ChatGPT nie uratuje Ci życia w wypadku. BMW uczy sztuczną inteligencję rozbijania samochodów
Kiedy myślimy o sztucznej inteligencji, przed oczami mamy zazwyczaj wirtualnych asystentów układających nam plan wycieczki lub generujących grafiki. BMW pokazuje jednak zupełnie inne, inżynieryjne oblicze tej technologii.
Niemiecki producent łączy siły z europejskim gigantem AI, firmą Mistral, by uczyć algorytmy tego, co dla kierowców najważniejsze: przewidywania skutków wypadków drogowych.
Petabajt wirtualnego złomu
Zanim jakikolwiek nowy model samochodu trafi na fizyczny tor zderzeniowy (crash test), przechodzi prawdziwe piekło w świecie cyfrowym. W laboratoriach BMW co tydzień przeprowadza się tysiące wirtualnych symulacji wypadków.
Przez lata takich komputerowych testów firma wygenerowała potężną bazę danych, która waży już ponad jeden petabajt. To gigantyczny, historyczny zbiór informacji o tym, jak w ułamkach sekund gniecie się stal, jak pękają spawy i jak pochłaniana jest energia uderzenia. Zamiast nadal polegać wyłącznie na tradycyjnych narzędziach analitycznych, inżynierowie BMW postanowili nakarmić tymi danymi sztuczną inteligencję.
LIM zamiast LLM. Czym jest duży model branżowy?
Do analizowania tak skomplikowanej fizyki nie wystarczy zwykły, ogólnodostępny algorytm. Dlatego BMW nawiązało współpracę z firmą Mistral AI – czołowym europejskim twórcą sztucznej inteligencji. Zamiast tworzyć kolejny model językowy (LLM), firmy wspólnie budują system klasy LIM (Large Industry Model – Duży Model Branżowy).
Różnica jest fundamentalna. LIM nie jest szkolony na artykułach z Wikipedii i postach z forów internetowych. Jego „wiedza” pochodzi wyłącznie z surowych danych przemysłowych, telemetrii z testów bezpieczeństwa i parametrów fizycznych. Model ten ma wbudowaną inżynieryjną wiedzę o projektowaniu samochodów.
Co to oznacza w praktyce?
Dla inżynierów BMW oznacza to potężne przyspieszenie procesu badawczego. Wyszkolona na wirtualnych zderzeniach sztuczna inteligencja potrafi błyskawicznie wychwytywać anomalie w zachowaniu materiałów i optymalizować konstrukcję jeszcze przed zbudowaniem fizycznego prototypu.
Dla przeciętnego kierowcy wdrożenie takiej technologii oznacza z kolei, że kolejne generacje samochodów będą projektowane szybciej, a ich strefy zgniotu będą optymalizowane z niespotykaną dotąd precyzją. Współpraca BMW i Mistral AI to doskonały dowód na to, że bezpieczeństwo w motoryzacji przestaje zależeć wyłącznie od grubości blachy, a zaczyna opierać się na skuteczności algorytmów uczenia maszynowego.
