Umjetna inteligencija postaje ključna tehnologija za razvoj motora
Porsche koristi umjetnu inteligenciju (AI) u razvoju vozila kako bi pogonske sustave učinio još učinkovitijim i održivijim te dodatno optimizirao razvojne procese. AI daje računalima mogućnost analize problema i automatski ih može riješiti. Iz Porschea ističu da je proces sličan ljudskom biću.
Taj se potencijal iskorištava u razvoju pogonskih sklopova, kako u području e-mobilnosti tako i u motoru s unutarnjim izgaranjem kao tradicionalnoj mehaničkoj domeni.
Analiza stanja baterije u električnim vozilima
Jedna AI aplikacija iz Porscheove tehnološke podružnice Porsche Engineering utvrđuje ponašanje litij-ionske baterije. Aplikaciju vozači električnih vozila već koriste za predviđanje dosega baterije tijekom vožnje. Algoritam uz AI koristi unutarnji otpor baterije kako bi zaključio njezino starenje.
Uzima u obzir i utjecaje poput temperature i stanja napunjenosti baterije kao i rezultate dugotrajnih i flotnih testova. U vozilu se umjetna inteligencija prilagođava korisničkom profilu vozača tako da predviđanje postaje sve preciznije.
Predviđanje pjenjenja ulja
Izvor: PorscheU razvoju tradicionalnih motora s unutarnjim izgaranjem AI rješava problem predviđanja sadržaja plina u motornom ulju. Budući da visoki udio plina dovodi do pjenjenja ulja, a time i do smanjene mazivosti, uljni sustav mora biti projektiran za najmanji mogući sadržaj plina. Međutim, mjerenja se teško mogu provoditi u vozilu s upaljenim motorom.
Novi Porscheov AI proces sada pruža pouzdane prognoze sadržaja plina u motornom ulju. "U tom procesu uspjeli smo zadržati računalni kapacitet potreban za AI algoritam tako niskim da ga možemo lako integrirati u proces razvoja motora", kaže razvojni inženjer Hong Truc Jung koji je odgovoran za AI alate u pogonskom sklopu u Porscheu. Prvi motor za koji je Porsche primijenio novi AI proces bio je bokser motor sa šest cilindara za Porsche Cayman GT4.
Izvor: PorschePorsche Engineering Reinforcement Learning (PERL)
PERL metoda je trenutno u fazi praktičnog testiranja u razvoju pogona. Razvio ju je Porsche Engineering, a radi se o fleksibilnoj razvojnoj metodologiji s velikim potencijalom za široku paletu slučajeva korištenja temeljenu na AI metodi dubokog učenja.
PERL nadilazi specifično rješavanje pojedinačnih zadataka jer razumije sustavne odnose i uči donositi strateške odluke. Budući da neuronske mreže AI algoritma mogu varirati nekoliko parametara u isto vrijeme, uključujući u kombinaciji jedni s drugima te predvidjeti rezultirajuće učinke, PERL je idealan za složene zadatke primjene motora i mnoga druga područja razvoja vozila.
Nadalje, PERL metoda može smanjiti vrijeme razvoja uz postizanje boljih rezultata primjene nego što bi to bilo moguće s konvencionalnim metodama. Uz korištenje u razvoju pogona, PERL metoda će se koristiti u drugim područjima kao što su kompletno vozilo, šasija i elektrika/elektronika.