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A Nissan está utilizando inteligência artificial (IA) para acelerar o lançamento de seus veículos elétricos, segundo o Interesting Engineering.
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A tecnologia, desenvolvida em parceria com a empresa britânica Monolith, combina 90 anos de dados da montadora com aprendizado de máquina para otimizar cada etapa do processo.
IA no volante da inovação
A parceria entre Nissan e Monolith foi renovada até 2027 e promete revolucionar o desenvolvimento de carros elétricos. A colaboração começou com o Nissan Leaf e, agora, se expande para outros modelos, utilizando IA para simular e validar o desempenho dos veículos com precisão inédita.
Ao integrar o software de engenharia avançado da Monolith e décadas de dados de testes, conseguimos simular e validar o desempenho com notável precisão.
Emma Deutsch, diretora de engenharia e operações de teste do Centro Técnico da Nissan na Europa, ao Interesting Engineering
A tecnologia de aprendizado de máquina permite que os engenheiros da Nissan usem dados históricos e simulações digitais para prever resultados e reduzir a dependência de protótipos físicos, economizando tempo, recursos e diminuindo o impacto ambiental.
Como a IA transforma os testes de veículos elétricos
Os engenheiros da Nissan, em Cranfield (Reino Unido), utilizam a plataforma de IA da Monolith para processar e aprender com o vasto acervo de dados acumulados em nove décadas. Isso ajuda a prever o desempenho dos carros em diversas condições, antes mesmo de irem para a pista.
“Essa abordagem não apenas acelera nosso tempo de lançamento no mercado, como, também, reforça o compromisso com a inovação e a sustentabilidade”, destaca Deutsch.
Entre os ganhos obtidos com a aplicação do sistema, estão:
- Redução significativa no tempo total de testes;
- Menor necessidade de protótipos físicos;
- Maior precisão nos resultados e diagnósticos;
- Economia de recursos e energia;
- Otimização de todo o ciclo de desenvolvimento.
Engenharia orientada por dados
A IA já mostrou resultados concretos. Em um dos testes, o sistema foi usado para analisar o torque ideal das juntas de parafusos do chassi. O algoritmo identificou a faixa ideal de aperto e sugeriu quais testes deveriam ser priorizados, reduzindo em 17% os experimentos físicos.
De acordo com a Nissan, aplicar esse processo a todos os modelos pode cortar pela metade o tempo total de validação. “Nossa missão é capacitar engenheiros com ferramentas de IA que tornem o desenvolvimento mais inteligente e rápido”, explica Richard Ahlfeld, CEO e fundador da Monolith.
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Além de prever resultados, a plataforma da Monolith conta com ferramentas, como o “Recomendador de Próximo Teste” e o “Detector de Anomalias“, que ajudam a identificar falhas e sugerir novos experimentos quase em tempo real.
“Os resultados do nosso trabalho com a Nissan demonstram como o aprendizado de máquina pode impulsionar a eficiência e a inovação na engenharia automotiva”, completa Ahlfeld.
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