MIT phát triển cơ sở dữ liệu ô tô mở, thúc đẩy thiết kế xe bền vững

Thông tin mới đây từ trang MIT News cho biết, để khắc phục những hạn chế này, các kỹ sư từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã phát triển và công bố một cơ sở dữ liệu nguồn mở lớn nhất từ trước đến nay về thiết kế ô tô. Được gọi là DrivAerNet++, cơ sở dữ liệu này bao gồm hơn 8.000 thiết kế ô tô 3D, mỗi thiết kế đều được bổ sung thông tin chi tiết về khí động học – cách luồng không khí di chuyển xung quanh xe. Đây là kết quả của hàng triệu giờ tính toán trên siêu máy tính MIT SuperCloud, tạo ra 39 terabyte dữ liệu.

DrivAerNet++ không chỉ là tập dữ liệu lớn nhất về khí động học ô tô mà còn được thiết kế để dễ dàng sử dụng bởi các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Mỗi thiết kế trong tập dữ liệu có thể được biểu diễn dưới nhiều dạng, như lưới 3D hoặc danh sách thông số kỹ thuật. Điều này cho phép các mô hình AI xử lý và học hỏi theo nhiều cách khác nhau.

Mohamed Elrefaie, một nghiên cứu sinh ngành kỹ thuật cơ khí tại MIT, nhấn mạnh: “Bộ dữ liệu này đặt nền tảng cho thế hệ ứng dụng AI tiếp theo trong kỹ thuật, thúc đẩy các quy trình thiết kế hiệu quả, cắt giảm chi phí R&D và thúc đẩy những tiến bộ hướng tới tương lai bền vững hơn của ngành ô tô”.

Nhờ tập dữ liệu này, các mô hình AI có thể nhanh chóng phân tích hàng nghìn thiết kế để đề xuất những phương án tối ưu hóa khí động học, giảm mức tiêu thụ nhiên liệu hoặc gia tăng phạm vi hoạt động của xe điện – chỉ trong vài giây, thay vì hàng giờ hoặc thậm chí nhiều ngày như trước đây.

Trước khi DrivAerNet++ ra đời, dữ liệu thiết kế ô tô công khai rất hạn chế. Một số nhà nghiên cứu đã cố gắng xây dựng các tập dữ liệu nhỏ, nhưng thông tin về khí động học – yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của xe – gần như không có sẵn. Các hãng sản xuất ô tô hiếm khi công bố dữ liệu thiết kế thực tế do tính cạnh tranh trong ngành.

Nhóm nghiên cứu tại MIT đã bắt đầu bằng cách sử dụng các mô hình 3D cơ bản được Audi và BMW cung cấp, đại diện cho ba loại xe phổ biến: fastback, notchback và estateback. Sau đó, họ áp dụng các biến đổi hệ thống, điều chỉnh từng thông số trong thiết kế để tạo ra các hình dạng mới. Đồng thời, nhóm đã chạy các mô phỏng động lực học chất lỏng (CFD) để tính toán cách luồng không khí tương tác với từng thiết kế.

Kết quả là một thư viện thiết kế ô tô khổng lồ, quy tụ hơn 8.000 mẫu xe với độ chính xác vượt trội cả về hình thức lẫn hiệu suất. Ông Faez Ahmed, Phó Giáo sư ngành Kỹ thuật Cơ khí tại MIT, chia sẻ: “Quá trình phát triển thiết kế ô tô truyền thống thường tốn kém đến mức các hãng sản xuất chỉ dám thực hiện những thay đổi nhỏ giữa các phiên bản. Nhưng với một kho dữ liệu đồ sộ như DrivAerNet++, chúng tôi có thể sử dụng AI để đẩy nhanh các cải tiến lớn với tốc độ chưa từng có”.

Các kỹ sư tại MIT kỳ vọng DrivAerNet++ sẽ mở đường cho những bước đột phá trong thiết kế ô tô bền vững. Các mô hình AI được đào tạo trên cơ sở dữ liệu này không chỉ có thể tạo ra các thiết kế xe mới mà còn có thể dự đoán tính khí động học của các thiết kế hiện tại. Điều này giúp các nhà sản xuất tính toán hiệu suất nhiên liệu hoặc phạm vi hoạt động điện mà không cần thử nghiệm thực tế tốn kém.

“Hiện tại là thời điểm lý tưởng để thúc đẩy những đột phá trong ngành ô tô, bởi đây vẫn là một trong những nguồn gây ô nhiễm lớn nhất toàn cầu; càng giảm thiểu khí thải nhanh bao nhiêu, chúng ta càng góp phần bảo vệ khí hậu bấy nhiêu”, nghiên cứu sinh Mohamed Elrefaie nhấn mạnh.

Với dữ liệu toàn diện và đa dạng, DrivAerNet++ không chỉ hỗ trợ ngành công nghiệp ô tô tiết kiệm chi phí và thời gian mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các giải pháp giao thông bền vững.