Kapcsolatfelvétel

Zöld Közlekedés

Elképesztő távlatokat nyit a mesterséges intelligencia az autógyártásban

A világ leginnovatívabb autógyártójaként ismert Toyota a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazása tekintetében is vezető fejlesztőnek számít, és évek óta aktívan használja azt folyamatainak optimalizálásában.

Létrehozva:

|

A generatív AI technológia elősegíti a nagyobb adathalmazok, valamint az értékes minták könnyebb feldolgozását, így biztosítva szélesebb látókört a mérnökök számára. Az AI, VR- és AR-technológiák gyorsítják a tervezési folyamatot, elősegítve a kreativitást, miközben a biztonsági funkciókat továbbra is hiánytalanul ellátják. Az adatvezérelt gépi tanulás, anyagválasztás, felhasználói élmény és biztonsági funkciók terén alkalmazott AI tovább erősíti a Toyota vezető szerepét az innovációban.

A Toyota évek óta alkalmazza a mesterséges intelligenciát tervezési folyamataiban, ami hatékonyabb és innovatívabb járműveket eredményez. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a tervezők számára, hogy új tervezési lehetőségeket tárjanak fel, optimalizálják a teljesítménymutatókat és javítsák a biztonságot. A generatív AI-technikák, a VR- és AR-technológiák továbbfejlesztették a tervezési folyamatot, elősegítve a kreativitást és az együttműködést. Emellett a Toyota gépi tanulást használ az adatvezérelt meglátások, az anyagválasztás, a fokozott felhasználói élmény és a jobb biztonsági funkciók érdekében.

A Toyota teljes mértékben felhasználja a mesterséges intelligencia (AI) erejét a tervezési folyamatokban, és ezzel átalakította az autóipart. A vállalat a technológia hasznosításával javítja járművei megjelenését, teljesítményét és általános felhasználói élményét. Az AI lehetővé teszi a tervezők és mérnökök számára, hogy nagy mennyiségű adat elemzése és értékes minták feltárása révén kreatív terveken dolgozzanak, így új alternatívákat fedezhetnek fel. Ez a modern megközelítés optimalizálja a folyamatokat, csökkenti az ismétlések számát és növeli a tervezés hatékonyságát. A Toyota erős elkötelezettsége az innováció iránt figyelemre méltó eredményeket hoz, hatékonyabb és innovatívabb járműveket eredményezve. Emellett a mesterséges intelligencia alkalmazása a tervezési folyamat során javítja a járművek teljesítményét és növeli a biztonságot. Ami a teljesítményt illeti, számos tényező, például a hajtáslánc hatékonyságának és a motor teljesítményének elemzésével segíthet az üzemanyag-fogyasztás csökkentésében. Az optimalizált AI-alapú tervezés csökkenti a légellenállást és maximalizálja az energiafelhasználást. Hasonlóképpen, a Toyota a nagyméretű valós adathalmazok feldolgozásával biztosíthatja járművei biztonságát.

Advertisement

A Toyota AI-alapú kezdeményezései az autóipari tervezésben

A Toyota támogatja tervezőcsapatait és mérnökeit abban, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási technikák integrálásával új tervezési lehetőségeket fedezzenek fel. Ennek egyik fontos példája a Toyota Research Institute (TRI) által kifejlesztett, generatív mesterséges intelligencián alapuló úttörő technika. Ez a módszer lehetővé teszi a tervezők számára, hogy a mérnöki korlátok és a tervrajzok összevonásával optimalizálják paramétereiket, például a légellenállást és a futóműméreteket. A tervezők a mesterséges intelligencia segítségével hatékonyabban összehangolhatják a tervezési korlátokat és a műszaki követelményeket, ami jelentős javulást eredményez a járműtervezésben. A tervezők nagy mennyiségű tervezési adatot elemeznek, mintákat határoznak meg és innovatív alternatívákat dolgoznak ki a mesterséges intelligencia algoritmusok segítségével. Ez nemcsak az iteratív tervezési folyamatot gyorsítja fel, hanem a szervezeten belül is elősegíti a kreativitás és az innovatív tervezési gondolkodás kultúráját.

Advertisement

AI-vezérelt virtuális valóság és kiterjesztett valóság az autóipari tervezésben

Toyota virtuális valóság (VR) és kiterjesztett valóság (AR) technológiákat használ a járműtervezési folyamatában. A VR-szimulációk lehetővé teszik a tervezők számára, hogy virtuális környezetekben merüljenek el, így nagyfokú realizmussal és interaktivitással elemezzék és felülvizsgálják terveiket. Ez megkönnyíti a tervezési elemek jobb vizualizálását és vizsgálatát, csökkentve a fizikai prototípusok kifejlesztésének szükségességét és racionalizálva a termékfejlesztést. Hasonlóképpen, az AR-technológiák fontosak a tervezők és mérnökök közötti együttműködés és kommunikáció megkönnyítésében. Az AR lehetővé teszi a tervezők számára, hogy alternatívákat lássanak, értékeljék az alkatrészek integrációját, és kísérletezzenek különböző színsémákkal vagy tervezési jellemzőkkel, amikor a digitális elemeket fizikai modellekbe vagy valós környezetbe ágyazzák. Ez az együttműködő megközelítés javítja a döntéshozatalt és hatékonyabb tervezési iterációkat ösztönöz. Az AI-alapú kezdeményezésekkel összhangban a VR- és AR-technológiák a Toyota járműtervezési folyamatához kapcsolódnak. A tervezési alternatívák optimalizálását és fejlesztését a VR-szimulációkban és AR-felületeken használt AI-algoritmusok vezérlik az értékelés, a fejlesztés és a kommunikáció érdekében.
Ezek a technológiák egymással együtt lehetővé teszik a Toyota számára, hogy vezesse a tervezési innovációt, javítsa az együttműködést és felgyorsítsa a legkorszerűbb járművek fejlesztését.

Advertisement

A generatív mesterséges intelligencia alkalmazása

A Toyota generatív mesterséges intelligenciát használ a járműtervezési folyamat javítására és hatékonyabb tervek kifejlesztésére. Az autóipari tervezéssel összefüggésben ez lehetővé teszi a tervezők számára, hogy új járműterveket hozzanak létre a gépi tanulási algoritmusok és hatalmas adathalmazok felhasználásával. A Toyota mérnökei optimalizálhatják a különböző paramétereket és teljesítménymérőket, ugyanakkor megőrizhetik kreativitásukat azáltal, hogy a generatív AI modellekre mérnöki megkötéseket alkalmaznak. Ez az integráció biztosítja, hogy a generált formatervek megfeleljenek az esztétikai előírásoknak és mérnöki megfontolásoknak. A múltban a tervezők nyilvánosan elérhető szöveg-kép generatív AI-eszközöket használtak kreativitásuk fokozására. Ezekből az eszközökből hiányzik különösen az a képesség, hogy figyelembe vegyék a bonyolult műszaki és biztonsági megfontolásokat, amelyek elengedhetetlenek az autótervezéshez. A TRI egy olyan innovatív technikát alkalmaz, amely a Toyota mérnöki megkötéseit beépíti a generatív mesterséges intelligencia modellekbe, hogy a tervezők számára egy hatékonyabb eszközt biztosítson az újszerű járműtervek megalkotásához. Jelenleg például a generatív AI folyamat implicit integrálása lehetséges olyan paraméterekkel, mint az aerodinamikai légellenállás, az alváz mérete és a teljesítmény mérőszámok. A TRI optimalizációs elméletet alkalmazó algoritmust hozott létre a mérnöki korlátozások optimalizálására, miközben követi a tervezők szöveges utasításait. A TRI generatív AI-technikája a tervezők által megadott szempontoktól függően képes optimalizálni a teljesítménymérőket. A tervező például kérhet egy eredeti prototípuson alapuló tervkészletet, miközben egyidejűleg olyan paramétereket is kihasználhat, mint az aerodinamikai légellenállás. Így a tervezők különböző tervezési lehetőségeket vizsgálhatnak meg, miközben figyelembe veszik a fontos teljesítménytényezőket. A TRI generatív AI megközelítése ennek köszönhetően számos előnyt hordoz magában.

Advertisement

Forrás: Toyota Central Europe – Hungary Kft.

Advertisement

Zöld Közlekedés

Forradalmi megközelítés a levegőminőség értékelésében

Magyar közreműködéssel születtek új javaslatok a levegő biokémiai minősítésére és a levegőminőség szabályozására Európában.

Létrehozva:

|

Szerző:

Töltse ki a napelem-kalkulátort, és tudja meg, mennyibe kerülhet az Ön rendszere! Ingyenes kalkulálás itt (x)

Nagyszabású kutatási együttműködés eredményeként új javaslatok születtek a levegő biokémiai minősítésére és a levegőminőség szabályozására Európában – írta meg az alternativenergia.hu. A nemzetközi kutatás eredményei és következtetései a Nature folyóiratban jelentek meg, a cikk egyik szerzője Salma Imre, az ELTE légkörkémikusa – olvasható az Eötvös Loránd Tudományegyetem (ELTE) MTI-hez eljuttatott közleményében. Mint kiemelik, a kutatók bíznak abban, hogy eredményeik, amelyek pontosabban veszik figyelembe a szálló por egészségi hatásait, jelentősen hozzájárulhatnak Európa levegőjének javításához. A közlemény szerint a rossz környezeti levegőminőség – amelyet leginkább a szálló por (aeroszol) magas koncentrációszintje okoz – az egyik legsúlyosabb közegészségi probléma világszerte. Az aeroszol keletkezésének, kémiai, fizikai és biológiai tulajdonságainak és hatásainak jobb megismerése, valamint a levegőszennyezők közötti kapcsolat vizsgálata az elmúlt években a légkörkémiai kutatások előterébe került.

A szálló por okozta betegségek kialakulásában több tényező együttes és bonyolult kölcsönhatása játszik szerepet. A levegő minőségének objektív vizsgálata ezért kulcsfontosságú a megfelelő intézkedések meghozatalához. A kutatás a levegőminősítés módszertanának javítását célozta tudományos megalapozottsággal, és külön kiemelve a közúti gépjárműforgalom és a fatüzelés jelentős levegőkörnyezeti kockázatait. Az eredményeket összefoglaló tanulmány a Nature folyóiratban jelent meg a napokban. Első megközelítésben a levegőminőség vizsgálatakor a szakemberek az aeroszol tömegét használják mérőszámként, amelyet azután egyéb tulajdonságok figyelembevételével finomítanak. A legújabb kutatási eredmények azonban arra utalnak, hogy a szálló por egészségi hatásainak egyik legfontosabb mechanizmusa a sejti szinten kialakuló oxidáns-antioxidáns egyensúly felborulása a légzőrendszerben, ami oxidatív stresszhez vezethet, végezetül pedig atípusos gyulladáson keresztül növeli a különféle megbetegedések kockázatát.

Mindezt okozhatják a szennyezett levegőben kialakuló, nagy oxigéntartalmú és erősen reakcióképes kémiai anyagok, az ROS oxigénspecieszek, de okozhatja a tüdő antioxidáns védelmi rendszerének a gyengülése is. Ezt a fajta, az aeroszol által kiváltott oxidatív stresszt az oxidatív potenciállal (OP) lehet mérni és minősíteni, amely érték a részecskék több, káros tulajdonságát is figyelembe veszi. A nemzetközi összefogással készült tanulmányban 43 európai helyszínről származó, azonos eljárással és kétféle (AA és DTT) sejtmentes vizsgálattal meghatározott eredményeket vettek figyelembe. A Grenoble Egyetem professzora, Gaëlle Uzu vezetésével készült kutatás átfogó kiértékelési rendszerébe az ELTE TTK Kémiai Intézet BpART Laboratóriumának friss eredményei kerültek be.

Advertisement

“Megvizsgáltuk az oxidatív potenciál térbeli eloszlását Európában eltérő típusú levegőkörnyezetekben, majd különböző forgatókönyvek kiértékelésével betekintést kaptunk a levegőminőség szabályozásának újabb lehetőségeibe” – mutatott rá a kutatás jelentőségére Salma Imre, a hazai csoport vezetője, aki elmondta: a különböző szennyező források elemzésével olyan stratégiákat azonosítottak, amelyek tisztább és egészségesebb levegőhöz vezethetnek. A kutatók kimutatták, hogy célszerű az oxidatív potenciált, valamint a fő légszennyező forrásokat (például biomassza-tüzelés, szilárd fosszilis anyagok égetése, közúti gépjárműforgalom) és kiemelt (például fűtési és fűtésen kívüli) időszakokat külön-külön is figyelembe venni a légköri koncentrációk mellett vagy akár helyett. Eredményeik alapján tudományos szintű javaslatokat fogalmaztak meg az Európai Unió Tanácsa részére egy új típusú szabályozás módszertanára vonatkozóan – írják a közleményben.

Mint kiemelik, a kutatás részvevői bíznak benne, hogy eredményeik hozzájárulnak egy élhetőbb, egészségesebb levegőjű Európához. A tanulmány ugyanakkor nem csak a szakpolitika, de a kutatói közösség számára is fontos lehet az aeroszolok káros egészségi hatásainak a jobb megismerése céljából – hangsúlyozzák. A BpART Laboratórium tagja Salma Imre mellett Weidinger Tamás, Rohonczy János, Vasanits Anikó és Vörösmarty Máté. A kutatásban doktorandusz és végzős egyetemi hallgatók is rendszeresen részt vesznek, jelenleg három hallgató dolgozik kapcsolódó témákon. Bővebb információ a BpART Laboratórium weblapján található meg.

Advertisement
Tovább olvasom

Ezeket olvassák