Toyota Research Institute (TRI) dio a conocer una técnica de inteligencia artificial (IA) generativa para amplificar a los diseñadores de vehículos. Actualmente, los diseñadores pueden aprovechar las herramientas generativas de IA 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.
«Las herramientas generativas de IA 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 del automóvil», dijo Avinash Balachandran, director de la División de Conducción Interactiva Humana (HID) de TRI, cuyo equipo trabajó en la tecnología. «Esta técnica combina las fortalezas de ingeniería tradicionales de Toyota con las capacidades de vanguardia de la IA generativa moderna».
Los investigadores del TRI publicaron dos artículos que describen cómo la técnica incorpora restricciones de ingeniería 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 conducción y las dimensiones de la cabina (que afectan el manejo, la ergonomía y la seguridad) ahora se pueden incorporar implícitamente en el proceso generativo de IA. El equipo vinculó los principios de la teoría de optimización, utilizada ampliamente para la 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 basadas en texto para el proceso generativo de IA.
Como ejemplo, un diseñador puede solicitar, a través de un mensaje de texto, un conjunto de diseños basados en un boceto prototipo inicial con propiedades estilísticas específicas como «elegante», «similar a un SUV» y «moderno», al tiempo que optimiza una métrica de rendimiento cuantitativa. 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 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 senior de la División de IA Centrada en el Ser Humano (HCAI) de TRI, cuyo equipo colaboró con el equipo de Human Interactive Driving en este proyecto.
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.
Fuente: Toyota Research Institute
