A IA projetou o carro

O mundo automotivo está repleto de ferramentas avançadas de visualização 3D e plataformas VR imersivas, mas seu carro novo comum ainda entra no mundo como um esboço.

Esses modelos tradicionais passam por infinitas iterações e refinamentos de todos os ângulos, antes de serem transformados manualmente em modelos 3D, alguns morrendo no mundo digital, outros esculpidos em argila para melhor visualizar linhas e personagens. Este é apenas o início de um processo de planeamento e desenvolvimento que muitas vezes demora meia década ou mais.

Isso significa que muitos dos novos automóveis que os concessionários irão enviar neste verão foram esboçados pela primeira vez em 2020 ou 2021, projetos que começaram quando os incentivos ao combustível se generalizaram, os carros EV dispararam como fogo e os dias da combustão interna estavam contados.

Hoje tudo mudou. O segundo acto da administração Trump aumentou todos os tipos de incentivos aos veículos eléctricos, ao mesmo tempo que introduziu tarifas e restrições à importação/exportação. Os fabricantes de automóveis que outrora se comprometeram a tornar-se totalmente eléctricos até ao final da década estão agora a transformar os motores em algo que se move e as fábricas são reavaliadas às pressas para enfrentar o pior das restrições às importações.

Entre todos, temos o agente de boom de IA, que um número crescente de fabricantes está aproveitando naquele movimento de janela de design e desenvolvimento de 60 meses de novos carros. Tal como acontece com a maioria dos aspectos da IA, o potencial é enorme. Portanto, as ramificações são ainda mais perturbadoras.

Na GM, esse novo processo de desenvolvimento automotivo recebe uma injeção de IA durante a fase de design. Dan Shapiro, designer criativo da General Motors, me acompanhou no fluxo de trabalho, que sempre começa com um design humano. “Isso é o que eles descreveram”, diz ele, “e a IA está nos ajudando a ver isso mais rapidamente.

Ao inserir as formas desenhadas à mão em uma ferramenta comercial chamada Vizcom, Shapiro conseguiu criar um modelo 3D completo e uma animação em horas, um processo que ele disse anteriormente “levou vários meses para muitas equipes”.

Um exemplo do conceito de Shapiro foi um carro com linhas agressivas que ficaria em casa nas ruas da cidade à noite. Escrevendo como se sugerisse: “Crie uma cena de ação dinâmica deste veículo-conceito Chevy… ruas vazias elevadas. Cidade moderna”, ele criou uma animação simples. Logo ele estava percorrendo os tipos de estradas perpetuamente molhadas que são obrigatórias no futuro do cyberpunk.

Em algumas iterações, as tampas verticais das rodas desapareceram, mas algumas melhorias estavam prontamente disponíveis e as melhorias relançadas foram rapidamente corrigidas.

Por enquanto, pelo menos, essas animações são usadas apenas internamente como um modo de rolagem para ajudar as equipes de GM a ver o que funciona. E Shapiro tem sido inflexível ao dizer que as pessoas estão sempre projetando coisas, não IA: “Ainda somos os monges decidindo o que parece ser um Buick, um GMC, um Cadillac e, neste caso, um Chevy”.

Mas a IA também tem poder nisso.

A dinâmica de fluidos computacional (CFD) é a ciência que determina quão bem um fluido flui em torno de uma determinada forma. O CFD ajuda os EVs a ir um pouco mais longe com a carga, e os caminhões pequenos oferecem melhor resistência ao vento. A partir de 2018, uma empresa suíça chamada Neural Concepts trouxe o poder das redes neurais para a tecnologia CFD. Tarefas que antes levavam horas em supercomputadores podem ser simuladas em minutos em GPUs como as da Nvidia.

A Neural Concepts aplicou sua tecnologia a tudo, desde sedãs familiares a pilotos de Fórmula 1 (a Williams Racing é um cliente) e, embora a maioria de seus clientes tenha preferido permanecer anônimo, mantendo em segredo os detalhes de suas ferramentas e processos de design, a Jaguar Land Rover (JLR) tem recentemente elogiado a tecnologia. No Nvidia GTC deste ano, Chris Johnston, especialista técnico sênior da JLR, disse que trabalhos aeronáuticos que antes levavam 4 horas agora podem ser concluídos em 1 minuto.

A GM está no mesmo caminho, desenvolvendo o que chama de “túnel de vento virtual baseado em IA”. Scott Parrish, associado técnico e gerente de laboratório da GM R&D, me fez uma demonstração. “Desenvolvemos um modelo de IA para fornecer previsões quase instantâneas”, disse ele. Designers e engenheiros podem arrastar e soltar superfícies e acessar feedback quase instantaneamente.

Não são apenas os carros que estão sendo reformados. O processo GM também está mudando. Onde anteriormente os designers entregavam modelos aos engenheiros de CFD, que testavam dias ou semanas antes de fornecer feedback, agora é mais iterativo. E, como os designers podem gerar modelos 3D rapidamente, o trabalho de CFD pode começar mais cedo.

Contudo, estes sistemas automatizados não são perfeitos. “Estamos construindo sistemas autônomos que projetam carros para pessoas com visão forte”, disse o CEO e cofundador da Neural Concept, Pierre Baqué. “O valor vem da combinação da velocidade da IA ​​e do julgamento humano, não removendo o humano da equação.”

A aparência do carro e o corte do ar não são os únicos aspectos que contribuem para o roteiro de desenvolvimento de meia década. A codificação é cada vez mais um grande negócio. A entrada em veículos definidos por software significa uma integração mais complexa para empresas que impulsionaram e impulsionaram vale bilhões. A IA também parece ter um papel potencial aqui.

Na Nissan, o foco principal é automatizar algumas tarefas servis de desenvolvimento de software, como testes unitários. Takashi Yoshizawa, executivo corporativo da Nissan responsável pelo software específico para veículos, disse-me que essas ferramentas de geração “melhoram o desempenho tanto em velocidade quanto em qualidade”.

Um refrão comum entre as empresas é que a IA deve aumentar a eficiência dos funcionários, eliminando tarefas servis e não cortando o ecossistema. Os representantes da GM foram inflexíveis. “Isso é algo que afeta muitas pessoas, mas a maneira como estamos realmente aproveitando isso permite que as pessoas façam o que realmente querem”, disse Bryan Styles. Ele é o diretor de inovação em design e operações de tecnologia da GM Global Design.

Peter Baqué, da Neural Concepts, disse o mesmo sobre seus clientes: “Nosso país foi projetado para aumentar as equipes de máquinas, não para reduzi-las”.

Matteo Licata não tem tanta certeza. Outrora designer de automóveis, agora professor do IAAD (Istituto di Arte Applicata e Design) em Torino. “Os planos de Jobs para o estúdio não desaparecerão imediatamente, mas a meu ver, só um tolo acreditaria que um aumento tão grande de produtividade não afetaria o ecossistema do estúdio de uma forma ou de outra”, disse ele.

Isto tem mais implicações para os estudantes de Licata. “Entrar no design de um carro já era muito difícil antes da IA, e agora é ainda mais difícil”, disse ele.

Se a IA é um serviço ou uma desgraça depende em grande parte da prudência dos desenvolvedores ao implantá-la. Alguns são melhores que outros. Recentemente enviei algumas supostas fotos.fotos antigas de famíliaNa realidade, as imagens geradas pela IA quase não se pareciam em nada com as reais.

Elimina erros de marketing e a velocidade é o objetivo do tempo. As injeções de IA nos processos de design da GM já estão sendo usadas em seus carros, mas ninguém comentará quando chegarão ao mercado. Por seu lado, a Nissan está a trabalhar em direção a uma meta de 30 meses para carros novos, enquanto luta para recuperar o ímpeto no mercado dos EUA.

Isso é hercúleo? Descobriremos em 2019.