El Toyota Research Institute presenta una nueva técnica de IA generativa para el diseño de vehículos
Toyota Research Institute incorpora IA Generativa: una nueva técnica brinda a los diseñadores capacidades adicionales al incorporar restricciones de ingeniería en modelos de IA generativa.
Toyota Research Institute incorpora IA Generativa
TRI (Toyota Research Institute) presentó una técnica de inteligencia artificial generativa para amplificar a los diseñadores de vehículos. Actualmente, los diseñadores pueden aprovechar las herramientas de inteligencia artificial generativa (IA Generativa) de conversión de texto a imagen disponibles públicamente como un primer paso 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, reduciendo las iteraciones necesarias para conciliar las consideraciones de diseño e ingeniería.
Toyota Research Institute presenta una nueva técnica de IA generativa para el diseño de vehículos
Al incorporar restricciones de ingeniería en modelos de IA generativa, una nueva técnica tiene como objetivo brindar a los diseñadores capacidades adicionales.
“Las herramientas de IA generativa se utilizan a menudo como inspiración para los diseñadores, pero no pueden manejar las complejas consideraciones de ingeniería y seguridad que entran en el diseño real de un automóvil”, dijo Avinash Balachandran, Director de la División de Conducción Humana Interactiva (HID) del TRI, cuyo equipo trabajó en la tecnología. “Esta técnica combina las fortalezas de la ingeniería tradicional de Toyota con las capacidades de última generación de la IA generativa moderna”.
Restricciones de ingeniería
Los investigadores del TRI publicaron dos artículos que describen cómo la técnica incorpora restricciones de ingeniería precisas en el proceso de diseño. Restricciones como la resistencia (que afecta la eficiencia del combustible) y las dimensiones del chasis, como la altura de conducción y las dimensiones de la cabina (que afectan la conducción, la ergonomía y la seguridad) ahora pueden incorporarse implícitamente al proceso de IA generativa.
El equipo vinculó principios de la teoría de la optimización, ampliamente utilizada en ingeniería asistida por computadora, con la IA generativa basada en texto a imagen. El algoritmo resultante permite al diseñador optimizar las restricciones de ingeniería mientras mantiene sus indicaciones estilísticas en texto para el proceso de IA generativa.
La nueva técnica de IA generativa optimiza la resistencia aerodinámica en iteraciones sucesivas basadas en la entrada de parámetros del diseñador.
Por ejemplo, un diseñador puede solicitar, mediante un mensaje de texto, un conjunto de diseños basados en un boceto de prototipo inicial con propiedades estilísticas específicas como “elegante”, “parecido a un SUV” y “moderno”, a la vez que optimiza una métrica de rendimiento cuantitativa. En el artículo de investigación, el equipo se centró específicamente en la resistencia aerodinámica. El enfoque también puede optimizar cualquier otra métrica de rendimiento o restricción inferida 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 las personas (HCAI) del TRI, cuyo equipo colaboró con el equipo Human Interactive Driving en este proyecto.
Boceto del diseño del vehículo que incorpora los resultados de la nueva técnica de optimización + IA generativa de TRI (cortesía de XD: Experimental Design Studio of Toyota)
Diseño más rápido de vehículos
Al incorporar restricciones de ingeniería directamente en el proceso de diseño, esta herramienta también podría ayudar a Toyota a diseñar vehículos electrificados de manera más rápida y eficiente.
“Reducir la resistencia es fundamental para mejorar la aerodinámica de los BEV y maximizar su autonomía”, dijo Takero Kato, presidente de fábrica de BEV, Toyota Motor Corporation.
Más información:
Para obtener más detalles técnicos sobre esta nueva técnica, consulte los dos artículos siguientes, disponibles en:
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.
Acerca del Toyota Research Institute
Toyota Reseach Institute (TRI) lleva a cabo investigaciones para ampliar la capacidad humana, centrándose en hacer nuestras vidas más seguras y sostenibles. Dirigido por la Dra. Gill Pratt, el equipo de investigadores de TRI desarrolla tecnologías para mejorar la energía y los materiales, la inteligencia artificial centrada en el ser humano, la conducción interactiva humana, el aprendizaje automático y la robótica. Fundado en 2015, TRI tiene oficina en Los Altos, California, y Cambridge, Massachusetts. Para obtener más información sobre TRI, visite http://tri.global
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