德国人工智能研究中心(DFKI)正在研究开发用于汽车开发测试程序的人工智能专用分析方法,重点是深度学习和时间序列分析等机器学习技术。 IAV公司计划将AI技术的潜力应用于动力总成开发。这包括在发动机控制系统(如ECU)中使用AI,以及探索AI的潜力以提高开发过程的效率和稳健性。
人工智能数据分析方法在汽车行业测试数据,ECU和测试平台的监控和优化方面的应用潜力被认为是非常高的。例如,现代发动机控制单元具有超过50,000个设置参数,这些参数决定了油耗,磨损和发动机的整体性能。深度学习技术,或更确切地说是在控制单元中使用神经网络,使后者能够独立地“学习”如何最优地调整输入变量。在发动机测试数据的时间序列分析中使用这样的网络也开辟了预测发动机健康监测的新方法,从而改善了磨损和维护情况的预测。
同时,作为新实验室的FLaP也将为来自神经网络的各种测量数据开发新的可视化选项。其目标是开发一个AI工具箱,可以为汽车工程师直观而适当地使用。
DFKI智能数据与知识服务研究部门负责人Andreas Dengel博士表示:“除了在生产车辆中使用现有人工智能硬件的可能性之外,FLaP还研究了自学习神经网络的新应用。目的是从长远的角度获得基础知识,并在短期内为当前的问题找到具体的解决方案。”
来源:汽车制造网
作者:钟桦