BMW Group i Mistral AI rozwijają sztuczną inteligencję w dziedzinie symulacji wypadków
BMW GroupBMW Group i Mistral AI nawiązują współpracę na rzecz rozwoju zastosowań sztucznej inteligencji w symulacjach wypadków. Celem jest poprawa jakości, dokładności i szybkości realizacji złożonych zadań inżynieryjnych. Współpraca jest pierwszym etapem wdrożenia AI dostosowanej do konkretnych dziedzin w kolejnych obszarach rozwoju pojazdów oraz w łańcuchu wartości BMW Group.
Dla BMW Group wykorzystanie danych branżowych stanowi kluczowy czynnik pozwalający czerpać z rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję wartość dla firmy – powiedział dr Franz Decker, CIO i starszy wiceprezes BMW Group. – Łącząc nasze zbiory danych z możliwościami firmy Mistral AI w zakresie szkolenia modeli, tworzymy wyspecjalizowaną sztuczną inteligencję wspierającą realizację złożonych zadań rozwojowych.
Skala i złożoność symulacji wypadków
Skala i złożoność symulacji wypadków w BMW Group wskazują na potrzebę stosowania sztucznej inteligencji dostosowanej do konkretnej dziedziny. Co tydzień firma przeprowadza tysiące wirtualnych symulacji wypadków, generując duże ilości danych branżowych. Doprowadziło to do powstania bazy danych obejmującej ponad jeden petabajt danych z symulacji kolizji. Zapewnia ona szczegółowy wgląd w konstrukcję pojazdów i zachowanie materiałów, tworząc solidną podstawę do szkolenia przemysłowego modelu sztucznej inteligencji.
W obliczu rozwoju sztucznej inteligencji w przemyśle, która staje się nowym obszarem zastosowań tej technologii, nawiązanie współpracy z BMW Group jest dla nas ważnym krokiem – powiedziała Marjorie Janiewicz, dyrektor ds. przychodów w Mistral AI. – Ta współpraca pokazuje, w jaki sposób modele sztucznej inteligencji dostosowane do potrzeb konkretnej branży mogą pomóc w rozwiązywaniu złożonych wyzwań inżynieryjnych, takich jak symulacja wypadków.
Duże modele branżowe jako podstawa techniczna
BMW Group koncentruje się na tzw. dużych modelach branżowych (LIM – Large Industry Models). Są to systemy AI wyszkolone na danych przemysłowych i symulacyjnych specyficznych dla danej branży, pochodzących z procesu rozwoju pojazdów oraz testów bezpieczeństwa. W odróżnieniu od systemów AI ogólnego zastosowania, modele LIM zawierają wiedzę branżową bezpośrednio wbudowaną w model. Wymaga to nie tylko danych przemysłowych, ale także dogłębnej wiedzy branżowej oraz środowisk technicznych umożliwiających systemom AI uczenie się bezpośrednio na podstawie procesów rozwojowych BMW.
MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE
Partnerstwo podkreśla znaczenie danych przemysłowych dla kolejnego etapu tworzenia wartości w oparciu o dane w sektorze motoryzacyjnym.
Źródło: BMW Group
