Essas áreas de pesquisa incluem o uso da tecnologia de campo de radiância neural (NeRF) para transformar os dados do sensor gravados em simulações 3D. Esses ambientes de gêmeos digitais, bem como a geração de dados sintéticos, podem ser usados para desenvolver, testar e validar AVs em escala.
“IA generativa, grandes modelos de linguagem e sistemas de recomendação são os motores digitais da economia moderna”, disse o fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang.
Casos de uso transformadores de IA na indústria automobilística
A IA generativa pode até mesmo ajudar a unir diferentes fluxos de dados. Não apenas texto para texto ou texto para imagem, mas também com entradas e saídas como vídeo ou 3D. Usando esse novo modelo de computação, um prompt de texto pode retornar um layout preciso de uma fábrica de montagem.
A Toyota já desenvolveu uma técnica de IA generativa para garantir que os primeiros esboços do projeto incorporem parâmetros de engenharia. Enquanto isso, a Mercedes-Benz demonstrou um assistente de voz habilitado para ChatGPT.
Outros participantes da indústria automotiva também estão buscando a IA generativa para ajudar a acelerar as iterações de design e fornecer melhores resultados.
A IA generativa também pode ajudar designers de automóveis, artistas
A indústria automotiva também pode usar IA generativa para transformar esboços 2D em modelos NURBS (B-splines racionais não uniformes) para melhor produtividade. Essas ferramentas não substituirão os designers, mas permitirão que eles explorem uma ampla gama de opções mais rapidamente.
As empresas orientadas para o design também podem usar conjuntos de dados visuais e IA generativa para auxiliar seu trabalho em várias frentes. Isso já foi alcançado com ferramentas de codificação, como o GitHub Copilot, que promete ajudar a comprimir longos cronogramas de design.
Ao procurar por elementos de design de “sucata”, modelos generativos de IA podem ser treinados no portfólio de uma montadora, bem como em veículos de todo o setor, auxiliando nesse fluxo de trabalho. Isso pode acontecer primeiro ajustando um pequeno conjunto de dados de imagens com aprendizado de transferência e, em seguida, acessando o Tao Toolkit da Nvidia. Ou pode exigir um conjunto de dados muito maior de 100 milhões de imagens, dependendo dos requisitos do modelo generativo de IA.
Nesta configuração, as equipes de design e desenvolvedores podem usar o Picasso da Nvidia – uma plataforma baseada em nuvem para a construção de modelos generativos de IA para design visual – com Stable Diffusion.
Nesse caso, designers e artistas solicitam a IA generativa para elementos de design, como “robusto”, “sofisticado” ou “elegante”. Em seguida, ele gerará exemplos do mundo externo das montadoras, bem como dos catálogos internos de imagens de uma empresa.
Para interiores de veículos, grandes modelos de linguagem para geração de texto para imagem podem permitir que os designers digitem uma descrição de uma textura, como um padrão floral, e a IA generativa a colocará na superfície de um assento, painel de porta ou painel. Se um designer deseja usar uma imagem específica para gerar uma textura de design de interiores, a IA generativa pode lidar com a criação de textura de imagem para imagem.
Além disso, as montadoras também podem usar IA generativa para fábricas inteligentes e marketing, bem como vendas no varejo.
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