乌鸦传媒

El revuelo en torno a la IA generativa ha sido dif铆cil de pasar por alto pero, detr谩s de los titulares, equipos de especialistas en tecnolog铆a est谩n trabajando para probar sus capacidades y aprovechar su poder para tener un impacto positivo en muchas industrias diferentes. 

Uno de ellos es la industria del autom贸vil, donde las herramientas de Gen AI est谩n permitiendo nuevas formas de dise帽ar veh铆culos el茅ctricos (VE), en las que la inteligencia artificial y la creatividad humana trabajan juntas para producir veh铆culos innovadores del futuro.

Los colegas de 乌鸦传媒 tambi茅n han contribuido a ello. El Applied Innovation Exchange (AIE) de 乌鸦传媒 en Mumbai (India) cre贸 un GenEV Design Challenge para los estudiantes de la MIT Art, Design and Technology University de Pune. El reto fue una oportunidad para que los estudiantes mostraran su talento y creatividad, a la vez que aprend铆an a utilizar las herramientas de vanguardia de Gen AI.聽

Colaboraci贸n para la innovaci贸n

鈥淐on el GenEV Design Challenge quer铆amos aunar el mundo acad茅mico, la innovaci贸n tecnol贸gica y el conocimiento y la experiencia de la industria”, afirma Anshul Pandey, responsable de AIE en Bombay. “Quer铆amos ver c贸mo esas tres 谩reas pod铆an colaborar e innovar juntas en el dise帽o de un producto que fuera apto para los fines de la industria del autom贸vil”. 

Para el proyecto, Anshul colabor贸 estrechamente con Vinayak Yannam, responsable del ecosistema de AIE en Bombay.

“Pune es un gran centro automovil铆stico; hay muchas universidades en nuestro patio trasero, as铆 como una de las mejores escuelas de dise帽o de autom贸viles. Quer铆amos ver si pod铆amos utilizar Gen AI en los procesos de investigaci贸n, desarrollo y dise帽o del mundo del autom贸vil. 驴C贸mo se utilizar铆a para dise帽ar un veh铆culo el茅ctrico para el mercado indio?”.

Vinayak afirma que uno de los retos iniciales fue cambiar la mentalidad acad茅mica sobre el proceso de dise帽o. 

“Las escuelas de dise帽o suelen ser muy tradicionales”, afirma. “Los estudiantes dibujan a mano los dise帽os iniciales y luego utilizan el software de dise帽o AutoCAD para perfeccionar el dise帽o. Les retamos a replantearse eso y a reconsiderar c贸mo ser谩 el futuro del dise帽o, ya que sabemos que algunos grandes fabricantes de autom贸viles ya est谩n empezando a utilizar Gen AI para ayudar a dise帽ar sus veh铆culos.”

Cumplir las normas del sector

Dirigidos por Vinayak, los equipos de estudiantes de la escuela de dise帽o recibieron formaci贸n y tutor铆a durante cuatro meses, evolucionando gradualmente sus dise帽os para cumplir las normas y especificaciones de la industria.

鈥淨uer铆amos que el reto fuera lo m谩s realista posible, como lo ser铆a en un trabajo real en la industria del autom贸vil”, explica Vinayak. 芦Les pedimos que dise帽aran un veh铆culo el茅ctrico para un segmento medio, un coche familiar, y no algo de gama alta como un Rolls-Royce. Aunque pod铆an dar rienda suelta a su imaginaci贸n, el dise帽o ten铆a que funcionar en el mercado”.  

鈥淭ambi茅n ten铆an que crear una presentaci贸n digna de mostrar a nuestros clientes. Ten铆a que ser muy pulida y comunicar sus dise帽os con claridad. Deb铆a mostrar consideraciones pr谩cticas: por ejemplo, c贸mo sustituir piezas de pl谩stico duro, como el salpicadero, por un material m谩s sostenible, como el bamb煤.鈥�  

Anshul afirma que los primeros dise帽os de Gen AI de los equipos eran muy diferentes, pero el proceso de tutor铆a puso de relieve c贸mo la aportaci贸n humana pod铆a ayudar a perfeccionarlos.

鈥淣o podemos depender totalmente de la tecnolog铆a. Puede ayudarnos a tener ideas nuevas e innovadoras, pero la intervenci贸n humana sigue siendo necesaria. En el futuro, la tecnolog铆a madurar谩, pero ahora mismo seguimos necesitando la aportaci贸n humana para asegurarnos de que desarrollamos dise帽os con todas las especificaciones adecuadas para la fabricaci贸n”, afirm贸. 

La prueba cu谩ntica

Como parte del proyecto tambi茅n hab铆a que probar los dise帽os para ver si cumpl铆an las normas de la industria. Tambi茅n fue una oportunidad para que los estudiantes se pusieran al d铆a en tecnolog铆a, incluida la computaci贸n cu谩ntica.

鈥淧robar significa hacer simulaciones para cosas como la optimizaci贸n de la topolog铆a禄, dice Vinayak. 芦Se trata de optimizar la estructura del coche y probar la resistencia a la tracci贸n de los materiales con los que est谩 construido. En la industria, estas simulaciones pueden llevar semanas. Utilizando algoritmos de computaci贸n cu谩ntica, pueden ejecutarse mucho m谩s r谩pido.鈥� 

鈥淭ambi茅n se pueden simular cosas como las pruebas de choque, sin necesidad de construir un coche de verdad y estrellarlo para saber qu茅 hay que mejorar. Traduciendo el dise帽o del coche a lo que llamamos una estructura de malla -una representaci贸n virtual del coche- y realizando simulaciones con algoritmos cu谩nticos, se puede hacer esto en cuesti贸n de minutos.鈥� 

Dise帽os ganadores

De entre todos los dise帽os de los estudiantes, se seleccionaron tres equipos como finalistas y uno de ellos, Watt-up, fue elegido ganador. “En t茅rminos de dise帽o, al final combinaron un dise帽o innovador y fueron los que m谩s se acercaron a las especificaciones industriales que pedimos”, dice Vinayak. “Comprendieron realmente que un fabricante de autom贸viles en el mundo actual trabaja con muchas restricciones, y se ci帽eron a ello, demostrando una verdadera comprensi贸n del mercado”.

Para Anshul, el proyecto demostr贸 c贸mo deben combinarse distintas competencias y tecnolog铆as para lograr el 茅xito en el dise帽o. “Innovaci贸n, tecnolog铆a, dise帽o y cu谩ntica. Todos ellos deb铆an integrarse para que el dise帽o del veh铆culo fuera un 茅xito”.

El proyecto tambi茅n pone de relieve c贸mo la uni贸n de socios del mundo acad茅mico, tecnol贸gico e industrial puede acelerar la innovaci贸n. De hecho, 乌鸦传媒 colabora con m谩s de 30 institutos punteros de toda la India, ayudando a desarrollar competencias relevantes en tecnolog铆as como Gen AI y quantum.

Como se帽ala Anshul “Colaborar con estudiantes como lo hemos hecho en el reto GenEV nos permite formar parte de un verdadero cambio cultural en la innovaci贸n, y ese cambio se est谩 produciendo ahora mismo.”