El mundo del diseño automotriz está lleno de herramientas avanzadas de visualización 3D y plataformas de escultura de realidad virtual, pero un automóvil nuevo promedio aún llega al mundo como un boceto.
Estos dibujos tradicionalmente experimentan infinitas iteraciones y refinamientos desde todos los ángulos antes de transformarse a mano en modelos 3D, algunos fundidos a presión en el mundo digital, otros esculpidos en arcilla para visualizar mejor líneas y contornos. Este es sólo el comienzo del proceso de diseño y desarrollo que a menudo lleva media década o más.
Eso significa que muchos de los autos nuevos que llegarán a los concesionarios este verano estaban programados inicialmente para 2020 o 2021. Las iniciativas comenzaron cuando los incentivos a los combustibles alternativos se generalizaron, los cargadores de vehículos eléctricos se extendieron como la pólvora y los días de la combustión interna estaban contados.
Hoy todo ha cambiado. La segunda ley de la administración Trump eliminó todo tipo de incentivos para vehículos eléctricos al tiempo que eliminó aranceles y restricciones a la importación y exportación. Los fabricantes de automóviles que alguna vez se comprometieron a ser totalmente eléctricos para finales de la década ahora están metiendo motores en cualquier cosa que se mueva, y las fábricas se están volviendo a poner en funcionamiento apresuradamente para esquivar las peores restricciones a las importaciones.
En medio de todo esto, tenemos un auge de la inteligencia artificial, que un número creciente de fabricantes están aprovechando para aprovechar la ventana de diseño y desarrollo de 60 meses para automóviles nuevos. Como ocurre con la mayoría de los aspectos de la IA, el potencial es enorme. Lo mismo ocurre con algunas de las implicaciones más preocupantes.
En GM, el proceso de desarrollo de nuevos vehículos recibe una inyección de inteligencia artificial en la etapa de diseño. El diseñador creativo de GM, Dan Shapiro, me guió a través del flujo de trabajo, que siempre comienza con el diseño humano. «Ese es el objetivo de estos dibujos, y la IA nos ayuda a verlos antes», afirmó.
Al ingresar gráficos dibujados a mano en una herramienta disponible comercialmente llamada Vizcom, Shapiro pudo crear un modelo 3D y una animación completamente realizada en horas, un proceso que, según dijo anteriormente, tomó «meses de varios equipos».
El ejemplo de Shapiro fue un concept car con líneas agresivas que se vería como en casa en las calles de Night City. Escribiendo mensajes como: «Crea una toma en movimiento de representación dinámica de este concept car Chevy… calles principales vacías. Ciudad moderna», creó una animación sencilla. Pronto estaban rodando por el tipo de carreteras perpetuamente mojadas que son esenciales en un futuro ciberpunk.
En algunas iteraciones, las cubiertas de las ruedas verticales desaparecieron, pero esto se solucionó rápidamente con algunas revisiones y renderizaciones rápidas.
Al menos por ahora, estas animaciones solo se usan internamente como paneles de estado de ánimo rodantes para ayudar a los equipos de GM a ver qué está funcionando. Shapiro insistió en que siempre son los diseñadores humanos quienes dan forma a las cosas, no la inteligencia artificial: «Todavía somos monjes decidiendo cómo es Buick, GMC, Cadillac y, en este caso, Chevy».
Pero la inteligencia artificial también está teniendo un impacto allí.
La dinámica de fluidos computacional (CFD) es la ciencia que determina cómo fluye un fluido alrededor de una forma determinada. Los CFD ayudan a los vehículos eléctricos a moverse un poco más lejos en comparación con la carga, y los camiones más grandes ofrecen una resistencia al viento un poco mejor. Desde 2018, una empresa suiza llamada Neural Concept lleva el poder de las redes neuronales al arte del CFD. Las tareas que antes tomaban horas en las supercomputadoras se pueden simular en minutos en GPU como las de Nvidia.
Neural Concept ha aplicado su tecnología a todo, desde sedanes familiares hasta corredores de Fórmula 1 (Williams Racing es uno de sus clientes), y aunque la mayoría de sus clientes prefieren permanecer en el anonimato, manteniendo confidenciales los detalles de sus herramientas y procesos de diseño, Jaguar Land Rover (JLR) ha estado elogiando recientemente la tecnología. En el Nvidia GTC de este año, Chris Johnston, especialista técnico senior de JLR, dijo que las misiones aéreas que antes tomaban 4 horas ahora se completan en 1 minuto.
General Motors está en el mismo camino, desarrollando lo que llama un “túnel de viento virtual impulsado por IA”. Scott Parrish, técnico y director de laboratorio de la división de I+D de GM, me hizo una demostración. «Hemos desarrollado un modelo de inteligencia artificial para proporcionar predicciones de nubes casi en tiempo real», dijo. Los diseñadores e ingenieros pueden empujar y tirar de superficies y obtener comentarios casi instantáneos.
No se trata sólo de remodelar los coches. El proceso de modificación genética también está cambiando. Mientras que antes los diseñadores entregaban los modelos a los ingenieros de CFD, quienes los probaban durante varios días o semanas antes de proporcionar su opinión, ahora esto es más frecuente. Dado que los diseñadores pueden producir modelos 3D rápidamente, el trabajo CFD puede comenzar temprano.
Sin embargo, estos procedimientos automatizados no son perfectos. «Estamos construyendo sistemas autónomos que diseñan automóviles con una fuerte supervisión humana», dijo Pierre Paquet, director ejecutivo y cofundador de Neural Concept. «El valor proviene de combinar la velocidad de la IA con el juicio humano, no de eliminar al ser humano de la ecuación».
La apariencia del automóvil y su penetración en el aire no son los únicos aspectos que contribuyen a la hoja de ruta de desarrollo de media década. La programación se ha convertido en una tarea cada vez más grande. El impulso hacia los vehículos definidos por software ha significado esfuerzos de integración más complejos que han retrasado los lanzamientos. Cuesta miles de millones. La inteligencia artificial también se considera aquí una bendición potencial.
En Nissan, el foco principal está en automatizar algunas de las tareas menores de desarrollo de software, como las pruebas unitarias. Estas herramientas de generación de código «mejoran la velocidad de desarrollo y la calidad», me dijo Takashi Yoshizawa, el ejecutivo de Nissan responsable de vehículos definidos por software.
Un tema común entre las empresas que se sumergen en la IA es que aumentará la productividad de los trabajadores al eliminar tareas menores, no reduciendo la plantilla. Los representantes de GM se mostraron inflexibles en este punto. «Esto impacta algo que preocupa a mucha gente, pero la forma en que realmente nos beneficiamos es permitiendo a las personas hacer lo que ya vinieron a hacer a GM», dijo Brian Stiles. Es el Director de Innovación de Diseño y Operaciones Tecnológicas de GM Global Design.
Pierre Paquet de Neural Concept dijo lo mismo sobre sus clientes: «Nuestra plataforma está diseñada para amplificar los equipos de ingeniería, no disminuirlos».
Matteo Licata no está tan seguro. Ex diseñador de automóviles, actualmente es profesor en el IAAD (Istituto di Arte Applicata e Design) de Turín. «Los empleos en los estudios de diseño tal vez no desaparezcan inmediatamente, pero en mi opinión, sólo un tonto pensaría que un aumento tan masivo en la productividad no afectaría la plantilla de los estudios de una manera u otra», dijo.
Esto tiene algunas de las implicaciones más preocupantes para los estudiantes de Licata. “Entrar en el diseño de automóviles era muy difícil antes de la inteligencia artificial, y ahora es aún más difícil”, afirmó.
Que la IA sea una bendición o un desastre depende en gran medida de cuán sabiamente los fabricantes la implementen. Algunos muestran mejor juicio que otros. Dodge publicó recientemente algunos supuestos «fotos familiares antiguas«Uno de sus modelos más populares en 20 años. De hecho, las imágenes generadas por inteligencia artificial apenas se parecen a las reales.
Dejando a un lado los errores de marketing, el objetivo ahora es la velocidad. La IA ya se está utilizando en el proceso de diseño de GM en vehículos de próxima generación, pero nadie ha comentado cuándo llegará al mercado. Por su parte, Nissan está trabajando para alcanzar un objetivo de 30 meses para vehículos nuevos mientras trabaja para recuperar impulso en el mercado estadounidense.
¿Es esto lo suficientemente rápido? Lo sabremos en 2029.
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