- Des ingénieurs du MIT ont développé le plus grand jeu de données open source sur la conception automobile, incluant l’aérodynamique, afin d’accélérer la conception de véhicules écologiques et de voitures électriques
- La conception automobile est un processus itératif et propriétaire, mené au fil d’années de simulations et de tests physiques
- Dans la conception automobile, des détails tels que les performances aérodynamiques ne sont généralement pas rendus publics
- Des outils d’IA générative peuvent être utilisés pour maximiser l’efficacité de la conception, mais jusqu’ici ces IA ne disposaient pas de données d’entraînement adaptées
- Importance du jeu de données DrivAerNet++
- Il s’agit à ce jour du plus grand jeu de données open source dans le domaine de l’aérodynamique automobile
- Il comprend plus de 8 000 conceptions automobiles, chacune fournie au format 3D
- Il fournit des données aérodynamiques ainsi que des informations de performance fondées sur des simulations de dynamique des fluides
- Les conceptions du jeu de données sont proposées sous divers formats, notamment maillages, nuages de points (Point Cloud) et listes de paramètres de conception, ce qui permet de les utiliser avec différents modèles d’IA
- Utilisable pour l’entraînement de modèles d’IA afin de concevoir plus efficacement
- L’IA peut apprendre à partir de ces données et générer rapidement de nouvelles conceptions
- Elle peut produire des résultats de conception innovants, comme une meilleure efficacité énergétique ou une autonomie accrue pour les véhicules électriques
- En simplifiant le processus de conception, elle peut contribuer à réduire les coûts de R&D et à favoriser le développement de véhicules durables
- Processus de développement du jeu de données
- Utilisation de modèles 3D fournis en 2014 par Audi et BMW
- Incluant les principales catégories de voitures particulières, telles que fastback, notchback et estateback
- Création de nombreuses nouvelles conceptions à partir des modèles existants via l’ajustement de 26 paramètres
- Notamment la longueur du véhicule, la structure du soubassement, l’inclinaison des vitres et la largeur des roues
- Les conceptions générées ont été optimisées afin de garantir l’absence de doublons
- Le jeu de données a été produit grâce à MIT SuperCloud, en mobilisant 3 millions d’heures CPU et 39 téraoctets de données
- Cas d’usage attendus
- Des modèles d’IA entraînés sur ce jeu de données pourront générer rapidement de nouvelles conceptions automobiles avec une aérodynamique optimisée
- Il sera possible de prédire rapidement l’aérodynamique d’une conception donnée afin d’estimer la consommation ou l’autonomie d’un véhicule électrique
- Le jeu de données devrait accélérer le développement de véhicules durables et respectueux de l’environnement
- Portée de la recherche
- L’automobile étant l’une des principales sources de pollution, l’innovation dans la conception joue un rôle important pour la protection de l’environnement
- Il devient possible de générer des formes automobiles 3D physiquement précises sans tests réels
- L’équipe de recherche estime avoir ainsi posé les bases d’outils de conception de nouvelle génération fondés sur l’IA
- Les résultats seront présentés à la conférence NeurIPS 2024
- La recherche a bénéficié du soutien du DAAD et du département de génie mécanique du MIT
- Dépôt des données : https://dataverse.harvard.edu/dataverse/DrivAerNet
- Suivi des issues : https://github.com/Mohamedelrefaie/DrivAerNet
1 commentaires
Commentaires sur Hacker News
Certains se demandent pourquoi la conception des nouveaux véhicules électriques est si mauvaise en termes de taille et de poids. Ils veulent une voiture familiale économique, mais il n’y a pas beaucoup d’options.
Les fichiers de données DrivAerNet sont disponibles sur Dataverse de l’université Harvard.
Le suivi des issues de DrivAerNet est disponible sur GitHub.
Les fichiers de données représentent plusieurs centaines de gigaoctets et nécessitent une connexion avec un compte institutionnel. Un utilisateur d’un petit laboratoire demande s’il peut emprunter les identifiants de quelqu’un d’autre.
La licence Creative Commons Attribution-NonCommercial n’est pas open source.
Un utilisateur qui souhaite concevoir une aile volante ou un avion RC demande s’il peut obtenir des résultats aérodynamiques via des logiciels FOSS.
Certains se plaignent que toutes les nouvelles voitures se ressemblent.
Certains estiment que le design est très réussi.
Certains trouvent que l’expression « verbing » rend la phrase difficile à lire.