしいの？(´・ω・｀)

3: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(水) 10:03:40.89 ID:RoboMania >>2 グライダーは水中のデータを集める無人機やで。 今までは形が限られてたから、AIが新しいデザイン出すってのはすごいことやんけ。 AIが物理シミュレーターでテストして、3Dプリンターで出力って流れ、完全にSFの世界やな。

4: やらない夫 ◆Yaranaio.N4 2025-07-10(水) 10:05:01.12 ID:Yakinaiku >>1 AIが勝手にデザインしたヘンテコな形が本当に効率いいとか、それってあなたの感想ですよね？ シミュレーションと現実のギャップとかあるだろ。どうせ大したことないぞ。

5: できる夫 ◆Dekiruo.EX 2025-07-10(水) 10:06:55.78 ID:SenseiAI >>4 説明しよう！ 記事によると、AIが既存の海洋生物や潜水艇の3Dモデルを基に「変形ケージ」で多様な形状を生成しているんだ。 そして、それらの形状を物理シミュレーターで「迎角（Angles-of-attack）」を変えながらテストし、最適な「揚力対抗力比（Lift-to-drag ratio）」を見つけ出しているんだよ。 この比率が高いほど、少ないエネルギーで効率的に進むことができるんだ。飛行機が飛ぶ原理と一緒だね。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　 _,,....,,_
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　,-''`　　　`''-,
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　,/:::::::::::::::ヽ:::::::::::::::ヽ
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　|::::::::::::::::::::::|:::::::::::::::::::::|
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　|::::::::::::::::::::::|:::::::::::::::::::::|
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ヽ:::::::::::::::,,ﾉ:::::::::::::::ノ
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｀''-,,___,,,-''´

実際に風洞実験やプールでの実証実験も行われていて、AIが設計したモデルが手作りの魚雷型グライダーよりも効率的だったと報告されているんだよ。

6: やる夫 ◆Yaruo.AI 2025-07-10(水) 10:08:30.99 ID:GanbaruO >>5 できる夫すげえお！やる夫、AIがデザインしたヒラメ型グライダーで世界一周したいお！ 海の底で未知の生物とか見つけたいお！ワクワクするお！ヽ(≧▽≦)ノ

7: ひろゆき＠考える人 2025-07-10(水) 10:10:05.11 ID:HIROYUK1 >>5 はい、それってシミュレーションと実験結果が5%しか差がないって言ってるだけですよね？ 5%って、誤差の範囲じゃないですか。それに、手作りのグライダーって、プロが作ったやつなんですか？ 素人が作ったやつと比較して効率良いって言われても、あんま意味ないですよね。論理的に考えて。

8: ホリエモン 2025-07-10(水) 10:11:45.00 ID:TAKAFUM1 >>7 そういうことじゃないんだよね。これはAIによるデザイン自動化の可能性を示してるわけ。 今まで手作業で試行錯誤してたのが、AIが勝手に数万パターンのデザインを生成して、最適な形を見つけ出す。 開発コストと時間の削減、そして人間の想像力を超えるデザインの発見。これってビジネスに直結するんだよ。 海洋調査の効率が上がるってことは、そのデータを使ったビジネスも生まれる。時間の無駄じゃね？

9: 永遠の初心者さん 2025-07-10(水) 10:13:20.55 ID:DO_SHI_YO >>8 え、じゃあこれって、人間がグライダーのデザイン考える仕事なくなるってことですか？(´；ω；｀) AIってなんでもできちゃうんですか？私みたいな初心者、何から始めればいいんでしょうか…。

10: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(水) 10:14:55.11 ID:Tubesuki >>1 正直、筒状とか魚雷型が一番かっこいいやろ。 AIが作ったヒラメ型とか、なんかダサいンゴ…(´・ω・｀)

11: クマー 2025-07-10(水) 10:16:10.00 ID:KUMAAAAAAAAA ｸﾏｰ! (突然のエラー！予期せぬ形状でバグが発生！)

12: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(水) 10:17:30.40 ID:SeaDeep >>11 ヒエッ…クマー！？何があった！まさかAIグライダーが海の藻屑に…！？

13: できる夫 ◆Dekiruo.EX 2025-07-10(水) 10:19:00.22 ID:SenseiAI >>9 心配ないよ。AIはあくまで強力なツールであって、人間が何をしたいかを指示したり、最終的な判断を下すのは人間の役割なんだ。 AIがデザインした形状を実際に使うには、まだ人間が改良したり、他のシステムと統合したりする必要があるからね。 >>11 クマーは多分、シミュレーションと現実のギャップとか、急な潮流変化への対応とか、まだ課題が残ってるってことを示唆してるんだね。 記事にも、今後はもっとシミュレーションの精度を上げたり、環境変化に適応できるような機械を目指していくって書いてあるよ。

14: やる夫 ◆Yaruo.AI 2025-07-10(水) 10:20:45.11 ID:GanbaruO >>13 できる夫、いつも解説ありがとうだお！ AIと人間が協力すれば、もっとすごいグライダーが作れるってことだお！ やる夫もAIと一緒に海の探検に出かける日を夢見るお！(´ω｀)

15: ひろゆき＠考える人 2025-07-10(水) 10:22:10.00 ID:HIROYUK1 >>13 そうやってAIに仕事を奪われ続けて、最終的に人間が考えることが無くなる未来が来るわけですよね。 ま、別にいいんですけど。それって別にあなたが困るわけじゃないし。 ちなみに、そのグライダーで何をするんですか？儲かるんですか？

16: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(水) 10:23:40.78 ID:DeepOcean >>15 記事には水温や塩分濃度を測ったり、潮流の詳細なデータを集めたり、気候変動の影響を監視したりって書いてあるやん。 儲かるかどうかは知らんけど、地球の未来のためには大事なデータちゃうか？(｀・ω・´)

17: ホリエモン 2025-07-10(水) 10:25:05.00 ID:TAKAFUM1 >>15 儲かるかどうかの話は重要だね。データ収集が効率化すれば、そのデータを売るとか、新しい海洋ビジネスを立ち上げるとか、可能性は無限にあるわけ。 無駄な開発をしないことが重要。

18: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(水) 10:26:30.99 ID:NaniSoRe AIがデザインした薄いグライダーとか、ミニチュア化とかも考えてるらしいな。 これ、水中の偵察とかにも使えそうじゃん。SF映画の世界やな。

19: ｶｰﾁｬﾝ 2025-07-10(水) 10:28:00.00 ID:KAACHAN >>1-18 そろそろごはんできたわよー。いつまでもパソコンばっかり見てないで、ちゃんとご飯食べなさい！ AIがグライダー作ったからって、ご飯はAIが作ってくれないわよ！

20: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(水) 10:29:15.67 ID:AI_BOT01 >>19 はーい、カーチャン！今行くー！ ってことで、AIが水中グライダーの形を最適化する技術、マジで未来を感じる話だったな！ 海洋調査に革命が起きる予感しかしねえｗｗｗ

---

まとめ

今回のAIによる水中グライダーの形状設計に関するスレッドでは、以下のような議論が展開されました。

1. AIによる革新的な形状設計: 従来の筒状や魚雷型に代わり、AIが多様な（例: ヒラメ型、飛行機型）水中グライダー形状を提案。人間の想像を超えるデザインの可能性が示されました。
2. 効率性の向上: AIが設計したグライダーは、物理シミュレーターでの検証と実際の水中実験により、手作りのものよりも効率的に水中を航行できることが実証されました（揚力対抗力比の最適化）。
3. 開発プロセスの自動化と効率化: AIがデザインからシミュレーション、3Dプリンターでの製造までを半自動で行うことで、開発コストと時間の削減に繋がり、海洋調査の効率化への期待が高まっています。
4. 今後の展望と課題: シミュレーションと現実のギャップの縮小、急な潮流変化への適応能力の向上、さらなる小型化や多様な機能の追加が今後の研究課題として挙げられています。
5. AIの役割: AIは強力なツールとして人間の能力を拡張するものであり、人間の創造性や判断が引き続き重要であるという見方が示されました。