BMW усиливает безопасность с ИИ: новые технологии краш-тестов

Ведущие мировые автопроизводители активно внедряют искусственный интеллект, и BMW не исключение. Компания заключила партнерство с разработчиком ИИ для улучшения своих краш-симуляций. Хотя это сотрудничество не принесет немедленных изменений для владельцев, автопроизводитель подчеркивает его значимость для создания ценности.

В рамках нового этапа BMW будет работать с компанией Mistral AI, чтобы повысить качество, точность и скорость выполнения сложных инженерных задач. Производитель объединит свои обширные инженерные датасеты с возможностями обучения моделей Mistral AI для создания промышленной ИИ-модели.

Читайте также: Новые человекоподобные роботы BMW никогда не отдыхают и не требуют оплаты

Каждую неделю BMW проводит тысячи виртуальных краш-тестов, накопив за это время более петабайта (1000 терабайт) данных о столкновениях. Этот архив позволяет инженерам анализировать, как конкретные элементы кузова и материалы ведут себя в аварии и насколько каждый из них влияет на исход.

Ключевая цель — разработка так называемых Large Industry Models: узкоспециализированных систем ИИ, обученных исключительно на инженерных и симуляционных данных из тестов безопасности и разработки автомобилей. Эти модели будут черпать знания из процессов BMW, а не из открытого интернета, что теоретически делает их эффективными там, где универсальные ИИ часто терпят неудачу.

Снижение потребности в рабочей силе

«Промышленный ИИ становится новым рубежом, и мы гордимся партнерством с BMW Group», — заявила Марджори Яневич, коммерческий директор Mistral AI. Она отметила, что это сотрудничество демонстрирует, как отраслевые модели ИИ могут решать сложные инженерные задачи, такие как краш-симуляция.

Помимо симуляций столкновений, ИИ помогает BMW ускорять разработку будущих моделей, особенно в области кодинга и создания ПО. Задачи, которые раньше занимали целый день, теперь решаются за минуты. Как рассказал в прошлом году директор по разработке BMW Йоахим Пост, ИИ также позволяет значительно сократить штат сотрудников.

«Раньше нам требовалось гораздо больше людей, — отметил он. — Теперь мы можем добиться гораздо большей эффективности. И ИИ в этом здорово помогает, например, в кодинге. Мы получаем невероятную скорость в разработке ПО, а вместе с ней — и во всем процессе создания автомобилей».