LONDON (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz in den Motorsport verändert die Art und Weise, wie Rennwagen entwickelt werden. IBM und Dallara haben ein neues KI-Modell vorgestellt, das die Simulation von Luftströmungen in Sekunden ermöglicht, was bisher Stunden dauerte. Diese Technologie könnte die Effizienz und Präzision in der Fahrzeugentwicklung erheblich steigern.
Seit den 1960er Jahren spielt die Aerodynamik eine entscheidende Rolle im Motorsport. Die Einführung von Flügeln an Rennwagen veränderte das Spiel, indem sie den Abtrieb erhöhten und so die Kurvengeschwindigkeit verbesserten. Ursprünglich war die Aerodynamik eine Art dunkle Kunst, die hauptsächlich durch teure und riskante Streckentests erforscht wurde. Mit der Zeit wurden Windkanäle und später die computergestützte Strömungsmechanik (CFD) zu unverzichtbaren Werkzeugen für die Entwicklung von Rennwagen.
Die CFD-Simulationen haben die Art und Weise, wie Rennteams ihre Fahrzeuge entwickeln, revolutioniert. Sie ermöglichen es, die Auswirkungen von Luftströmungen auf virtuelle Modelle von Autos mit hoher Genauigkeit zu modellieren. Diese Technologie ist jedoch ressourcenintensiv und erfordert oft Tausende von Stunden an Rechenzeit. Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel, die als neuer Helfer in der CFD-Simulation fungiert.
IBM und Dallara haben kürzlich ein neues KI-Modell vorgestellt, das in der Lage ist, Simulationen in Sekunden durchzuführen, die sonst Stunden dauern würden. Dieses Modell, bekannt als Gauge-Invariant Spectral Transformer (GIST), wurde mit umfangreichen CFD-Daten eines simulierten LMP2-Sportprototyps trainiert. Die Ergebnisse zeigen, dass GIST in der Lage ist, die gleichen Genauigkeitsstandards wie herkömmliche CFD-Simulationen zu erreichen, jedoch mit einem Bruchteil der Rechenzeit.
In der Formel 1 wird die KI bereits seit einigen Saisons eingesetzt, um die CFD-Arbeit zu verbessern. Teams wie Red Bull nutzen maschinelles Lernen, um die Aerodynamik zu modellieren und Herausforderungen wie die Kühlung der Batteriezellen in den Hybridantrieben zu bewältigen. Diese Technologie ermöglicht es den Teams, das Beste aus ihren begrenzten CFD-Kontingenten herauszuholen und gleichzeitig die Leistung ihrer Fahrzeuge zu optimieren.
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