Baza de date masivă a MIT, cu 8.000 de noi modele de vehicule electrice generate de AI, ar putea modela modul în care arată viitorul mașinilor

Inginerii MIT au creat peste 8.000 de modele de vehicule electrice (EV) cu care pot fi combinate inteligenţă artificială (AI) pentru a construi rapid mașini în viitor.

Numită „DrivAerNet++”, această bază de date open-source include modele care se bazează pe cele mai comune tipuri de mașini disponibile în prezent, au spus inginerii, prezentate ca modele 3D care încorporează informații cum ar fi cât de aerodinamic este designul.

Mașini electrice au fost în jur de mai mult de 100 de anidar au crescut vertiginos în popularitate recent. Proiectarea acestor mașini necesită companiilor câțiva ani, resurse, iterații și revizuiri până ajung la un design finalizat din care să poată construi un prototip fizic.

Datorită naturii sale de proprietate, specificațiile și rezultatele acestor teste (precum și aerodinamica prototipurilor) sunt private. Acest lucru înseamnă că progresele semnificative în domeniul EV sau în eficiența consumului de combustibil pot fi lente, au spus oamenii de știință.

Noua bază de date, totuși, își propune să accelereze căutarea unor modele de mașini mai bune în mod exponențial.

Această bibliotecă digitală de modele de mașini include date detaliate despre specificații și aerodinamică. Această bibliotecă digitală ar putea fi folosită pentru a genera noi modele de mașini electrice dacă este combinată cu modele AI în viitor, au spus cercetătorii.

Inginerii au spus că, prin eficientizarea unui proces îndelungat, producătorii pot dezvolta proiecte de vehicule electrice mai rapid decât oricând.

Înrudit: Noul algoritm AI în vehicul poate identifica șoferii beți prin scanarea constantă a fețelor acestora pentru semne de ebrietate

Echipa a prezentat o lucrare, care a fost încărcată pe 13 iunie în preprint arXiv baza de date, subliniind setul de date și modul în care acesta poate fi combinat cu tehnologiile AI. Ei au descris munca de la Conferința NeurIPS la Vancouver în decembrie. o

Bazându-te pe AI pentru a crea modele de mașini în câteva secunde

Setul de date creat de cercetători a produs 39 terabytes de date în timp ce consuma 3 milioane de ore de unități centrale de procesare cu MIT SuperCloud — un grup superputernic de computere utilizate pentru cercetarea științifică, care poate fi accesat de la distanță.

Echipa a aplicat un algoritm care a ajustat sistematic 26 de parametri, inclusiv lungimea vehiculului, caracteristicile sub caroserie, formele benzii de rulare și ale roților și panta parbrizului pentru fiecare model de mașină de bază. De asemenea, au rulat un algoritm care a determinat dacă un design nou generat era sau nu o copie a ceva care exista deja sau cu adevărat nou.

Fiecare design 3D a fost apoi convertit în diferite formate care pot fi citite – inclusiv o plasă, un nor de puncte sau pur și simplu o listă de dimensiuni și specificații. În cele din urmă, au efectuat simulări complexe de dinamică a fluidelor pentru a calcula modul în care aerul ar curge în jurul fiecărui proiect generat.

„Procesul înainte este atât de costisitor încât producătorii nu pot decât să modifice puțin o mașină de la o versiune la alta”, a adăugat Faez Ahmedprofesor asistent de inginerie mecanică la MIT, în a declaraţie. „Dar dacă aveți seturi de date mai mari în care cunoașteți performanța fiecărui design, acum puteți antrena modele de învățare automată pentru a repeta rapid, astfel încât să aveți mai multe șanse să obțineți un design mai bun.”

Mohamed Elrefaieun student la inginerie mecanică la MIT, a declarat în declarație că setul de date ar putea ajuta la reducerea costurilor de cercetare și dezvoltare și la accelerarea progreselor. El a adăugat că accelerarea procesului de proiectare ar ajuta, de asemenea, climatul dacă înseamnă că vehicule mai eficiente ajung mai repede la consumatori. , Cheia pentru această accelerare a designului este integrarea cu instrumentele AI. Setul de date vă permite să antrenați un model AI generativ pentru a „face lucrurile în câteva secunde și nu în ore”, a adăugat Ahmed.

Modelele AI anterioare puteau genera modele aparent optimizate, dar se bazau pe date limitate de antrenament.

Noul set de date oferă datele de antrenament mai robuste pe care modelele AI le pot folosi acum fie pentru a crea noi modele, fie pentru a testa aerodinamica celor existente. Aceasta poate fi apoi folosită pentru a calcula eficiența și raza de acțiune a EV fără a fi nevoie de un prototip fizic.