Реклама

Якісне розміщення рекламних матеріалів на трастових ЗМІ проектах. Вигідні умови і ціни для нових замовників!

Останні новини

Романенко: Fire Point заповнив вакуум далекобійної зброї, яку відмовлявся давати Захід

Українські інноваційні розробки змогли заповнити вакуум, який виник через небажання західних партнерів постачати сучасне далекобійне озброєння. Про це повідомив політолог Юрій Романенко у своєму...

IBM змінює підхід до аеродизайну гоночних машин

Компанія IBM об’єднала зусилля з виробником гоночних авто Dallara Group, щоб змінити підхід до проєктування машин. У центрі цього партнерства — штучний інтелект і навіть квантові обчислення, які мають зробити складні інженерні розрахунки значно швидшими.

Від годин до хвилин

Сьогодні створення аеродинаміки для гоночного автомобіля — це довгий і ресурсомісткий процес. Інженери запускають складні симуляції, які можуть тривати годинами. Але перші результати співпраці показують: цей час можна скоротити до кількох хвилин.

Це означає, що команди зможуть швидше тестувати різні варіанти дизайну ще на ранніх етапах розробки. А в автоспорті це критично — навіть невелика зміна форми кузова може суттєво вплинути на швидкість і керованість.

Як допомагає штучний інтелект

Основну роль у цьому прориві відіграє ШІ. Інженери створюють спеціальні моделі, які навчаються на величезних масивах даних — зокрема на точних аеродинамічних симуляціях Dallara.

Завдяки цьому система може передбачати поведінку повітряних потоків навколо автомобіля просто на основі його форми. Тобто замість повноцінної симуляції інженери отримують швидку оцінку — і можуть одразу рухатися далі.

У перспективі ці моделі доповнять реальними даними з випробувань у аеродинамічних трубах і на трасі, що зробить їх ще точнішими.

Чому це складно

Проєктування гоночного авто — це завжди баланс. Потрібно одночасно враховувати притискну силу, опір повітря, стабільність і реакцію машини на різних швидкостях і в різних умовах. Іноді навіть незначна зміна конструкції може кардинально змінити поведінку автомобіля.

Саме тому швидкі інструменти аналізу дають величезну перевагу: вони дозволяють перевіряти більше ідей і знаходити оптимальні рішення швидше, ніж конкуренти.

Де тут квантові технології

Окрім ШІ, компанії також експериментують із квантовими обчисленнями — напрямком, який поки лише розвивається, але має великий потенціал. Ідея в тому, щоб у майбутньому використовувати квантові алгоритми для ще складніших симуляцій, які сьогодні потребують надпотужних комп’ютерів.

Поки що це дослідження, але вже зараз зрозуміло: поєднання класичних методів, штучного інтелекту та квантових технологій може суттєво змінити підхід до інженерії.

Що це означає для майбутнього

Співпраця IBM і Dallara — це не лише про автоспорт. Такі технології можуть знайти застосування і в серійному автомобілебудуванні, де важливі ефективність, економія пального та екологічність.

У підсумку йдеться про новий рівень проєктування: коли інженери не витрачають години на кожну перевірку, а можуть швидко перебирати десятки варіантів і обирати найкращий. І якщо ці підходи приживуться, автомобілі майбутнього можуть з’являтися значно швидше — і бути значно ефективнішими.

0 0 голоси
Рейтинг матеріалу
Підписатися
Сповістити про
guest
0 коментарів
Найстаріші
Найновіше Найбільше голосів
Зворотній зв'язок в режимі реального часу
Переглянути всі коментарі

Головне за день