Десятилетиями автопроизводители наслаждались роскошью, не связанной с самой мягкой кожей или плавностью моторов. Их роскошью было время: некоторые популярные автомобили и грузовики выпускались по десять лет и дольше без полноценного редизайна.
Теперь часы тикают быстрее, и всё благодаря Китаю. Такие компании, как BYD, превращают электромобили и другие модели из чертежей в выставочные образцы за два года или даже быстрее.
General Motors — один из западных автопроизводителей, стремящихся соответствовать этому стремительному темпу. Компания использует искусственный интеллект и симуляции, чтобы резко сократить время разработки. Инициативу возглавляет Стерлинг Андерсон — технолог и эксперт по робототехнике, ранее руководивший разработкой автопилота Tesla и Model X, а затем ставший сооснователем компании Aurora Innovation, занимающейся беспилотными грузовиками. В июне прошлого года GM переманила Андерсона на должность директора по продуктам, предложив пакет стоимостью $40 млн, чтобы курировать создание автомобилей, автономных моделей, аккумуляторов, программного обеспечения и других технологий.
Как GM ускоряет свои разработки
В ходе недавнего видеозвонка Андерсон и Джейсон Фишер, исполнительный директор GM по виртуальной интеграционной инженерии, рассказали о новейших процессах проектирования компании. Но сначала Андерсон обозначил широкую картину того, как ИИ трансформирует всё, что было раньше.
Андерсон считает, что инженерное творчество и дизайн прошли через три основные эпохи, начиная с тысячелетий эмпирического проектирования, когда создатели в основном подражали природе, строили и тестировали модели, медленно, дорого и с узкой направленностью.
«Отличный пример — полёт, — говорит Андерсон. — Люди смотрели на птиц и думали: “Эти крылья, похоже, неплохо работают. Давайте сделаем что-то подобное”».
По его словам, появление виртуальных инструментов вроде САПР и вычислительной гидродинамики в 1950-х годах положило начало второй эпохе. У разработчиков появились более совершенные методы работы, но они оставались разрозненными в рамках неэффективного процесса «передачи эстафеты». «Дизайнерам всё равно приходилось перебрасывать что-то через стену другим инженерам, которые в итоге всё равно должны были строить этот эмпирический актив», — объясняет он. В автомобилестроении это означало, что сначала создавались прототипы, а затем интегрировались и оценивались многочисленные функции, многие из которых разрабатывались отдельно: электрические системы, терморегуляция, безопасность, ходовые качества, управляемость и так далее.
Сегодняшняя третья эпоха характеризуется ИИ и симуляциями, способными объединить все эти функции в единый виртуальный инструмент разработки, говорит Андерсон. Теперь инженер-конструктор может примерно за минуту увидеть, как изменение в конструкции повлияет на готовый автомобиль, тогда как раньше на это уходило до 15 часов. Результат, по его словам, — «радикально ускоренный процесс создания продуктов в GM».
GM применяет этот подход к самоуправляемым автомобилям, LMR-батареям, программе Cadillac в Формуле-1, системам обороны и технологиям для ровера Pegasus от Lunar Outpost — части миссии NASA «Артемида», цель которой — высадить астронавтов на Луну в 2028 году.
Фишер рассказывает, что проприетарная среда GM позволяет инженерам одновременно разрабатывать и оптимизировать аппаратное и программное обеспечение задолго до этапа создания физического прототипа.
В ходе экранной демонстрации Фишер запускает цифровую модель Cadillac Escalade IQ через маневр уклонения из теста Consumer Reports, который издание использует для оценки способности автомобиля к экстренному уходу от препятствия. Сложное двойное перестроение — серьёзное испытание управляемости и устойчивости электрического внедорожника в стрессовых условиях. Раньше физические тесты можно было начинать только после того, как множество систем, включая шасси, силовую установку, рулевое управление, тормоза, подвеску, датчики и системы контроля, были разработаны по отдельности и собраны воедино. Инженеры месяцами тестировали и калибровали прототипы на полигонах и реальных дорогах.
Теперь GM может запускать детализированные, основанные на физике модели в тысячах симулированных сценариев — снег и дождь, разные дорожные условия, различные настройки подвески. «Мы можем провести полную виртуальную калибровку ещё до того, как автомобиль будет построен, — говорит Фишер. — Мы получаем систему, которая хорошо работает не только в идеальных условиях, но и закалена реалиями реального мира».
Связанная статья: ИИ-модели, обученные на физике, меняют инженерию
Этот подход позволил вдвое сократить время создания электрического GMC Hummer: от первоначального проекта до выставочного зала прошло два года вместо обычных четырёх-пяти. Цель GM — перевести полный спектр автомобильных и технологических программ на этот сверхбыстрый путь разработки.
«Мы пока не достигли этого, но дайте нам минуту», — говорит Андерсон.
Моделирование фронтальных краш-тестов также ускорилось. Раньше «тяжёлый вычислительный метод» требовал 15 часов расчётов, говорит Фишер. С использованием ИИ-подхода, основанного на вероятностях, время вычислений сократилось до менее чем минуты. Это позволяет инженерам сосредоточиться на дополнительных сценариях, «которые было бы трудно, ограничено или откровенно непрактично воспроизвести только с физическими автомобилями», отмечает Фишер. «Инженеры находят слабые места раньше и исправляют их раньше, чтобы выйти на этап физических испытаний с более прочным и доработанным автомобилем».
Симуляции «с человеком в контуре» добавляют человеческие переменные к характеристикам автомобиля, моделируя, например, поведение мужчины из Бостона за рулём в январе или женщины из Феникса в пустынной жаре. Такие симуляции используются для оценки реакции людей на нагрев и охлаждение в салоне, а также в более суровой обстановке — на поверхности Луны.
В отличие от первых лунных экспедиций NASA 1960-х и 1970-х годов, GM может реалистично смоделировать то, что астронавт или транспортное средство испытают после этого «маленького шага». Фишер говорит, что работа над новым лунным ровером для NASA доказывает огромную пропускную способность инструментов виртуализации и симуляции.
«Мы можем изменять гравитацию, корректируя физические параметры в программе, — объясняет он. — Наши инженеры в комнате в Мичигане способны имитировать реальные условия вождения для разработки шин для лунной среды».
Андерсон, обладатель степени PhD в области машиностроения от MIT, где он специализировался на робототехнике, отмечает, насколько эти инструменты критичны для разработки беспилотных автомобилей. «Мы можем смоделировать 100 дней вождения за один день и приближаемся примерно к 2 миллионам симуляционных прогонов в неделю, что помогает нам исследовать граничные случаи, опасные или непрактичные для физического воспроизведения», — говорит он. «Это не заменяет дорожные испытания, но делает каждый реальный километр более ценным, а каждое решение о выпуске — более обоснованным».
ИИ даже применяется в проектировании такого легендарного и прибыльного автомобиля, как Chevrolet Corvette. Генеративное физическое проектирование отвечает за опорный кронштейн, который удерживает массивную композитную крышку люка Corvette, чтобы лучше демонстрировать двигатель V8 этого спорткара. Для дополнительных кронштейнов люка безымянный ИИ-дизайнер обратился к природе, создав форму, напоминающую корни и ветви дерева, которая оказалась легче, жёстче и долговечнее оригинала.
«Это действительно становится новой нормой для General Motors», — заключает Фишер.