GM pievēršas mākslīgajam intelektam un virtuālajai testēšanai, lai pārveidotu transportlīdzekļu izstrādi, noraida humanoīdos rūpniecības robotus

Attēls: Illustrative image · Unknown · Public domain · Avots

General Motors atklāj tehnoloģiju ceļa karti, kas koncentrējas uz mākslīgo intelektu, lai paātrinātu transportlīdzekļu izstrādi un uzlabotu drošību, izmantojot virtuālās pārbaudes, vienlaikus noraidot humanoīdos robotus ražošanā, dodot priekšroku specializētām robotu sistēmām.

General Motors (GM) nesen atklāja ambiciozu tehnoloģiju ceļa karti, kas balstīta uz mākslīgo intelektu, lai paātrinātu transportlīdzekļu izstrādi un palielinātu drošību, iezīmējot nozīmīgu pārmaiņu tās produktu inženierijas pieejā. Ņujorkā notikušā pasākumā GM uzsvēra, kā centralizētā skaitļošana, AI vadīta dizaina izstrāde un virtualizēti inženiertehniskie rīki saīsinās parasto transportlīdzekļu izstrādes laiku no četrām līdz piecām gadiem līdz aptuveni diviem gadiem, sacīja GM galvenais produktu direktors Sterling Anderson.

Uzņēmums izmanto transformatorā balstītus mākslīgā intelekta modeļus, kas apmācīti uz vairāku gadu desmitu iekšējiem dizaina datiem, vienlaikus apmācīti kopā ar ārējiem datu avotiem, lai optimizētu transportlīdzekļu dizainu un testēšanu. Tūkstošiem virtuālu avāriju un veiktspējas simulāciju ļauj dizaineriem ātri iterēt un uzlabot drošību un funkcionalitāti, aizvietojot tradicionālos fiziskos prototipus, kuru testēšanas cikls ilga mēnešus. Anderson uzsvēra, ka šie uzlabojumi nodrošina lielāku drošību, vienlaikus paātrinot izstrādi.

Runājot par transportlīdzekļu inteliģenci, GM atšķir drošībai kritiskas AI funkcijas, kas darbojas uz vietas, lai izvairītos no latentuma un savienojamības riskiem, un lietotāja pieredzes funkcijas, piemēram, OnStar AI, kas apstrādā dažus datus mākoņos. Privātums ir galvenais dizaina uzsvars, lietotāja dati tiek šifrēti no gala līdz galam un ir lietotāja kontrolē, nodrošinot pārredzamību un datu atļauju atsaukšanu. GM atzīst iepriekšējās privātuma kļūdas, taču apņemas arhitektūras drošības pasākumus pret neatļautu datu piekļuvi.

Ražošanas automatizācijā Anderson noraidīja ažiotāžu ap humanoīdiem robotiem ražošanā, norādot, ka šo dizainu prioritāte ir cilvēka līdzība, nevis rūpnīcas efektivitāte. Tā vietā GM atbalsta specializētas robotu formas — svešas izskata, bet optimizētas montāžas uzdevumiem — piemēram, tiltveida uzstādīti rokas, kas spēj veikt precīzus darbus transportlīdzekļa korpusā. GM aktīvi attīsta šos robotu risinājumus kopā ar partneriem.

Attiecībā uz autonomo braukšanu GM piesardzīgi virzās uz priekšu pret roku un acu neaktīvu spēju virzienā, taču noraida 3. līmeņa sistēmas, kas neparedzami pārslēdz kontroli starp cilvēku un transportlīdzekli, koncentrējoties uz sistēmām, kas pāriet drošā apstāšanās režīmā, ja nepieciešamais kontroļu nodošanas laiks netiek ievērots. Uzņēmums paredz, ka autonomi automobiļi sākotnēji būs ierobežoti konkrētu ceļu kategorijās ar pakāpenisku paplašināšanos.

GM arī inovē bateriju tehnoloģijas, attīstot litija mangāna bagātināto ķīmiju, kas piedāvā lielu darbības rādiusu par zemākām izmaksām, ļaujot pieejamākus elektriskos transportlīdzekļus bez subsīdijām. Platformu kopīgums un samazināta vadu skaita arī samazina izmaksas un transportlīdzekļu masas GM zīmolu portfelī.

Anderson uzsvēra, ka spējām jāuzlabojas bez būtiskas abonēšanas pakalpojumu cenu kāpuma, cenšoties piedāvāt izcilus produktus ar elastīgām klientu izvēlēm attiecībā uz maksas pakalpojumiem. GM saglabā multisensoru pieeju transportlīdzekļu uztverei, ietverot kameras, radaru un lāzerrazturi, noraidot tikai redzes risinājumus fizisko mērīšanas ierobežojumu dēļ.

Kopumā GM ceļa karte signalizē par transformējošu mākslīgā intelekta un virtuālo metožu ieviešanu inovāciju paātrināšanai, tiecoties atgūt konkurētspēju pret programmatūras fokusētiem konkurentiem, saglabājot drošumu un pieejamību saviem klientiem.