Inteligencia artificial generativa revoluciona la industria automotriz, desde el diseño y la ingeniería hasta la producción y las ventas, generando contenido y código. Creando imágenes y videos. Probando algoritmos con datos sintéticos.
La Inteligencia Artificial Generativa es un multiplicador de fuerza que posibilita saltos en la productividad y la creatividad en casi todas las industrias, particularmente en el transporte, donde optimiza el sistema de trabajo y impulsa nuevos negocios.
En toda la industria automotriz, las empresas están explorando la Inteligencia Artificial 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 Inteligencia Artificial Generativa también está permitiendo nuevos avances en el desarrollo de vehículos autónomos (AV). Áreas de investigación como el uso de la tecnología de campo de radiación neuronal (NeRF) para transformar datos registrados de sensores en simulaciones 3D totalmente interactivas están en auge. Estos entornos de gemelos digitales, así como la generación de datos sintéticos, pueden usarse para desarrollar, probar y validar AV a una escala increíble.
ChatGPT y Stable Diffusion
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.
De manera similar a cuando los primeros desarrolladores de aplicaciones para iPhone empezaron 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 Inteligencia Artificial Generativa puede ayudar a conectar diferentes sistemas de datos, no solo de texto a texto, o de texto a imagen, sino también con entradas y salidas como video o 3D. Utilizando este nuevo y potente modelo de cómputo, una indicación de texto podría devolver un diseño físicamente preciso de una planta de ensamblaje.
Toyota, uno de los fabricantes de automóviles más grandes del mundo, ha desarrollado una técnica de Inteligencia Artificial Generativa para garantizar que los primeros bosquejos de diseño incorporen parámetros de ingeniería. Mercedes-Benz ha demostrado un asistente de voz habilitado para ChatGPT.
Otros actores de la industria automotriz también están buscando la Inteligencia Artificial Generativa para ayudar a acelerar las iteraciones de diseño y ofrecer mejores resultados.
Sistemas de trabajo de diseñadores y artistas preparados para beneficiarse
Actualmente, a los diseñadores y artistas les lleva meses de preparación y revisiones de diseño progresar desde la concepción inicial de la idea y los bocetos hasta el desarrollo de modelos a escala real. Esto suele verse dificultado por herramientas incompatibles, datos aislados y sistemas de trabajo secuenciales.
Los artistas a menudo comienzan el proceso de diseño buscando fragmentos o referencias visuales, basadas en tendencias en el estilo automotriz. Buscan inspiración para señales de diseño, extrayendo de bibliotecas de imágenes según palabras clave.
El proceso involucra examinar vehículos en toda la industria, ya sean existentes o históricos. Luego, con una gran curación humana, surgen mezclas de diseños populares e inspiraciones frescas basadas en los estilos de una empresa. Esto sienta las bases para los bocetos dibujados a mano en 2D de los artistas, que luego se recrean como modelos 3D y prototipos de arcilla.
Estos procesos conceptuales de diseño lineales y que requieren tiempo se utilizan para partes exteriores como parrillas, capós y ruedas, así como para aspectos interiores como paneles de control, asientos, ergonomía e interfaces de usuario.
Representaciones matemáticas 3D
Para desarrollar estos modelos 3D, los equipos de diseño automotriz trabajan con ingenieros en herramientas como Autodesk Maya para desarrollar modelos NURBS, abreviatura de B-splines racionales no uniformes. Las representaciones matemáticas resultantes de la geometría 3D capturan las formas de los bocetos 2D. El resultado final es una representación en 3D que es el resultado de un trabajo de estilo, diseño e ingeniería a medida y se puede utilizar en aplicaciones de diseño asistido por ordenador para definir superficies.
La industria automotriz tiene ahora la oportunidad de usar la Inteligencia Artificial Generativa para transformar al instante bocetos 2D en modelos NURBS y aumentar la productividad. Estas herramientas no reemplazarán a los diseñadores, pero les permitirán explorar una amplia gama de opciones de manera más rápida.
La IA generativa que acompaña el concepto y el estilo
Las empresas orientadas al diseño pueden usar conjuntos de datos visuales e Inteligencia Artificial Generativa para ayudar en su trabajo en muchos frent
es. Esto ya se ha logrado con herramientas de codificación como GitHub Copilot, entrenado en miles de millones de líneas de código, y de manera similar promete ayudar a acortar los largos plazos de diseño.
En particular, cuando se buscan elementos de diseño de fragmentos, los modelos generativos de Inteligencia Artificial se pueden entrenar en el portafolio de un fabricante de automóviles, así como en vehículos de toda la industria, lo que ayuda en este sistema de trabajo. Esto puede lograrse primero ajustando un pequeño conjunto de datos de imágenes mediante transferencia de aprendizaje, y luego aprovechando el kit de herramientas NVIDIA TAO. O podría requerir un conjunto de datos más amplio, de alrededor de 100 millones de imágenes, dependiendo de los requisitos del modelo generativo de Inteligencia Artificial.
En esta configuración de trae tu propio modelo, los equipos de diseño y desarrolladores podrían aprovechar NVIDIA Picasso, una fundición basada en la nube para construir modelos generativos de Inteligencia Artificial para el diseño visual, utilizando Stable Diffusion.
En este caso, los diseñadores y artistas solicitan a la Inteligencia Artificial Generativa elementos de diseño como resistente, sofisticado o elegante. Luego genera ejemplos del mundo exterior de los fabricantes de automóviles, así como de los catálogos internos de imágenes de una empresa, acelerando enormemente esta fase inicial.
Para los interiores de los vehículos, los modelos de lenguaje avanzados para la generación de texto a imagen pueden permitir a los diseñadores escribir una descripción de una textura, como un patrón floral, y la Inteligencia Artificial Generativa la coloca en la superficie de un asiento, panel de puerta o tablero. Si un diseñador desea usar una imagen en particular para generar una textura de diseño interior, la Inteligencia Artificial Generativa puede encargarse de crear texturas de imagen a imagen.
Fábricas inteligentes aprovechan la ventaja de la inteligencia artificial generativa
Los fabricantes que están desarrollando fábricas inteligentes están adoptando Omniverse e interfaces de programación de aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa para conectar herramientas de diseño e ingeniería y construir gemelos digitales de sus instalaciones. BMW Group está comenzando la implementación global de NVIDIA Omniverse para respaldar su visión de una fábrica del futuro.
Al construir instalaciones de manufactura, la planificación en simulación antes de iniciar la producción ayuda a reducir costosos cambios de orden que pueden paralizar las líneas de producción.
Beneficios de la inteligencia artificial generativa en marketing y ventas minoristas
La Inteligencia Artificial Generativa también está incursionando en los departamentos de marketing y ventas minoristas en muchas industrias de todo el mundo. Se espera que estos equipos vean un aumento de más de 950 mil millones de dólares en la productividad gracias a la Inteligencia Artificial Generativa, según un informe de McKinsey.
Por ejemplo, muchos están adoptando ChatGPT para investigar, brainstormear y obtener retroalimentación sobre temas de escritura para dar un salto en copias de marketing y campañas publicitarias. La Inteligencia Artificial 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 generativos de Inteligencia Artificial. Está optimizado para hacer inferencias 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 modelos de lenguaje avanzados. Los fabricantes de automóviles pueden desarrollar chatbots de servicio al cliente de próxima generación utilizando su Inteligencia Artificial Generativa.
El gigante publicitario londinense WPP y NVIDIA están trabajando en un innovador motor de contenido habilitado para Inteligencia Artificial Generativa para asistir a la industria de publicidad digital de 700 mil millones de dólares.
Este innovador sistema está construido con NVIDIA AI y Omniverse Cloud, una plataforma de software para desarrollar sistema 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
Con ello consiguen unificar sus complejas canalizaciones 3D, conectando de manera fluida herramientas de diseño como Adobe Substance 3D, Alias y VRED para desarrollar gemelos digitales de los productos de sus clientes. El acceso a herramientas de Inteligencia Artificial Generativa permitirá la creación de contenido a partir de conjuntos de datos entrenados y construidos con NVIDIA Picasso, generando escenarios virtuales. Esto ofrecerá a los clientes de WPP escenas completas para generar diversos anuncios, videos y experiencias en 3D.
DENZA, la empresa conjunta entre BYD y Mercedes-Benz, confía en WPP para construir e implementar los primeros configuradores de automóviles de este tipo con Omniverse Cloud.
Funcionando con Inteligencia Artificial Generativa: Más Rápido, Mejor, Más Económico en Todas Partes
La comprensión contextual, la producción creativa y las capacidades de aprendizaje adaptativo de la Inteligencia Artificial Generativa marcan una nueva era.
Lo que comenzó con el descubrimiento del modelo transformador ha desencadenado resultados increíbles, respaldados por modelos masivos cuyo entrenamiento ha sido posible gracias a avances en el rendimiento de la informática acelerada de NVIDIA.
Aunque aún es temprano y, por lo tanto, difícil cuantificar todas las implicaciones 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.
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