Tudo sobre Inteligência Artificial
A Nissan está adotando inteligência artificial (IA) para acelerar o lançamento de seus veículos elétricos, conforme divulgado pelo Interesting Engineering.
Essa tecnologia, desenvolvida em parceria com a britânica Monolith, utiliza 90 anos de dados da montadora em conjunto com aprendizado de máquina para otimizar cada fase do processo de desenvolvimento.
IA no volante da inovação
A parceria entre a Nissan e a Monolith foi estendida até 2027, prometendo revolucionar o desenvolvimento de carros elétricos. A colaboração, que começou com o Nissan Leaf, agora se expande para outros modelos, utilizando IA para simular e validar o desempenho dos veículos com precisão impressionante.
Ao integrar o software de engenharia avançado da Monolith e décadas de dados de testes, conseguimos simular e validar o desempenho com notável precisão.
Emma Deutsch, diretora de engenharia e operações de teste do Centro Técnico da Nissan na Europa, ao Interesting Engineering
Essa nova abordagem permite que os engenheiros da Nissan utilizem dados históricos e simulações digitais para prever resultados, reduzindo a necessidade de protótipos físicos e economizando tempo, recursos e minimizando o impacto ambiental.
Como a IA transforma os testes de veículos elétricos
Os engenheiros da Nissan, em Cranfield (Reino Unido), utilizam a plataforma de IA da Monolith para lidar com o vasto acervo de dados acumulados em nove décadas. Isso ajuda a prever o desempenho dos carros em diversas condições, muito antes de irem para a pista.
Essa abordagem não só acelera o tempo de lançamento no mercado, como também reforça o compromisso com a inovação e a sustentabilidade, destaca Deutsch.
Os ganhos com a aplicação desse sistema incluem:
- Redução significativa no tempo total de testes;
- Menor necessidade de protótipos físicos;
- Maior precisão nos resultados e diagnósticos;
- Economia de recursos e energia;
- Otimização de todo o ciclo de desenvolvimento.
Engenharia orientada por dados
A IA já demonstrou resultados concretos. Em um dos testes, o sistema foi usado para analisar o torque ideal das juntas de parafusos do chassi. O algoritmo identificou a faixa ideal de aperto e sugeriu quais testes deveriam ser priorizados, reduzindo em 17% os experimentos físicos.
A Nissan acredita que aplicar esse processo a todos os modelos pode cortar pela metade o tempo total de validação. “Nossa missão é capacitar engenheiros com ferramentas de IA que tornem o desenvolvimento mais inteligente e rápido”, explica Richard Ahlfeld, CEO e fundador da Monolith.
Além de prever resultados, a plataforma da Monolith possui ferramentas como o “Recomendador de Próximo Teste” e o “Detector de Anomalias”, que ajudam a identificar falhas e sugerem novos experimentos quase em tempo real.
Os resultados desse trabalho conjunto com a Nissan mostram como o aprendizado de máquina pode efetivamente impulsionar a eficiência e a inovação na engenharia automotiva.
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