NISSAN: SZTUCZNA INTELIGENCJA PRZYSPIESZA TESTY NOWYCH POJAZDÓW

Nissan rozszerza współpracę z firmą Monolith, wykorzystując sztuczną inteligencję do skrócenia procesu rozwoju pojazdów i ograniczenia liczby testów fizycznych.

Partnerstwo, obowiązujące do 2027 roku, wspiera globalny plan transformacji RE:Nissan, koncentrujący się na szybszym dostarczaniu samochodów, efektywności operacyjnej i innowacjach technologicznych.

---

Zobacz relacje:

HYUNDAI: NOWY IONIQ 9 ŁĄCZY TECHNOLOGIE AI Z MOBILNOŚCIĄ
 

TECHNIKA

---

 

AI przyspiesza walidację i ogranicza prototypy

Technologia Monolith, po raz pierwszy użyta do testów nowego Nissana LEAF produkowanego w Sunderland, zostanie teraz wdrożona w szerszym zakresie – przy projektowaniu przyszłej gamy modeli marki w Europie. Inżynierowie Nissan Technical Centre Europe w Cranfield wykorzystują dane z ponad 90 lat testów, by z pomocą algorytmów AI przewidywać wyniki badań fizycznych, redukując potrzebę tworzenia prototypów i przyspieszając proces decyzyjny.

Dotychczasowa współpraca obu firm przyniosła wymierne efekty – w testach wytrzymałości połączeń śrubowych sztuczna inteligencja wskazała optymalny moment dokręcania i pomogła ustalić priorytety dalszych badań. Liczba testów fizycznych spadła o 17%, a zastosowanie podobnego podejścia w całej gamie modelowej może skrócić czas testowania nawet o połowę.

Perspektywy współpracy

Dzięki integracji oprogramowania Monolith opartego na AI oraz danych z dziesięcioleci testów możemy z wyjątkową precyzją symulować i weryfikować osiągi pojazdów – podkreśliła Emma Deutsch, dyrektor ds. inżynierii zorientowanej na klienta i operacji testowych w Nissan Technical Centre Europe.

Takie podejście przyspiesza rozwój modeli, ogranicza zużycie zasobów i wspiera nasz cel – dostarczanie innowacji w duchu zrównoważonego rozwoju. AI będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w projektowaniu i testowaniu przyszłych generacji naszych samochodów – dodała Deutsch.

Z kolei dr Richard Ahlfeld, CEO i założyciel Monolith, zaznaczył: Naszą misją jest wspierać inżynierów narzędziami AI, które pozwalają na inteligentniejszy i szybszy rozwój produktów. Wyniki współpracy z Nissanem pokazują, jak uczenie maszynowe może zwiększać efektywność i innowacyjność w motoryzacji.

Platforma Monolith: inteligentne testowanie w praktyce

System Monolith wykorzystuje dane historyczne i symulacje do przewidywania wyników testów, minimalizując potrzebę tworzenia fizycznych prototypów. Narzędzia takie jak Next Test Recommender czy Anomaly Detector wspierają inżynierów w planowaniu badań i analizie wyników, skracając cykle rozwojowe nawet o 50% przy zachowaniu wysokiej jakości i osiągów pojazdów.

Nowa, zintegrowana z AI metodyka testowania zostanie wykorzystana w kolejnych projektach Nissana, obejmujących przyszłe modele planowane na następne lata.