Nissan usa IA para acelerar desenvolvimento
Por Pedro Junceiro
A Nissan está a utilizar os recursos mais avançados de Inteligência Artificial (IA) para acelerar o desenvolvimento de automóveis, recorrendo à parceria estratégica com a fornecedora Monolith. Ao diminuir o número de testes físicos de protótipos nas estradas, a marca nipónica também pretende reduzir o tempo necessário para o lançamento de carros novos.
Esta colaboração está alinhada com o Re:Nissan. Entre as prioridades inscritas no plano, encontra-se, precisamente, a ambição de colocar os produtos novos nas mãos dos clientes mais rapidamente, o que pressupõe uma redução significativa nos tempos de conceção e desenvolvimento, missão que o fabricante pretende cumprir com o apoio de parceiros que impulsionem a inovação e a eficiência operacional.
Utilizada, inicialmente, para validar os testes da geração nova do Leaf, compacto elétrico que está em processo de lançamento, a tecnologia de IA da Monolith será utilizada em toda a futura gama de carros da marca japonesa para o mercado europeu, com os engenheiros do Centro Técnico de Cranfield, Reino Unido, a utilizarem a inteligência artificial para preverem os resultados dos testes físicos com mais precisão. Isto reduzirá a dependência do trabalho com protótipos e agilizará todo o processo de desenvolvimento. E, assim, as equipas que trabalham nestes programas passarão a concentrar-se mais na resolução prática de problemas e na tomada de decisões.
A parceria que a Nissan mantém com a Monolith foi prolongada por dois anos, depois de contribuir para redução de 17% no número de testes físicos, comparativamente a planos de desenvolvimento equivalentes realizados sem o apoio de IA. Segundo Emma Deutsch, do Centro Técnico Europeu, “ao integrarmos este ‘software’ que considera os dados de décadas de testes, conseguimos simular e validar o desempenho dos carros novos com uma precisão notável. Os modelos de aprendizagem automática, treinados com uma combinação de registos históricos e simulações digitais, permitem-nos reduzir a dependência de protótipos físicos, diminuindo, significativamente, os tempos de desenvolvimentos e os recursos consumidos por estes programas”.
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