Nissan desde su fundación, hace 90 años, se ha esforzado por ser un referente en la tecnología automotriz y la inteligencia artificial no es una excepción. A medida que las necesidades de los clientes y de la sociedad continúan cambiando, en el Laboratorio de Nissan en Yokohama, Japón, la inteligencia artificial y los automóviles se encuentran.
El laboratorio Yokohama Lab es un centro de investigación donde se estudia cómo utilizar la inteligencia artificial (IA) moderna basada en big data, en el análisis y la expresión de información en el ciberespacio para la fabricación de automóviles.
La misión del laboratorio es garantizar que los resultados se puedan aplicar y utilizar en la realidad, en lugar de limitarse al ciberespacio. En este lugar, también se exploran diversas ideas para ver si la IA puede ayudar a los ingenieros y a los diseñadores de Nissan a resolver los retos a los cuales se enfrentan.
Uno de los retos que enfrentan estos especialistas es el desarrollo de un modelo que ayude a reducir el tiempo de cálculo en la predicción aerodinámica de un objeto. Es decir, la forma en que un objeto se desplaza por el aire; datos importantes que se deben predecir a la hora de diseñar los automóviles, pues el diseño aerodinámico puede afectar significativamente la eficiencia, la potencia y el rendimiento por milla del auto.
Actualmente, el rendimiento aerodinámico se evalúa realizando cálculos repetitivos y complejos en miles de ordenadores y por varios días. Estos cálculos, mediante un modelo de simulación, se predicen indicadores de rendimiento y se muestran el flujo del aire sobre un objeto.
Para obtener datos precisos y ante las peticiones de los diseñadores en saber lo más rápido posible cuánto repercute la aerodinámica en el diseño de los vehículos, para hacer los cambios pertinentes, Kei Akasaka, experto en ingeniería aerodinámica asistida por ordenador y Chen Fangge, científico de datos, iniciaron una investigación en el laboratorio para perfeccionar los modelos de simulación usando la IA.
Durante la investigación, el científico de datos se percató que a medida que aumentan los datos, mejora la precisión y aumenta la dependencia. Así que, luego de varias pruebas entrando información variada en los ordenadores, Chen y Akasaka, se dieron a la tarea de nutrir al modelo de simulación con información emparejada tales como ecuaciones de dinámica de fluidos, leyes de físicas y formas del auto.
Los resultados de la investigación arrojaron que a partir de una gran cantidad de datos, la inteligencia artificial fue capaz de reducir drásticamente la duración de las simulaciones aprendiendo la relación entre la forma del vehículo y su rendimiento aerodinámico. El hecho de predecir el rendimiento aerodinámico de un nuevo diseño de auto podría hacerse ahora en unos segundos en lugar de varios días.
Gracias a la inteligencia artificial, diseñadores e ingenieros pueden explorar nuevos diseños en ciclos más cortos. Se espera que esto lleve a la creación de formas innovadoras de carrocería de vehículos que logren un mejor nivel de equilibrio entre diseño y aerodinámica.
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