Home | Formula 1 | Folosirea AI în proiectarea aerodinamică. Analiza lui Adrian Georgescu

Folosirea AI în proiectarea aerodinamică. Analiza lui Adrian Georgescu

Adrian Georgescu Publicat: 8 iunie 2025, 9:59 / Actualizat: 8 iunie 2025, 13:32

Startul Marelui Premiu al Spaniei / Profimedia

Folosirea AI în proiectarea aerodinamică. O nouă formație de F1, Racing Bulls, a semnat un contract cu compania Neural Concept pentru a folosi aplicațiile acesteia de Inteligență Artificială. Până acum, patru echipe de F1 colaborau cu respectiva companie, printre care și Williams.

ARTICOLUL CONTINUĂ DUPĂ RECLAMĂ

Este momentul să detaliem felurile în care echipele de Formula 1 pot folosi această formidabilă unealtă, Inteligența Artificială. În articolul de față va fi vorba despre proiectarea aerodinamicii unui monopost, într-unul viitor despre alte aplicații ale AI în F1: eficientizarea fluxului de producție sau obținerea unui model optim de strategie de cursă (opriri la boxe și schimbări de pneuri) folosind datele obținute în timp real.

Ce este Neural Concept Shape

Deocamdată însă, vorbind despre proiectarea aerodinamică. În curând, folosirea AI va înlocui metodele tradiționale de proiectare: tunelul de vânt și modelul CFD.

Folosind produsele Neural Concept, proiectanții pot accelera procesul de 10 ori și reduce timpul de dezvoltare a produselor cu până la 75%. Pot, de asemenea, identifica noi îmbunătățiri de proiectare într-o varietate de atribute date, inclusiv eficiența, siguranța, viteza și aerodinamica.

Neural Concept Shape (NCS) este unul dintre modurile în care Inteligența Artificială optimizează profilul aerodinamic al unei mașini. NCS este un sistem de Machine Learning care analizează modelele de mașini 3D existente și sugerează îmbunătățiri aerodinamice. Această abordare permite echipelor să optimizeze formele mașinilor pentru o rezistență minimă la înaintare și o forță maximă de apăsare, doi factori cruciali pentru atingerea performanței de vârf. Cei care vor să aprofundeze subiectul au aici un articol detaliat și aplicat.

Reclamă

Cum funcționează NCS

Un operator introduce o variantă de design a mașinii în NCS. Software-ul îl analizează, folosind vasta sa bază de date aerodinamice, într-o fracțiune din perioada care ar fi necesară pentru analiza prin metodele clasice. Ceea ce înainte dura ore sau minute acum e măsurat în milisecunde. Propune apoi modificări sau căi de proiectare complet noi. Acest proces în buclă, dus-întors, alimentat de AI, ajută la alegerea modificărilor eficiente.

NCS utilizează Deep Learning (învățarea profundă) pentru a înțelege formele 3D (din CAD) și modul în care acestea interacționează cu legile fizice (CAE).

CAD (Computer-Aided Design) este o tehnologie care folosește programe de calculator pentru a crea desene 2D și modele 3D ale produselor înainte de a le fabrica. Este un proces digital de proiectare sau desenare pe un calculator. Ingineria asistată de calculator (CAE) se referă la utilizarea de programe informatice pentru simularea, analiza și optimizarea proiectelor și proceselor inginerești.

Reclamă

Avantajele acestei metode

Proiectarea în tunelul de vânt va deveni în curând depășită. CFD (Computational Fluid Dynamics), metodă folosită în paralel în zilele noastre, are multe avantaje. Totuși, se bazează în mare măsură pe luarea unor decizii corecte de către oameni.

Marele avantaj al NCS este următorul. Pentru a se reduce costurile imense ale organizării acestei competiții, perioada de timp pe care o echipă își poate testa mașina, atât în teren, cât și în tunelul aerodinamic sau CFD este drastic limitată. De aceea, orice metodă alternativă de a obține și îmbunătăți un profil aerodinamic este aur curat. Numărul de ore de folosire a NCS nu e limitat prin regulament.

După cum scriam mai sus, iuțeala obținerii de rezultate este uluitoare. Apoi, acuratețea e mult mai bună.

În plus, este vorba de un model de învățare profundă, care nu presupune decât o intervenție umană minimă. Calculatorul ”înțelege” erorile făcute anterior și nu le repetă. Se perfecționează astfel la fiecare pas. Prin instruirea pe baza datelor istorice de simulare, NCS învață să prezică rezultatele simulării. NCS poate face predicții în milisecunde, comparativ cu minute sau ore pentru simulările tradiționale.

La ce proiecte a mai fost folosit NCS

Neural Concept Shape a fost utilizat pentru optimizarea aerodinamicii avioanelor. De asemenea, pentru proiectarea de componente ușoare inovatoare și îmbunătățirea performanțelor hidrodinamice ale carenelor de ambarcațiuni.

NCS a fost utilizat de Airbus pentru optimizarea aerodinamicii avioanelor. A fost astfel redus timpul de predicție a apariției câmpurilor de presiune de la o oră la 30 de milisecunde.

Pe 14 septembrie 2023, Francois Pervis, septuplu campion mondial la ciclism pe pistă, a doborât recordul mondial de viteză pe bicicletă. A depășit 138 kilometri pe oră pe o bicicletă proiectată și construită cu ajutorul Neural Concept. Aceeași companie colaborează și cu SP80, o echipă de specialiști de la Universitatea Tehnică Federală din Lausanne (EPFL). Scopul este de a construi o barcă care să atingă 80 de noduri pe oră (148 kilometri pe oră). Modulul de Deep Learning al Neural Concept a fost folosit să proiecteze corpul bărcii. Acesta are o formă triunghiulară și e realizat din fibră de carbon. Arată ca o mașină de Formula 1 combinată cu un avion de luptă special conceput pentru a aluneca pe apă, trasă de o aripă uriașă de zmeu.

Înapoi la Homepage