IA Generativa · Inteligencia Artificial Generativa

Toyota Research Institute presenta una nueva técnica de Inteligencia Artificial Generativa para el diseño de vehículos

Una nueva técnica de IA Generativa para el diseño de vehículos brinda a los diseñadores capacidades adicionales mediante la incorporación de restricción de ingeniería en modelos de IA Generativa.

IA Generativa para el diseño de vehículos

Toyota Research Institute (TRI) presentó una técnica de inteligencia artificial generativa para amplificar/ampliar a los diseñadores de vehículos. Actualmente, los diseñadores pueden aprovechar las herramientas de IA Generativa de texto a imagen disponibles públicamente como un paso inicial en su proceso creativo. Con la nueva técnica de TRI, los diseñadores pueden agregar bocetos de diseño iniciales y restricciones de ingeniería a este proceso. Y reducen las iteraciones necesarias para reconciliar las consideraciones de diseño e ingeniería.

Toyota Research Institute Unveils New Generative AI Technique for Vehicle Design

“Las herramientas de IA generativa a menudo se usan como inspiración para los diseñadores, pero no pueden manejar las complejas consideraciones de ingeniería y seguridad que intervienen en el diseño real de un automóvil”, dijo Avinash Balachandran, director de la Human Interactive Driving (HID) de TRI, cuyo equipo trabajó en la tecnología. “Esta técnica combina las fortalezas de la ingeniería tradicional de Toyota con las capacidades de vanguardia de la IA generativa moderna”.

Precise engineering constraints

Los investigadores de TRI publicaron dos artículos que describen cómo la técnica incorpora restricciones de ingeniería (engineering constraints) precisas en el proceso de diseño. Las restricciones como la resistencia (que afecta la eficiencia del combustible) y las dimensiones del chasis, como la altura de manejo y las dimensiones de la cabina (que afectan el manejo, la ergonomía y la seguridad), ahora pueden incorporarse implícitamente en el proceso de IA generativa.

El equipo vinculó los principios de la teoría de la optimización, utilizada ampliamente para la ingeniería asistida por ordenador, con la IA generativa basada en texto a imagen. El algoritmo resultante permite al diseñador optimizar las restricciones de ingeniería mientras mantiene sus indicaciones (prompts) estilísticas basadas en texto para el proceso de IA generativa.

La nueva técnica de IA generativa optimiza la resistencia aerodinámica en iteraciones sucesivas en función de las entradas de parámetros del diseñador.

Por ejemplo, un diseñador puede solicitar, a través de mensajes de texto, un conjunto de diseños basados en un boceto de prototipo inicial con propiedades estilísticas específicas como “elegante”, “similar a un SUV” y “moderno”. Al mismo tiempo que optimiza una métrica de rendimiento cuantitativo.

En el trabajo de investigación, el equipo se centró específicamente en la resistencia aerodinámica. El enfoque también puede optimizar cualquier otra métrica o restricción de rendimiento deducida de una imagen de diseño.

“TRI está aprovechando el poder creativo de la IA para amplificar a los diseñadores e ingenieros de automóviles”. Dijo Charlene Wu, directora sénior de la División de IA centrada en el ser humano (HCAI) de TRI, cuyo equipo colaboró con el equipo de conducción interactiva humana en este proyecto.

Al incorporar restricciones de ingeniería directamente en el proceso de diseño, esta herramienta también podría ayudar a Toyota a diseñar vehículos eléctricos de manera más rápida y eficiente.

“Reducir la resistencia es fundamental para mejorar la aerodinámica de los BEV y maximizar su alcance”, dijo Takero Kato, presidente de fábrica de BEV de Toyota Motor Corporation.