MIT-Ingenieure stellen größten Open-Source-Datensatz für Autodesign vor, um umweltfreundliche Innovationen zu fördern

MIT-Ingenieure haben DrivAerNet++ vorgestellt, einen öffentlichen Datensatz mit mehr als 8.000 Autodesigns und aerodynamischen Details. Diese bahnbrechende Ressource soll umweltfreundliche Autoinnovationen und KI-gestütztes Automobildesign beschleunigen.

MIT-Ingenieure schufen DrivAerNet++, einen Open-Source-Datensatz mit über 8.000 Autodesigns, um die Entwicklung von kraftstoffsparenden und umweltfreundlichen Fahrzeugen zu beschleunigen.

Dank der Ingenieure des MIT, die den größten Open-Source-Datensatz von Autodesigns entwickelt haben, tritt der Prozess der Automobilentwicklung in eine revolutionäre Ära ein. Dieser Datensatz mit dem Namen DrivAerNet++ enthält mehr als 8.000 einzigartige 3D-Autodesigns, die mit detaillierten aerodynamischen Simulationen versehen sind. Durch die Veröffentlichung dieser Daten können Forscher und Entwickler die KI nutzen, um schneller als je zuvor kraftstoffeffizientere und umweltfreundlichere Fahrzeuge zu entwerfen.

Ein spielverändernder Datensatz für Designer

Die Entwicklung eines Autos von Grund auf ist oft ein langsamer, geheimnisvoller Prozess, bei dem die Hersteller jahrelang mit der Feinabstimmung der Entwürfe durch Simulationen und physische Tests verbringen. Das MIT-Projekt DrivAerNet++ will diese Norm durchbrechen, indem es einen riesigen Datensatz mit realistischen 3D-Autodesigns anbietet, die nach ihren aerodynamischen Profilen kategorisiert sind.

Jedes Design enthält Daten darüber, wie die Luft um das Fahrzeug strömt, ein Schlüsselfaktor für die Verbesserung der Kraftstoffeffizienz und der Reichweite von Elektrofahrzeugen. Von schnittigen Limousinen bis hin zu Kombis deckt der Datensatz eine breite Palette von Personenkraftwagen ab und bietet Informationen in verschiedenen Formaten, wie 3D-Netze und Parameterlisten.

„Dieser Datensatz legt den Grundstein für die nächste Generation von KI-Anwendungen im Ingenieurwesen. Er fördert effiziente Designprozesse, senkt die F&E-Kosten und treibt die Entwicklung hin zu einer nachhaltigeren Automobilzukunft voran“, sagt Mohamed Elrefaie, ein MIT-Absolvent im Bereich Maschinenbau.

Konstrukteure können nun auf diese umfangreiche Bibliothek zugreifen, um schnell KI-Modelle zu trainieren, die in Sekundenschnelle neue Designs mit optimierter Aerodynamik generieren.

Von Audi bis KI: Wie Ingenieure über 8.000 Autodesigns entwickelten

Die Entwicklung von DrivAerNet++ war keine leichte Aufgabe. Das MIT-Team begann mit von Audi und BMW zur Verfügung gestellten Automodellen, die drei Hauptkategorien von Personenkraftwagen repräsentieren: Fließheck, Stufenheck und Kombiheck. Mit Hilfe fortschrittlicher Algorithmen veränderten sie diese Modelle, indem sie wichtige Parameter wie die Neigung der Windschutzscheibe, die Länge der Karosserie und das Profil der Räder anpassten, um Tausende einzigartiger Designs zu erzeugen.

Um die Genauigkeit zu gewährleisten, führten die Forscher komplexe Strömungssimulationen für jedes Design durch und berechneten, wie die Luft mit jeder Kurve und Kontur interagieren würde. Dieser Prozess, der über 3 Millionen Stunden Rechenleistung erforderte, führte zu einem Datensatz, der sowohl umfangreich als auch präzise ist.

Mit den daraus resultierenden Daten können KI-Tools vorhersagen, wie sich die Form eines Autos auf seine Aerodynamik und Leistung auswirkt. Diese Ressource hat das Potenzial, nicht nur das Design zu rationalisieren, sondern auch die Nachhaltigkeit künftiger Fahrzeuge zu verbessern.

Förderung der Nachhaltigkeit durch Open-Source-Innovationen im Automobildesign

Die Auswirkungen von DrivAerNet++ gehen weit über schnellere Autodesigns hinaus. Der Datensatz erleichtert die Entwicklung kraftstoffsparender Autos und die Vergrößerung der Reichweite von Elektrofahrzeugen und trägt damit zur Bewältigung einer der größten Herausforderungen der Automobilindustrie bei: die Verringerung der Umweltverschmutzung.


Darüber hinaus bedeutet der Open-Source-Charakter des Datensatzes, dass Forscher auf der ganzen Welt zusammenarbeiten und Innovationen entwickeln können, ohne dass sie durch geschützte Informationen behindert werden. Diese Demokratisierung von Daten hat das Potenzial, nicht nur das Autodesign zu verändern, sondern auch andere Branchen, die auf Aerodynamik angewiesen sind, wie die Luftfahrt und erneuerbare Energien.

Quellenhinweis:

Chu, J. “Want to design the car of the future? Here are 8,000 designs to get you started.” https://news.mit.edu/2024/design-future-car-with-8000-design-options-1205