MIT想用AI设计电动汽车,大幅缩短设计时间并节省成本

智能汽车
工程师们开发一个名叫“DrivAerNet++”的开源数据库,里面有8000款电动汽车设计图,这些设计均以现有汽车的流行款式为基础开发,以3D模型的形式展现,并考虑了空气动力学特征,可帮助车企快速设计汽车。

进入AI EV时代,AI还能为汽车做些什么?美国MIT工程师想将AI与电动汽车设计结合在一起,帮助设计师加快设计速度。

工程师们开发一个名叫“DrivAerNet++”的开源数据库,里面有8000款电动汽车设计图,这些设计均以现有汽车的流行款式为基础开发,以3D模型的形式展现,并考虑了空气动力学特征,可帮助车企快速设计汽车。

数据库与AI模型结合,自动生成电动汽车新设计

回顾历史,电动汽车已经出现100多年,但最近几年突然出现大爆发。一般来说,厂商设计一款汽车需要几年时间,需要投入大量资源,需要不断迭代、不断修改,直到确定最终设计并制作原型车。

由于汽车设计归厂商专有,测试数据严格保密,外界无法获得。正因如此,如果想让电动汽车续航里程和燃料效率得到明显提升,困难总是很大,提升速度也不快。

汽车设计流程过于漫长,AI也许可以简化流程,缩短设计时间。MIT开发“DrivAerNet++”数据库的目的就是提升设计速度。研究人员认为,未来可以将“DrivAerNet++”数据库与AI模型结合,自动生成电动汽车新设计。

MIT团队于6月13日将论文上传至arXiv,详细介绍了数据库,并介绍了如何将数据库与AI技术结合。

在MIT内部有一个名叫“MIT SuperCloud”的超级计算机系统,它主要用于科研,用户可以远程接入并获得算力。研究人员用“MIT SuperCloud”系统进行计算,消耗300万CPU计算小时数,获得39TB数据。

研究人员还开发一个算法,它可以对26个参数进行系统性调节,比如汽车长度、下车身性能、胎面和车轮形状、挡风玻璃倾斜度等参数。还有一套算法可以判断新生成的汽车设计是原创设计,还是对已有设计的复制。

每一份3D设计都可以转化为多种可读格式,比如Mesh格式、点云图、或者只是一份简单的规格尺寸列表。最后研究人员会用流体动力学模拟器进行模拟,看看空气穿过AI生成设计图时会发生什么。

生成式AI模型,可将汽车设计时间降低至几秒钟

MIT机械工程助理教授Faez Ahmed说:“进行设计时前进的代价相当昂贵,汽车制造商只能一步一步调整,每步只能调整一点点。如果我们拥有一个数据库,你可以明确知道每种设计的性能表现,你就能训练机器学习模型,让迭代速度加快,从而获得更好的设计。”

MIT机械工程学学生Mohamed Elrefaie说,数据库可以帮助车企降低研发成本,加快设计速度。他还说,加快设计的关键是AI工具的使用。有了数据库的帮助,训练生成式AI模型,让模型做一些事情,可能只需要几秒,而不是几个小时。

以前也有汽车AI大模型出现,它们看起来也不错,但依赖的训练数据有限。MIT的数据库更丰富,AI模型可以用它创造新设计,也可以测试现有汽车的空气动力学特点。汽车制造商不需要制造实体原型车就可以计算电动汽车的续航里程。

AI参与设计,还可大度降低汽车设计成本

在汽车界,一款汽车的设计投资可能高达10亿美元,如果是重大新设计,甚至要30亿美元。假设AI真的能参与设计,应该可以大大降低成本。

对一款设计进行验证,每次需要10万美元。如果加入机器学习和深度神经网络,验证次数会大大减少。生成式AI可以根据设计师的提示生成新设计,还可以预测消费者的反应。

汽车制造商在设计领域引入AI技术并不是什么新鲜事。例如,2000年通用汽车推出庞蒂亚克Aztek,这款汽车有些地方吸引了户外爱好者,但外观却遭到批评,有人说它是有史以来最丑的汽车。

Aztek的销量只有别克Rendezvous的一半,要知道二者是基于相同平台开发的,只是设计有些不同。为了避免犯下同样的错误,通用汽车大力投资AI,想用AI技术预测并生成更有吸引力的车型。

丰田研究院(Toyota Research Institute)也已经引入生成式AI技术,它的目标是帮助设计师减少迭代次数。AI设计不只给设计师带去灵感,还会考虑工程、安全问题。广汽其实也用到了AI,主要是对设计进行优化。有了AI技术加持,广汽可以快速生成并评估设计选项,既考虑审美,也考虑功能。

除了设计,在制造、辅助驾驶等环节,AI技术也已经全面“浸入”汽车产业。(小刀)

责任编辑:庞桂玉 来源: 极客网
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