TOKIO / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ingenieure und Designer stehen oft vor der Herausforderung, die aerodynamischen Eigenschaften neuer Fahrzeugdesigns effizient zu testen. Traditionell erfordert dies komplexe Berechnungen, die viel Zeit in Anspruch nehmen. Doch eine innovative Methode, die auf maschinellem Lernen basiert, könnte diesen Prozess nun drastisch beschleunigen.
Die Simulation aerodynamischer Eigenschaften von Fahrzeugen ist ein zeitaufwendiger Prozess, der bisher Stunden oder sogar Tage in Anspruch nehmen konnte. Doch dank der Zusammenarbeit von Nobuyuki Umetani von Autodesk Research und Bernd Bickel vom Institute of Science and Technology Austria (IST Austria) könnte sich dies ändern. Ihre Methode nutzt maschinelles Lernen, um den Luftstrom um 3D-Objekte in Echtzeit zu modellieren, was auf der renommierten SIGGRAPH-Konferenz in Vancouver vorgestellt wurde.
Maschinelles Lernen hat das Potenzial, die Berechnung von Strömungsfeldern erheblich zu beschleunigen. Während traditionelle Methoden einen ganzen Tag für die Berechnung der aerodynamischen Eigenschaften eines Autos benötigen, kann die neue Methode diese in Sekundenbruchteilen vorhersagen. Dies eröffnet Designern die Möglichkeit, interaktiv und effizienter zu arbeiten.
Die Idee, maschinelles Lernen für die Modellierung von Strömungsfeldern zu nutzen, entstand aus einer langjährigen Zusammenarbeit zwischen Umetani und Bickel. Beide teilen die Vision, Simulationen schneller und zugänglicher zu machen. Die Herausforderung bestand darin, die strengen Anforderungen des maschinellen Lernens auf die Modellierung von 3D-Objekten anzuwenden.
Ein wesentlicher Durchbruch war die Verwendung von sogenannten Polycubes, um die Formen für maschinelles Lernen handhabbar zu machen. Diese Methode, ursprünglich für Computeranimationen entwickelt, ermöglicht es, Objekte mit ähnlichen Formen in vergleichbaren Datenstrukturen darzustellen. Dies erleichtert die Auswertung und den Vergleich durch maschinelle Lernmethoden erheblich.
Die Forscher konnten zeigen, dass ihre Methode eine beeindruckende Genauigkeit erreicht, was für das Design neuer Autos von entscheidender Bedeutung ist. Im Gegensatz zu klassischen Simulationen, bei denen die Ergebnisse nach der Berechnung verworfen werden, nutzt das maschinelle Lernen die Daten früherer Berechnungen, was die Genauigkeit bei wiederholten Berechnungen erhöht.
Das Institute of Science and Technology Austria, wo Bernd Bickel tätig ist, ist ein führendes Forschungsinstitut, das sich der Grundlagenforschung in den Naturwissenschaften, Mathematik und Computerwissenschaften widmet. Es fördert die Verwertung wissenschaftlicher Entdeckungen und unterstützt die Entwicklung innovativer Technologien.
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