Nowa technika daje projektantom dodatkowe możliwości poprzez włączenie ograniczeń inżynieryjnych do generatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Pod koniec czerwca Toyota Research Institute (TRI) zaprezentował technikę generatywnej sztucznej inteligencji (AI), która ma usprawnić pracę projektantów pojazdów.

Dotąd projektanci mogli wykorzystywać publicznie dostępne narzędzia sztucznej inteligencji generującej tekst na obraz jako wczesny etap procesu twórczego. Dzięki nowej technice TRI projektanci mogą dodawać do tego procesu wstępne szkice projektowe i ograniczenia inżynieryjne, skracając iteracje potrzebne do pogodzenia projektu i rozważań inżynieryjnych.

„Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji są często wykorzystywane jako inspiracja dla projektantów, ale nie są w stanie poradzić sobie ze złożonymi kwestiami inżynieryjnymi i bezpieczeństwa, które wchodzą w skład rzeczywistego projektu samochodu”, poinformował Avinash Balachandran, dyrektor działu Human Interactive Driving (HID) TRI, którego zespół pracował nad tą technologią. "Technika ta łączy tradycyjne mocne strony inżynieryjne Toyoty z najnowocześniejszymi możliwościami nowoczesnej generatywnej sztucznej inteligencji”.

Założony w 2015 r. Toyota Research Institute (TRI) prowadzi badania mające na celu zwiększenie ludzkich możliwości. Ma biura w Los Altos w Kalifornii i Cambridge w Massachusetts. Kierowany przez dr Gilla Pratta zespół badaczy TRI opracowuje technologie mające na celu rozwój energii i materiałów, sztucznej inteligencji skoncentrowanej na człowieku, interaktywnej jazdy, uczenia maszynowego i robotyki.

W czerwcu naukowcy TRI opublikowali dwa dokumenty opisujące, w jaki sposób technika ta uwzględnia precyzyjne ograniczenia inżynieryjne w procesie projektowania. Ograniczenia takie jak opór powietrza (który wpływa na zużycie paliwa) i wymiary podwozia, takie jak wysokość jazdy i wymiary kabiny (które wpływają na prowadzenie, ergonomię i bezpieczeństwo) mogą być teraz domyślnie włączone do procesu generatywnej sztucznej inteligencji. Zespół powiązał zasady z teorii optymalizacji, szeroko stosowanej w inżynierii wspomaganej komputerowo, z generatywną sztuczną inteligencją opartą na przetwarzaniu tekstu na obrazy. Wynikowy algorytm pozwala projektantowi na optymalizację ograniczeń inżynieryjnych przy jednoczesnym zachowaniu tekstowych podpowiedzi stylistycznych w procesie generatywnej sztucznej inteligencji.

Przykładowo, projektant może zażądać, za pośrednictwem monitu tekstowego, zestawu projektów opartych na wstępnym szkicu prototypu o określonych właściwościach stylistycznych, takich jak "elegancki", "podobny do SUV-a" i "nowoczesny", jednocześnie optymalizując ilościowy wskaźnik wydajności. W artykule badawczym zespół skupił się w szczególności na oporze aerodynamicznym. Podejście to może również optymalizować dowolne inne wskaźniki wydajności lub ograniczenia wywnioskowane z obrazu projektu.

Działanie narzędzia można podejrzeć w filmie udostępnionym przez TRI na YT:

„TRI wykorzystuje kreatywną moc sztucznej inteligencji, aby wzmocnić projektantów i inżynierów samochodów”, powiedziała Charlene Wu, starszy dyrektor działu TRI Human-Centered AI (HCAI), którego zespół współpracował z zespołem Human Interactive Driving przy tym projekcie.

Dzięki włączeniu ograniczeń inżynieryjnych bezpośrednio do procesu projektowania, narzędzie to może również pomóc Toyocie w szybszym i wydajniejszym projektowaniu zelektryfikowanych pojazdów.

„Zmniejszenie oporu powietrza ma kluczowe znaczenie dla poprawy aerodynamiki pojazdów BEV, aby zmaksymalizować ich zasięg”, tłumaczy Takero Kato, prezes fabryki BEV w Toyota Motor Corporation.

Więcej szczegółów technicznych na temat tej nowej techniki można znaleźć w następujących dwóch dokumentach, dostępnych pod adresem:

Interpreting and Improving Diffusion Models Using the Euclidean Distance Function, F. Permenter, C. Yuan, 2023.

Drag-guided diffusion models for vehicle image generation, N. Arechiga, F. Permenter, B. Song, C. Yuan, 2023.

Źródło: Toyota Research Institute