IBM et le constructeur italien de véhicules de haute performance Dallara ont convenu d’une collaboration pour appliquer des modèles de base d’IA basés sur la physique à la conception aérodynamique du sport automobile. Les deux sociétés affirment que les premiers résultats montrent que les simulations basées sur l’IA peuvent réduire le temps d’analyse aérodynamique de quelques heures à quelques minutes, avec des implications qui, selon elles, s’étendent au-delà des circuits de course, aux véhicules de tourisme et à l’aérospatiale.
Lors d’un premier test sur une voiture de course conceptuelle de style Le Mans Prototype 2 (LMP2), IBM et Dallara ont comparé les analyses traditionnelles de dynamique des fluides computationnelles (CFD) de plusieurs configurations de diffuseur arrière avec les résultats de la nouvelle méthode d’IA. Les calculs CFD ont pris plusieurs heures ; le modèle d’IA a effectué les mêmes évaluations en 10 secondes environ, identifiant la même conception optimale avec des marges d’erreur similaires.
Dans un communiqué, Fabrizio Arbucci, directeur de l’information chez Dallara, a déclaré : « Les véhicules hautes performances constituent un terrain d’essai idéal pour les modèles de substitution neuronale, mais l’impact potentiel va bien au-delà du circuit. Même une réduction de un à deux pour cent de la traînée sur les véhicules de tourisme pourrait se traduire par des gains significatifs en termes de consommation de carburant à grande échelle. »
IBM et Dallara commencent également à explorer comment l’informatique quantique et hybride quantique-classique pourrait étendre davantage la fidélité de la simulation pour des problèmes aérodynamiques complexes. Les premiers résultats de la collaboration ont été détaillés dans une prépublication publiée sur arXiv le 20 avril, s’appuyant sur le nouveau modèle de transformateurs spectraux invariants de jauge (GIST) d’IBM.
Source : IBM