Buenos Aires (AT) – La TU Graz (Universidad Técnica de Graz) ha alcanzado un hito sin precedentes en la ingeniería automotriz con el desarrollo de una herramienta de inteligencia artificial capaz de reducir los tiempos de diseño y optimización de motores eléctricos de varios meses a solo 24 horas. Este avance podría redefinir los procesos de producción en la industria automotriz, permitiendo a los fabricantes acelerar el desarrollo de nuevas tecnologías sin comprometer la calidad ni la eficiencia de sus productos.
Este desarrollo no solo representa un ahorro de tiempo significativo, sino que también optimiza el consumo de recursos, reduce los costos de producción y mejora la eficiencia energética de los motores eléctricos. Con esta innovación, los fabricantes pueden explorar múltiples configuraciones y adaptaciones para distintas aplicaciones en un tiempo récord, asegurando así un rendimiento superior y una mayor sostenibilidad en la industria del transporte eléctrico.
La clave: un software de optimización impulsado por IA
El Instituto de Tecnología Automotriz de la TU Graz ha desarrollado un software que permite optimizar el diseño de los motores eléctricos mediante algoritmos evolutivos. Según Martin Hofstetter, investigador del instituto, el sistema analiza miles de combinaciones de parámetros para encontrar la configuración óptima. “Modificar un solo elemento del motor afecta todo el sistema, lo que hace que la optimización sea extremadamente compleja”, explicó Hofstetter.
El software, denominado OPED (Optimization of Electric Drives), permite que los fabricantes introduzcan criterios como costo de producción, eficiencia, velocidad máxima y vida útil. A partir de estos datos, el sistema realiza cientos de miles de simulaciones para presentar una selección de opciones optimizadas. Según los investigadores, este proceso puede reducir el tiempo de desarrollo de varios meses a solo 24 horas.
Aplicaciones y primeras pruebas en la industria
Actualmente, el OPED ya está en fase de prueba con un proveedor automotriz en Austria. Además, los desarrolladores planean integrar factores como la huella de carbono de la producción para incluir criterios de sostenibilidad en futuras optimizaciones.
El auge de la inteligencia artificial en la ingeniería automotriz
El avance de la TU Graz es solo un ejemplo de cómo la inteligencia artificial está transformando el desarrollo automotor. Empresas como Porsche ya han incorporado IA en diversas áreas, desde la predicción del comportamiento de los aceites lubricantes en motores de combustión hasta la estimación del envejecimiento de las baterías de litio en vehículos eléctricos. En este último caso, la IA analiza datos de temperatura, ciclos de carga y pruebas de desgaste para mejorar las proyecciones de autonomía y durabilidad de las baterías.
El papel de la IA en la conducción autónoma
Los sistemas de asistencia al conductor también se benefician de la inteligencia artificial. Magna Electronics Europe, proveedor de tecnología automotriz, ha integrado aprendizaje automático en el desarrollo de nuevos sistemas de asistencia. Según Steven Jenkins, vicepresidente de Estrategia Tecnológica de Magna, “la IA puede mejorar drásticamente la capacidad de los sensores para interpretar su entorno”. Esto permite que los sistemas de conducción autónoma y asistencia en carretera sean más precisos y seguros.
El uso de IA en el diseño de componentes automotrices
Otra aplicación innovadora de la inteligencia artificial es el diseño de piezas automotrices. Investigadores del Instituto Fraunhofer IPK han desarrollado un sistema de IA para la empresa BASF Polyurethanes GmbH que permite generar automáticamente prototipos de amortiguadores según las especificaciones del cliente. En lugar de un proceso iterativo manual, la IA analiza una base de datos de especificaciones y genera miles de variantes posibles, reduciendo costos y tiempos de desarrollo.
BMW y la IA en pruebas de choque
Los fabricantes de automóviles no solo usan la inteligencia artificial para mejorar motores o diseñar componentes, sino también para pruebas de seguridad. BMW ha implementado la plataforma de IA de la startup británica Monolith para predecir el comportamiento de los vehículos en pruebas de choque. Gracias a modelos de aprendizaje automático, es posible evaluar la seguridad de un vehículo en las primeras etapas de diseño, sin necesidad de construir prototipos físicos.
Según Richard Ahlfeld, CEO de Monolith, “la combinación del conocimiento de los ingenieros con modelos de aprendizaje automático ofrece una ventaja competitiva al acelerar los procesos de desarrollo”. Este enfoque permite explorar una mayor cantidad de configuraciones de diseño sin la intervención de expertos en análisis de datos.
Hacia un futuro con IA en todas las etapas del desarrollo automotriz
El crecimiento de la inteligencia artificial en la industria automotriz no muestra signos de desaceleración. Según Petra Jenner, vicepresidenta senior de Splunk para Europa y Medio Oriente, “se espera que en el futuro, alrededor del 30% de las tareas operativas en ingeniería sean delegadas a la inteligencia artificial”. Esto incluye cálculos, simulaciones y análisis de datos, lo que permitirá a los ingenieros concentrarse en la innovación.
Sin embargo, Jenner advierte que este cambio no está exento de desafíos. “Será necesario realizar procesos de ingeniería inversa para comprender cómo la IA llegó a ciertas conclusiones y evitar errores en el diseño del producto”, señaló. A pesar de estos desafíos, la integración de la inteligencia artificial en la industria automotriz es irreversible y promete revolucionar la forma en que se diseñan y desarrollan los vehículos del futuro.
Desde la optimización de motores eléctricos en la TU Graz hasta el desarrollo de sistemas de asistencia en Magna y pruebas de seguridad en BMW, la inteligencia artificial está transformando todos los aspectos de la industria automotriz. La capacidad de reducir tiempos de desarrollo, mejorar la eficiencia de los vehículos y aumentar la seguridad hace que la IA sea una tecnología fundamental para el futuro del sector.
A medida que la IA continúa evolucionando, su impacto en la industria será cada vez mayor, permitiendo una transición más rápida hacia una movilidad más inteligente y sostenible.
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