Porsche utiliza sistemas de Inteligencia Artificial (AI) para lograr sistemas de conducción más eficientes y sostenibles.
La tecnología AI brinda a las computadoras la capacidad de analizar problemas y resolverlos como lo haría un ser humano. Estos sistemas han tenido éxito en el ámbito automotriz al aportar en los trenes motrices, movilidad electrónica y motores de combustión interna, al igual que plantear una revolución en la ingeniería mecánica.
Detectar gas en motores de combustión tradicional
Por ejemplo en el desarrollo de motores de combustión tradicionales, la Inteligencia Artificial ayuda a la predicción de contenido de gas en aceites de motor. Esto es importante debido a que, un alto contenido de gas forma espuma en el aceite lo que reduce la lubricación.
Sin embargo, las mediciones difícilmente pueden realizarse en el vehículo con el motor en marcha. Un nuevo proceso de IA de Porsche ahora proporciona previsiones confiables del contenido de gas en el aceite del motor.
El primer motor para el que Porsche aplicó el nuevo proceso de IA fue el motor bóxer de seis cilindros para el Porsche Cayman GT4.
Análisis del estado de la batería para vehículos eléctricos
Los ingenieros de Porsche están determinando el proceso de envejecimiento de las baterías de iones de litio y su comportamiento en automóviles eléctricos.
Para este procedimiento la compañía utiliza sistemas de AI con el fin de generar predicciones sobre el alcance de las baterías durante la conducción.
El algoritmo tiene en cuenta factores como la temperatura y el estado de carga, así como los resultados de pruebas a largo plazo en flotas.
Porsche Engineering Reinforcement Learning (PERL)
Porsche ha desarrollado una metodología de desarrollo flexible, con un alto potencial para el aprendizaje activo de sistemas de Inteligencia Artificial.
"PERL presenta soluciones que van más allá de la resolución de tareas individuales, pues está enfocado en relaciones sistemáticas para decisiones estratégicas".
Dado que las redes neuronales del algoritmo de IA pueden variar varios parámetros al mismo tiempo, la predicción en tareas complejas aplicadas en motores y otros sectores de la producción automotriz es más eficaz.
"Con PERL, podemos reducir el tiempo de desarrollo mientras logramos mejores resultados de aplicación de los que serían posibles con los métodos convencionales".
Tomada de: newsroom.porsche.com