La IA generativa impulsa una nueva era en la industria automotriz, desde el diseño y la ingeniería hasta la producción y las ventas

La IA generativa impulsa la industria automotriz en diseño, ingeniería, producción y ventas.

Generando contenido y código. Creando imágenes y videos. Probando algoritmos con datos sintéticos.

La IA generativa es un multiplicador de fuerza que permite avances en productividad y creatividad en casi todas las industrias, especialmente en el transporte, donde optimiza flujos de trabajo y impulsa nuevos negocios.

En toda la industria automotriz, las empresas están explorando la IA generativa para mejorar el diseño, la ingeniería y la fabricación de vehículos, así como el marketing y las ventas.

Más allá del ciclo de vida del producto automotriz, la IA generativa también está permitiendo nuevos avances en el desarrollo de vehículos autónomos. Áreas de investigación como el uso de la tecnología de campo de radiación neuronal (NeRF) para convertir datos de sensores grabados en simulaciones 3D interactivas completas. Estos entornos de gemelos digitales, así como la generación de datos sintéticos, se pueden utilizar para desarrollar, probar y validar vehículos autónomos a una escala increíble.

Unión a Futuro: Casos de Uso Transformadores

La IA generativa, los grandes modelos de lenguaje y los sistemas de recomendación son los motores digitales de la economía moderna, dijo Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA.

Los modelos fundamentales, como ChatGPT para la generación de texto y Stable Diffusion para la generación de imágenes, pueden respaldar sistemas de IA capaces de realizar múltiples tareas. Esto desbloquea muchas posibilidades.

Al igual que cuando los primeros desarrolladores de aplicaciones para iPhone comenzaron a utilizar GPS, acelerómetros y otros sensores para crear aplicaciones móviles, los desarrolladores de IA ahora pueden aprovechar los modelos fundamentales para crear nuevas experiencias y capacidades.

La IA generativa puede ayudar a vincular diferentes flujos de datos, no solo texto a texto, o texto a imagen, sino también con entradas y salidas como video o 3D. Utilizando este nuevo y poderoso modelo de computación, una indicación de texto podría devolver un diseño físicamente preciso de una planta de ensamblaje.

Toyota, uno de los mayores fabricantes de automóviles del mundo, ha desarrollado una técnica de IA generativa para garantizar que los bocetos de diseño temprano incorporen parámetros de ingeniería.

Mientras tanto, Mercedes-Benz ha demostrado un asistente de voz habilitado para ChatGPT.

Otros actores de la industria automotriz también están recurriendo a la IA generativa para acelerar las iteraciones de diseño y obtener mejores resultados.

Beneficios para los Flujos de Trabajo de Diseñadores y Artistas

Actualmente, a los diseñadores y artistas les lleva meses de preparación y revisiones de diseño avanzar desde la ideación y el boceto de conceptos iniciales hasta el desarrollo de modelos a escala completa. Esto a menudo se ve obstaculizado por herramientas incompatibles, datos aislados y flujos de trabajo secuenciales.

Los artistas a menudo comienzan el proceso de diseño buscando “recortes” o referencias visuales, basados en las tendencias de estilo automotriz. Buscan inspiración para señales de diseño, extrayendo de bibliotecas de imágenes según palabras clave.

El proceso implica observar vehículos en toda la industria, ya sean existentes o históricos. Luego, con una gran cantidad de curación humana, surge alguna combinación de diseños populares e inspiraciones frescas basadas en los estilos de una empresa. Eso forma la base de los bocetos dibujados a mano en 2D de los artistas, que luego se recrean como modelos en 3D y prototipos de arcilla.

Estos procesos de concepto de diseño lineales y que consumen mucho tiempo se utilizan para partes exteriores como parrillas, capós y ruedas, así como aspectos interiores como tableros de instrumentos, asientos, ergonomía e interfaces de usuario.

Para desarrollar estos modelos en 3D, los equipos de diseño automotriz trabajan con ingenieros en herramientas como Autodesk Alias o Maya para desarrollar modelos “NURBS”, abreviatura de superficies racionales de B-splines no uniformes. Las representaciones matemáticas resultantes de la geometría en 3D capturan las formas a partir de borradores en 2D. El resultado final es una representación en 3D que es el resultado de un trabajo de estilo, diseño e ingeniería personalizado y se puede utilizar en aplicaciones de diseño asistido por computadora para definir superficies.

La industria automotriz ahora tiene la oportunidad de utilizar la IA generativa para transformar instantáneamente bocetos en 2D en modelos NURBS para lograr avances en productividad. Estas herramientas no reemplazarán a los diseñadores, sino que les permitirán explorar una amplia gama de opciones de manera más rápida.

La IA Generativa Acompañando en Conceptos y Estilos

Las empresas orientadas al diseño pueden utilizar conjuntos de datos visuales y la IA generativa para ayudar en su trabajo en muchos frentes. Esto ya se ha logrado con herramientas de codificación como GitHub Copilot, entrenadas en miles de millones de líneas de código, y promete ayudar a comprimir los largos plazos de diseño.

En particular, al buscar elementos de diseño “recortados”, los modelos de IA generativa pueden entrenarse en el portafolio de un fabricante de automóviles, así como en vehículos de toda la industria, para ayudar en este flujo de trabajo. Esto puede lograrse primero afinando un pequeño conjunto de datos de imágenes con transferencia de aprendizaje, y luego utilizando el NVIDIA TAO Toolkit. O puede requerir un conjunto de datos más sólido de alrededor de 100 millones de imágenes, según los requisitos del modelo de IA generativa.

En esta configuración de traiga su propio modelo, los equipos de diseño y los desarrolladores pueden aprovechar NVIDIA Picasso, una fundición basada en la nube para construir modelos de IA generativos para diseño visual, con Stable Diffusion.

En este caso, los diseñadores y artistas solicitan a la IA generativa elementos de diseño como “rudo”, “sofisticado” o “elegante”. Luego genera ejemplos del mundo externo de fabricantes de automóviles, así como de los catálogos internos de imágenes de una empresa, acelerando en gran medida esta fase inicial.

Para los interiores de los vehículos, los modelos de lenguaje grandes para la generación de texto a imagen pueden permitir a los diseñadores escribir una descripción de una textura, como un patrón floral, y la IA generativa la colocará en la superficie de un asiento, panel de puerta o tablero. Si un diseñador desea utilizar una imagen en particular para generar una textura de diseño de interiores, la IA generativa puede manejar la creación de texturas de imagen a imagen.

Las fábricas inteligentes obtienen una ventaja con la IA generativa

Los fabricantes que desarrollan fábricas inteligentes están adoptando Omniverse y las interfaces de programación de aplicaciones de IA generativa para conectar herramientas de diseño e ingeniería y construir réplicas digitales de sus instalaciones. BMW Group está comenzando la implementación global de NVIDIA Omniverse para respaldar su visión de una fábrica del futuro.

Cuando se construyen instalaciones de fabricación, la planificación en simulación antes de iniciar la producción ayuda a reducir los costosos cambios de pedido que pueden detener las líneas de producción.

La IA generativa beneficia al marketing y las ventas minoristas

La IA generativa también está ganando terreno en los departamentos de marketing y ventas minoristas en muchas industrias de todo el mundo. Según un informe de McKinsey, se espera que estos equipos obtengan un aumento de productividad de más de $950 mil millones gracias a la IA generativa.

Por ejemplo, muchos están adoptando ChatGPT para investigar, generar ideas y obtener comentarios sobre temas de redacción para anticiparse a los textos publicitarios y las campañas de publicidad. La IA generativa de texto a imagen está ayudando a respaldar los esfuerzos visuales en marketing y ventas.

NVIDIA NeMo es un marco para construir, personalizar e implementar modelos de IA generativos. Está optimizado para hacer inferencia en aplicaciones de lenguaje e imagen y se utiliza en el reconocimiento automático de voz, lo que ayuda a mejorar el soporte al cliente con grandes modelos de lenguaje. Los fabricantes de automóviles pueden desarrollar chatbots de servicio al cliente de próxima generación utilizando su IA generativa.

WPP, la gigantesca agencia de publicidad de Londres, y NVIDIA están trabajando en un innovador motor de contenido habilitado con IA generativa para ayudar a la industria publicitaria digital de $700 mil millones.

Hoy en día, los anuncios se recuperan, pero en el futuro, gran parte de la información que encuentres será generada, el modelo informático ha cambiado, según Huang.

Este sistema innovador está construido con IA de NVIDIA y Omniverse Cloud, una plataforma de software para desarrollar flujos de trabajo 3D unificados y aplicaciones OpenUSD, y ofrece capacidades a los fabricantes de automóviles para ayudar a crear contenido visual altamente personalizado de manera más rápida y eficiente.

En Omniverse, los equipos creativos aprovechan OpenUSD para unificar sus complejos procesos de trabajo 3D, conectando de manera fluida herramientas de diseño como Adobe Substance 3D, Alias y VRED para desarrollar réplicas digitales de los productos de sus clientes. El acceso a las herramientas de IA generativa permitirá la creación de contenido a partir de conjuntos de datos entrenados y construidos con NVIDIA Picasso, lo que producirá conjuntos virtuales. Esto proporcionará a los clientes de WPP escenas completas para generar diversos anuncios, videos y experiencias en 3D.

DENZA, la empresa conjunta de BYD con Mercedes-Benz, confía en WPP para construir e implementar los primeros configuradores de automóviles de su tipo con Omniverse Cloud.

Funcionando con IA generativa: más rápido, mejor y más barato en todas partes

La comprensión contextual, la producción creativa y las capacidades de aprendizaje adaptativo de la IA generativa marcan una nueva era.

Lo que comenzó con el descubrimiento del modelo Transformer ha dado lugar a resultados increíbles, respaldados por modelos masivos cuyo entrenamiento ha sido posible gracias a los grandes avances de la informática acelerada de NVIDIA.

Aunque todavía es temprano y, por lo tanto, difícil de cuantificar las implicaciones completas de este cambio, los fabricantes de automóviles están adoptando “copilotos” específicos de la industria para diseño, ingeniería, fabricación, marketing y ventas para lograr operaciones mejores, más eficientes y menos costosas.

Y esto es solo el comienzo.

Descubre cómo la IA de NVIDIA y Omniverse están revolucionando la industria automotriz de principio a fin.

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