Il Toyota Research Institute (TRI) ha svelato una tecnica di intelligenza artificiale generativa (AI) per amplificare i progettisti di veicoli. Attualmente, i designer possono sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa da testo a immagine disponibili pubblicamente come fase iniziale del loro processo creativo. Con la nuova tecnica di TRI, i progettisti possono aggiungere schizzi di progetto iniziali e vincoli ingegneristici a questo processo, riducendo le iterazioni necessarie per conciliare considerazioni di progettazione e ingegneria.
“Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono spesso usati come ispirazione per i progettisti, ma non sono in grado di gestire le complesse considerazioni ingegneristiche e di sicurezza che entrano nella vera progettazione automobilistica”, ha affermato Avinash Balachandran , direttore della divisione Human Interactive Driving (HID) di TRI, il cui team ha lavorato alla tecnologia . “Questa tecnica combina i tradizionali punti di forza ingegneristici di Toyota con le capacità all’avanguardia della moderna IA generativa”.
I ricercatori di TRI hanno pubblicato due documenti che descrivono come la tecnica incorpori precisi vincoli ingegneristici nel processo di progettazione. Vincoli come la resistenza (che influisce sull’efficienza del carburante) e le dimensioni del telaio come l’altezza da terra e le dimensioni dell’abitacolo (che influiscono sulla manovrabilità, l’ergonomia e la sicurezza) possono ora essere incorporati implicitamente nel processo di intelligenza artificiale generativa. Il team ha legato i principi della teoria dell’ottimizzazione, ampiamente utilizzata per l’ingegneria assistita da computer, all’intelligenza artificiale generativa basata su testo e immagine. L’algoritmo risultante consente al progettista di ottimizzare i vincoli ingegneristici mantenendo i propri suggerimenti stilistici basati su testo per il processo di intelligenza artificiale generativa.
Ad esempio, un designer può richiedere, tramite prompt di testo, una suite di design basata su uno schizzo iniziale del prototipo con proprietà stilistiche specifiche come “elegante”, “simile a un SUV” e “moderno”, ottimizzando al contempo una metrica quantitativa delle prestazioni. Nel documento di ricerca, il team si è concentrato specificamente sulla resistenza aerodinamica. L’approccio può anche ottimizzare qualsiasi altra metrica o vincolo delle prestazioni dedotto da un’immagine di progettazione.
“TRI sta sfruttando il potere creativo dell’intelligenza artificiale per amplificare progettisti e ingegneri automobilistici”, ha affermato Charlene Wu , direttore senior della divisione Human-Centered AI (HCAI) di TRI, il cui team ha collaborato con il team Human Interactive Driving a questo progetto.
Incorporando i vincoli ingegneristici direttamente nel processo di progettazione, questo strumento potrebbe anche aiutare Toyota a progettare veicoli elettrificati in modo più rapido ed efficiente.