一間頂尖科技公司與一間高性能車輛製造商攜手合作，利用 AI 推進車輛設計，並探索量子計算的應用。IBM 與全球領先賽車車輛製造商 Dallara Group 開始探討如何將量子計算整合至設計工作流程中，並進一步提升複雜空氣動力學問題的模擬精確度。兩家公司亦合作開發新型基於物理的 AI 基礎模型。其中一個早期模型使用 Dallara 的專有且經驗證的高性能車輛空氣動力學數據進行訓練。
AI 模型具潛力縮短空氣動力學模擬時間
兩家公司透露，初步結果顯示具潛力將空氣動力學模擬時間從數小時縮短至數分鐘，並協助工程師在車輛開發早期探索更多設計選項。「賽車教會了 Dallara 兩個可能結果：要麼獲勝，要麼被迫學習。IBM 在這項創新項目上的密切合作，證明了 Dallara 持續推動界限、永不止步學習的決心，」Dallara CEO Andrea Pontremoli 表示。 兩家公司透露，AI 模型旨在直接從幾何形狀及相關工程輸入預測空氣動力學行為。
隨著合作推進，IBM 與 Dallara 計劃將 AI 模型擴展至更廣泛條件，例如不同操縱或超車情境，並應用於設計新型車輛，開發工具以加速探索新型空氣動力學配置，在投入密集全車模擬前進行，據新聞稿所述。 「一些最艱難的工程挑戰在於準確模擬物理世界，」IBM Fellow 兼 IBM Research 演算法及應用副總裁 Alessandro Curioni 表示。
「與 Dallara 合作，IBM 正應用 AI 加速當今空氣動力學設計，同時平行推進量子計算以推動模擬更進一步。這些技術共同協助工程師更快行動、探索更多可能性，並最終設計出性能更佳的車輛。」 據稱 IBM 與 Dallara 密切協調開發領域特定基礎模型。兩家公司透露，這些模型不僅利用 Dallara 的高保真空氣動力學模擬數據，亦融入該公司深厚技術專長。
未來一步，團隊旨在整合風洞及賽道上真實車輛的經驗證測量數據，但單憑高品質模擬數據已產生引人注目的初步結果。 兩家公司亦透露，設計高性能車輛意味在不同賽事條件下平衡下壓力、阻力、穩定性及響應性。由於某些部件以極高精度設計，即使細微變化亦可能帶來驚人性能影響，而最佳空氣動力學方案並非總是顯而易見。兩家公司聲稱 AI 模型可直接從幾何形狀預測空氣動力學行為。 IBM 與 Dallara 開始探索量子及混合量子經典方法如何進一步提升賽車設計工作流程。
透過結合 Dallara 在高保真車輛工程及 CFD 驅動設計的專長，與 IBM 在量子計算及 AI 的領導地位，此合作將評估這些方法在近期如何補充傳統模擬工作流程，同時發掘汽車及賽車設計的長期實用機會，據新聞稿所述。
