Nissan heroverweegt de ontwikkeling van auto's met behulp van AI

Nissan wil de ontwikkeling van zijn auto's aanzienlijk versnellen. Daarom breidt de Japanse autofabrikant zijn samenwerking met AI-specialist Monolith uit en verlengt het de strategische samenwerking met nog eens drie jaar. Het hoofddoel van de samenwerking is om het hele ontwikkelingsproces te transformeren en het aantal dure fysieke tests te verminderen. De gespecialiseerde AI-oplossing is bedoeld om Nissan te helpen innovaties te implementeren en nieuwe voertuigen efficiënter en sneller dan voorheen te maken.

De Japanse autofabrikant ziet zijn AI-systeem, dat in samenwerking met Monolith is ontwikkeld, als een belangrijk onderdeel van zijn wereldwijde bedrijfsstrategie. Onder de naam "Re:Nissan" gebruikte Nissan de technologie van Monolith voor het eerst tijdens de ontwikkeling van de nieuwe, volledig elektrische Nissan Leaf voor AI-gebaseerde validatie van voertuigtests. Nissan is van plan om de AI-software te gebruiken in toekomstige nieuwe modellen voor de Europese markt.

De technologie van Monolith is niet alleen een simulatietool. Het AI-platform maakt gebruik van een enorme databank, namelijk testgegevens van voertuigen die in negentig jaar onderzoek en ontwikkeling door Nissan zijn verzameld. Ingenieurs van het Nissan Technical Centre Europe in Cranfield, VK, gebruiken de software al. De AI is ontworpen om de resultaten van echte, fysieke tests met hoge nauwkeurigheid te voorspellen. Dit vermindert de afhankelijkheid van fysieke prototypes, waardoor het hele proces geoptimaliseerd wordt. Volgens Nissan kunnen ingenieurs zich hierdoor meer richten op het oplossen van praktische problemen en het nemen van definitieve beslissingen, in plaats van het herhalen van standaardtests.

AI-validatie: Proefproject heeft al 17% van de tests bespaard

De beslissing om het project met drie jaar te verlengen werd niet in een opwelling genomen. Het volgt op een succesvolle samenwerking voor een zeer specifieke toepassing: In het proefproject bepaalde de AI-technologie het optimale koppelbereik voor het aandraaien van schroeven. De ingenieurs waren onder de indruk van het feit dat de AI-software betrouwbaar bepaalde welke aanvullende tests nog handmatig door specialisten moesten worden uitgevoerd. Fysieke tests op dit gebied werden met ongeveer 17% verminderd in vergelijking met conventionele procedures zonder AI.

Potentieel: Testtijden in Europa halveren

Dit cijfer van 17% is blijkbaar nog maar het begin. Nissan schat dat als dezelfde AI-aanpak zou worden toegepast op de ontwikkeling van het gehele Europese wagenpark, de testtijd met de helft zou kunnen worden teruggebracht. Emma Deutsch, directeur van het Nissan Technical Centre Europe, heeft bevestigd dat de modellen voor machinaal leren de afhankelijkheid van prototypen verminderen. AI zal een sleutelrol spelen bij het sneller leveren van de volgende generatie voertuigen aan klanten.

Dr. Richard Ahlfeld, CEO en oprichter van Monolith, voegt eraan toe dat deze AI-tools de productontwikkeling op alle gebieden ten goede komen. Het Monolith-platform gebruikt tools zoals een "Next Test Recommender" en een "Anomaly Detector". Hierdoor kunnen ontwikkelingscycli gehalveerd worden zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit en prestaties van de voertuigen.