Cada vez más, los fabricantes de coches están explorando el universo de la Inteligencia Artificial incorporando diferentes tecnologías en sus flujos de trabajo. El último en presentar avances en este sentido ha sido Toyota.
Los expertos de su Instituto de Investigación llevan 18 meses desarrollando técnicas de diseño basadas en la IA con un enfoque muy concreto: resolver problemas prácticos y agilizar el proceso de diseño, sobre todo en lo tocante a la aerodinámica de sus futuros coches.
Diseño e ingeniería: dos mundos muy diferentes unidos por la IA
Los expertos del Instituto de Investigación de Toyota (TRI) han desarrollado una herramienta de Inteligencia Artificial generativa que aúna diseño e ingeniería y tiene como objetivo ayudar a los diseñadores de coches a acortar los largos procesos de tiempo que requiere su trabajo.
En pleno auge, las herramientas de IA generativa hoy en día a menudo se utilizan como simple inspiración para los diseñadores, pues “todavía no pueden manejar las complejas consideraciones de ingeniería y seguridad que intervienen en el diseño real de un coche”, dice Avinash Balachandran, director del equipo del TRI que está trabajando en el proyecto.
Hasta ahora, lo más habitual era que el diseñador haga su trabajo y este después tenga que pasar por el departamento de ingeniería para su validación. “Muchas veces los ingenieros echan para atrás el trabajo de diseño porque no es viable y el diseñador ha de empezar de nuevo”, explica Balachandran.
Esa es una de las razones por las que la iteración del diseño de un coche lleva tanto tiempo, y uno de los motivos por los que el TRI llevan tiempo trabajando en una herramienta propia que aúne dos mundos tan diferentes. Su técnica, combina los puntos fuertes de la ingeniería tradicional con las capacidades de la IA generativa actual “DALL-E2, Imagen o StableDiffusion” son solo algunos ejemplos, según los investigadores.
En esencia, el trabajo de Toyota se basa en técnicas actuales de conversión de texto en imagen, a través de las cuales los diseñadores pueden empezar con un boceto y pedir a la herramienta de IA que proporcione variaciones de la imagen, por ejemplo, pidiéndole que la haga más elegante o más parecida a un todoterreno.
Dadas sus capacidades, es natural preguntarse cómo pueden aplicarse las herramientas actuales de generación de imágenes al diseño de ingeniería y, en particular, si la orientación por texto es suficiente para especificar restricciones cuantitativas de ingeniería.
En este sentido, el SRI apunta a que “ahora los diseñadores pueden imponer restricciones, como pedir a la IA que cumpla unos requisitos específicos de coeficiente aerodinámico”, por ejemplo. En plena electrificación, sin duda esta es una de las prioridades de la firma, ya que las mejoras aerodinámicas ayudarían a conseguir mayor autonomía de los vehículos eléctricos.
Pero más allá de para mejorar la resistencia aerodinámica, según el TRI también se puede emplear para ajustar las dimensiones del chasis y otros muchos parámetros: la altura del puesto de conducción, las dimensiones del habitáculo (que afectan a la maniobrabilidad, la ergonomía y la seguridad) podrían incorporarse ahora implícitamente al proceso de IA generativa.
De momento, en sus primeros ensayos “el equipo ha estado aplicando principios de la teoría de la optimización, muy utilizada en ingeniería asistida por ordenador a la IA generativa basada en texto-imagen”.
El algoritmo resultante permite al diseñador optimizar las restricciones de ingeniería al tiempo que mantiene sus indicaciones estilísticas basadas en texto para el proceso. Queda mucho por hacer, pero tras apenas 18 meses de trabajo del TRI con la IA parece haber avanzado significativamente.
Ayudar al trabajo de los humanos, sin reemplazarlos
Toyota no es el único fabricante de automóviles que empieza a incorporar incorporan la tecnología de inteligencia artificial en sus procesos de trabajo. Por ejemplo, Mercedes-Benz acaba de anunciar que pondrá en marcha un programa beta en el que los propietarios de vehículos podrán utilizar ChatGPT para dar órdenes de voz a sus sistemas de infoentretenimiento.
En cuanto a diseño de vehículos, Nvidia también ha recurrido a sus tecnologías de IA y simulación para crear Omniverse, una plataforma que permite flujos de trabajo en 3D, y que también usa BMW para realizar un seguimiento de las actualizaciones en el diseño de los vehículos (que, en este caso puede repercutir en la planificación de las fábricas).
Todavía no hay una métrica que cuantifique cómo la técnica de IA de Toyota puede acortar el proceso de diseño e iteración, pero la marca japonesa espera que “los diseñadores puedan explorar la idea cada vez más rápido”. Asimismo, la empresa puntualiza “que no pretende sustituir a los diseñadores humanos, sino ampliar su trabajo”.
Apoyar a los humanos con la tecnología es uno de los pilares del trabajo del TRI en cinco áreas de investigación, que incluyen la robótica, la IA centrada en el ser humano, la conducción interactiva, el aprendizaje automático y la energía.
Según Balachandran, las lecciones extraídas del desarrollo de la tecnología de conducción autónoma en los últimos años ponen de relieve la necesidad de que las máquinas colaboren con los humanos, no que los sustituyan. “Hay conocimientos que un experto puede aportar y que la IA no capta”, dijo. Así, su equipo busca la mejor combinación entre ambos.