AI đang xóa sổ một trong những 'điểm nghẽn' lớn nhất trong thiết kế xe hơi: khí động học

Khi nhìn vào một chiếc xe đẹp, phần lớn mọi người nghĩ đến công của nhà thiết kế, đến những đường nét cong mượt mà hay phong cách táo bạo. Nhưng thực tế, thứ quyết định hình dáng của một chiếc xe đến tay người dùng nhiều nhất lại là không khí. Khí động học, tức cách xe cắt qua dòng không khí khi di chuyển, gần như định hình lại mọi đường viền, mọi góc cạnh của xe trước khi nó đến tay khách hàng. Và từ lâu, việc kiểm tra khí động học là một trong những bước chậm nhất, tốn kém nhất trong toàn bộ quá trình thiết kế. Bây giờ, AI đang thay đổi điều đó, và nhanh hơn nhiều so với những gì người ta nghĩ.

Tại sao khí động học lại là một 'điểm nghẽn'

Khí động học không chỉ ảnh hưởng đến tốc độ tối đa hay cảm giác lái, nó còn tác động trực tiếp đến mức tiêu thụ nhiên liệu và tầm hoạt động của xe điện. Ở thời đại xe điện, khi mà pin vốn đã nặng và đắt, một thiết kế khí động học tốt có thể bù đắp đáng kể cho trọng lượng của khối pin và kéo dài phạm vi di chuyển của xe. Nói một cách đơn giản thì thiết kế đẹp khí động học kém thì xe chạy được bao xa cũng sẽ bị ảnh hưởng.

Vậy làm sao biết một thiết kế có "chịu gió" hay không? Các kỹ sư phải chạy phân tích khí động học, tức mô phỏng xem dòng không khí sẽ di chuyển như thế nào quanh thân xe ở tốc độ cao. Trước đây việc này được thực hiện trong các buồng thử gió thực sự, với mô hình xe thu nhỏ hoặc thậm chí xe thật. Về sau, ngành xe chuyển sang dùng CFD, tức mô phỏng dòng chảy chất lỏng bằng máy tính (Computational Fluid Dynamics), giúp tiết kiệm hơn nhưng vẫn cực kỳ tốn thời gian và tài nguyên tính toán.

View attachment 8536357

Bryan Styles, Giám đốc Đổi mới Thiết kế và Vận hành Công nghệ của General Motors, mô tả vấn đề rất thực tế: "Chúng tôi hoàn thiện một bề mặt thiết kế, rồi phải mất nhiều ngày, thậm chí nhiều tuần mới có được kết quả phân tích đầy đủ. Đến lúc kết quả về, bề mặt thiết kế đã thay đổi rồi, và chúng tôi phải cố gắng hiểu xem kết quả cũ có còn áp dụng được vào phiên bản mới hay không."

Đây là vòng lặp mà bất kỳ ai làm sản phẩm cũng sẽ nhận ra ngay: phân tích xong thì thứ cần phân tích đã không còn như cũ nữa. Trong thiết kế xe, mỗi vòng lặp như vậy có thể mất đến năm ngày, và số lần lặp thì không chỉ có một.

AI thay đổi điều gì?

Cái AI mang lại ở đây không phải là loại bỏ hoàn toàn phân tích khí động học, mà là rút ngắn cực kỳ mạnh giai đoạn khám phá thiết kế. Thay vì mỗi lần chỉnh sửa một chi tiết nhỏ lại phải đợi nhiều ngày để có kết quả, các kỹ sư và nhà thiết kế giờ có thể nhận được phản hồi gần như ngay lập tức. General Motors và Jaguar Land Rover là hai trong số những hãng xe đang đẩy mạnh nhất hướng đi này. Với JLR, họ đang chạy hàng trăm, thậm chí hàng nghìn phân tích khí động học mỗi ngày nhờ AI, một con số gần như không tưởng nếu dùng CFD truyền thống.



Điều thú vị là mỗi hãng xe không dùng một mô hình AI chung nào đó có sẵn. Họ xây dựng mô hình riêng, được huấn luyện trên chính dữ liệu của mình, từ tập hợp các mẫu xe của hãng và từ hàng nghìn kết quả phân tích CFD đã có từ trước. Điều này quan trọng vì khí động học của một chiếc Land Rover dạng boxy khác hoàn toàn với một chiếc Corvette dạng siêu thể thao. Một mô hình AI huấn luyện trên dữ liệu của chính hãng sẽ hiểu được những đặc trưng riêng đó tốt hơn nhiều.

Scott Parrish, chuyên gia nghiên cứu và phát triển của GM, giải thích: dữ liệu huấn luyện càng phong phú thì mô hình càng chính xác. GM còn chủ động biến đổi hình dạng xe trong quá trình thu thập dữ liệu, nâng hạ, dịch chuyển các bề mặt theo nhiều hướng khác nhau để mô hình học được nhiều kịch bản hơn. Cách tiếp cận này giúp AI dự đoán được cả những biến thể thiết kế mà trước đây chưa từng xuất hiện trong dữ liệu gốc.

"Buồng thử gió ảo" hoạt động như thế nào

Ngoài ra, GM gọi hệ thống của mình là "virtual wind tunnel", tức buồng thử gió ảo. Về bản chất, đây là một mô hình AI được huấn luyện trên tập dữ liệu từ hàng nghìn lần chạy CFD trước đó. Khi nhà thiết kế điều chỉnh một đường cong hay thay đổi góc một bề mặt nào đó, mô hình AI sẽ dựa trên những gì nó đã học để dự đoán xem thiết kế mới sẽ hoạt động như thế nào trong điều kiện thực tế.

Kết quả phân tích này được đưa trực tiếp trở lại vào công cụ tạo hình 3D mà nhà thiết kế đang sử dụng. Nhà thiết kế kéo một đường cong, AI trả về dữ liệu về lực cản gió và áp suất không khí. Mọi thứ xảy ra trong cùng một phiên làm việc, không cần chuyển file, không cần đợi hàng ngày. Rene Strauss, Giám đốc Kỹ thuật Tích hợp Ảo của GM, xác nhận đây không còn là câu chuyện tương lai: "Chúng tôi đang dùng nó cho các sản phẩm tiếp theo. Đây không phải tầm nhìn, đây là việc đang xảy ra ngay lúc này."

Quảng cáo

Trong khi đó, JLR đi theo hướng hợp tác với bên ngoài. Họ làm việc với Neural Concept, một startup được tách ra từ phòng thí nghiệm AI của EPFL, trường đại học kỹ thuật hàng đầu Thụy Sĩ. Neural Concept xây dựng nền tảng AI cho thiết kế kỹ thuật sản phẩm và đang phục vụ nhiều tên tuổi lớn trong ngành ô tô. Thomas von Tschammer, đồng sáng lập của Neural Concept, giải thích rằng nền tảng của họ giúp các hãng xe dùng chính dữ liệu độc quyền của mình để xây dựng mô hình AI, đảm bảo kết quả phù hợp với đặc thù riêng của từng dòng xe.

Tại sao đây là một thay đổi thực sự lớn

Thật ra, vấn đề không chỉ là tốc độ. Thứ thực sự thay đổi là cách các bộ phận làm việc với nhau. Trong quy trình cũ, phân tích khí động học là một công việc tuần tự: nhà thiết kế làm xong phần của mình, chuyển cho kỹ sư khí động học phân tích, đợi kết quả, rồi điều chỉnh, rồi lại chuyển đi phân tích tiếp. Mỗi vòng như vậy mất khoảng năm ngày. Và trong suốt thời gian đó, công việc của bên còn lại gần như phải dừng lại để chờ.

Strauss mô tả lại quy trình cũ: "Một người làm xong rồi người kia mới làm. Mỗi vòng lặp mất khoảng năm ngày." Bây giờ, với công cụ AI, hai bên có thể ngồi cùng nhau và đưa ra quyết định tức thì. Một phiên làm việc có thể bao gồm hàng chục vòng thử nghiệm và điều chỉnh, thay vì chỉ một hay hai như trước. Trong khi đó, Von Tschammer của Neural Concept đặt vấn đề ở một góc khác: đây không chỉ là giảm thời gian, mà còn là tăng khả năng sáng tạo. Khi bạn có thể thử nhiều hơn, bạn có thể khám phá nhiều hướng hơn, và cuối cùng có nhiều khả năng tìm ra một giải pháp tốt hơn so với khi chỉ có đủ thời gian để thử một vài phương án.

AI không thay thế kiểm thử thực, và điều đó quan trọng

Có một điểm cần làm rõ: AI không loại bỏ wind tunnel hay CFD truyền thống. Nó không thay thế quy trình, mà là làm cho giai đoạn đầu của quy trình đó nhanh hơn rất nhiều. Bryan Styles giải thích rõ: "AI không thực sự thay đổi các bước chúng tôi phải đi qua. Nhưng nó cho phép chúng tôi đi qua những bước đó nhanh hơn."

Quảng cáo

Anh em có thể hãy hình dung theo cách này. Quá trình phát triển xe có một giai đoạn "khám phá" khi nhóm phát triển thử nghiệm nhiều biến thể thiết kế khác nhau để tìm hướng đi tiềm năng, rồi dần thu hẹp lại. Đây là giai đoạn AI phát huy tác dụng mạnh nhất, giúp đẩy nhanh việc chọn lọc và tinh chỉnh ý tưởng. Nhưng khi một thiết kế đã vượt qua giai đoạn khám phá và trông có vẻ hứa hẹn, GM vẫn tiến hành phân tích CFD đầy đủ với siêu máy tính. Nếu kết quả CFD vẫn tốt, thiết kế có thể đi vào mô hình đất sét thu nhỏ. Và nếu vẫn ổn, nó mới vào được buồng thử gió vật lý thực sự.

Điều này cho thấy là kết quả từ "buồng thử gió ảo" của AI chưa đủ mức chính xác để ra quyết định cuối cùng về một thiết kế sản xuất hàng loạt. Nhưng nó đủ tốt để đưa ra quyết định sớm, loại bỏ những hướng thiết kế kém tiềm năng trước khi chúng tiêu tốn hàng ngày hoặc hàng tuần thời gian phân tích của cả team. Đây là cách AI đang thực sự được dùng trong kỹ thuật hiện nay: không phải để thay thế con người hay quy trình, mà để mở rộng đáng kể khoảng không gian mà con người có thể khám phá trong cùng một khoảng thời gian.Nguồn tham khảo:

Nguồn: Fast Company

Khóa học Machine Learning cơ bản- Khoa học dữ liệu - AI

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

==***==

Khoá học Quản trị Chiến lược Dành cho Lãnh đạo Doanh nghiệp

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

==***==

Nơi hội tụ Tinh Hoa Tri Thức - Khơi nguồn Sáng tạo

Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com

Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com

--- 

Khóa học Hacker và Marketing từ A-Z trên ZALO!

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Hacker và Marketing từ A-Z trên Facebook!

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa đào tạo Power BI phân tích báo cáo để bán hàng thành công

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Bảo mật và tấn công Website - Hacker mũ trắng

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học ​

KHÓA HỌC LẬP TRÌNH PYTHON TỪ CƠ BẢN ĐẾN CHUYÊN NGHIỆP

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Lập trình Visual Foxpro 9 - Dành cho nhà quản lý và kế toán

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học hướng dẫn về Moodle chuyên nghiệp và hay

Xây dựng hệ thống đào tạo trực tuyến chuyên nghiệp tốt nhất hiện nay.

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

KHÓA EXCEL CHUYÊN NGHIỆP

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học AutoIt dành cho dân IT và Marketing chuyên nghiệp

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khoá học Word từ cơ bản tới nâng cao, học nhanh, hiểu sâu

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học hướng dẫn sử dụng Powerpoint từ đơn giản đến phức tạp HIỆU QUẢ

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Thiết kế, quản lý dữ liệu dự án chuyên nghiệp cho doanh nghiệp bằng Bizagi

Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng Power Query trong Excel

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Lập trình WEB bằng PHP từ cơ bản đến nâng cao

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng TableAU - Chìa khóa thành công!

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng SPSS - Chìa khóa thành công!

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học “Thiết kế bài giảng điện tử”, Video, hoạt hình 

kiếm tiền Youtube bằng phần mềm Camtasia Studio

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

Khóa học HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ VIDEO CLIP CHO DÂN MARKETING CHUYÊN NGHIỆP

​​​​​

HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ QUẢNG CÁO VÀ ĐỒ HỌA CHUYÊN NGHIỆP VỚI CANVA

Hãy tham gia khóa học để trở thành người chuyên nghiệp. Tuyệt HAY!😲👍

 KHÓA HỌC VIDEO- XÂY DỰNG PHẦN MỀM QUẢN LÝ BẰNG MICROSOFT ACCESS

GOOGLE SPREADSHEETS phê không tưởng

Khóa hoc lập trình bằng Python tại đây

Hãy tham gia khóa học để biết mọi thứ

Để tham gia tất cả các bài học, Bạn nhấn vào đây 

Khóa học lập trình cho bé MSWLogo

Nhấn vào đây để bắt đầu học

Khóa học Ba, Mẹ và Bé - Cùng bé lập trình  TUYỆT VỜI

Khóa học sử dụng Adobe Presenter-Tạo bài giảng điện tử

Khóa học vẽ tạo giao diện demo cho website

Để thành thạo Wordpress bạn hãy tham gia khóa học 

Tham gia khóa học tại đây

Khóa học sử dụng Edmodo để dạy và học hiện đại để thành công

Nhấn vào đây để bắt đầu khóa học

==***==

Bảo hiểm nhân thọ - Bảo vệ người trụ cột

Cập nhật công nghệ từ Youtube tại link: congnghe.hocviendaotao.com
Tham gia nhóm Facebook
Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com
Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com

Nguồn: Tinh Tế