Il tradizionale processo di progettazione automobilistica è una maratona. Per decenni, un singolo nuovo modello ha richiesto mezzo decennio di lavoro intenso, passando da schizzi disegnati a mano a modelli in argilla e infine a complesse simulazioni digitali 3D. Questo lungo tempo di consegna significa che le auto che arrivano oggi negli showroom sono state spesso concettualizzate anni fa, in climi economici e normativi diversi.
Tuttavia, il settore si trova ad affrontare un periodo di volatilità senza precedenti. I cambiamenti nel panorama politico globale, la riduzione degli incentivi per i veicoli elettrici e le nuove tariffe commerciali stanno costringendo i produttori a cambiare rapidamente direzione. Per rimanere agili, le case automobilistiche si rivolgono all’intelligenza artificiale per ridurre i tempi di progettazione e sviluppo da anni a mesi.
Dagli schizzi alle realtà 3D
Il primo grande cambiamento si sta verificando nello studio creativo. Tradizionalmente, trasformare lo schizzo di un designer in un modello 3D e in un’animazione ad alta fedeltà richiedeva più team e mesi di lavoro.
Presso General Motors (GM), i progettisti utilizzano ora strumenti basati sull’intelligenza artificiale come Vizcom per colmare questa lacuna. Inserendo schizzi disegnati a mano in questi sistemi, i progettisti possono generare modelli 3D e animazioni cinematografiche completamente realizzati nel giro di poche ore.
- Il ruolo dell’essere umano: Nonostante la velocità, i designer sottolineano che l’intelligenza artificiale non è il “creatore”. Funziona come un sofisticato motore di rendering. I designer umani agiscono ancora come i “monaci” del marchio, prendendo le decisioni estetiche critiche che definiscono se un veicolo sembra una Cadillac, una Buick o una Chevy.
- Prototipazione rapida: queste immagini generate dall’intelligenza artificiale fungono da “mood board mobili”, consentendo ai team di visualizzare come la luce colpisce una superficie o come appare un’auto in movimento molto prima che venga costruito un prototipo fisico.
La galleria del vento virtuale
Al di là dell’estetica, la forma di un’auto è dettata dalla fisica. La fluidodinamica computazionale (CFD), la scienza che studia il modo in cui l’aria scorre attorno a un veicolo, è essenziale per massimizzare l’efficienza del carburante e l’autonomia dei veicoli elettrici.
Storicamente, la CFD richiedeva enormi supercomputer e ore di elaborazione. Oggi, aziende come Neural Concept utilizzano le reti neurali per rivoluzionare questo campo:
- Feedback istantaneo: Presso Jaguar Land Rover (JLR), le attività di ingegneria aeronautica che una volta richiedevano quattro ore possono ora essere completate in appena un minuto utilizzando l’intelligenza artificiale accelerata dalla GPU.
- Progettazione iterativa: GM sta sviluppando una “galleria del vento virtuale basata sull’intelligenza artificiale”. Invece di consegnare un modello finito agli ingegneri e aspettare settimane per il feedback, i progettisti possono ora “spingere e tirare” le superfici digitali e ricevere previsioni di resistenza quasi istantanee.
- Integrazione anticipata: poiché la fisica può essere simulata quasi istantaneamente, i test aerodinamici possono iniziare molto prima nella fase di progettazione, evitando costose riprogettazioni nelle fasi successive del ciclo.
Il software e il collo di bottiglia della codifica
Man mano che i veicoli diventano “definiti dal software”, la complessità del loro codice interno è diventata un grave collo di bottiglia, spesso ritardando i lanci e gonfiando i costi. Nissan sta affrontando questo problema utilizzando l’intelligenza artificiale per automatizzare le attività umili di sviluppo software, come i test unitari. Automatizzando questi processi di codifica ripetitivi, i produttori mirano ad aumentare sia la velocità di implementazione che la qualità complessiva dell’architettura digitale del veicolo.
Il costo umano della produttività
Mentre i produttori sostengono che l’intelligenza artificiale sia uno strumento di “amplificazione” piuttosto che di sostituzione, il settore rimane diviso sull’impatto a lungo termine sulla forza lavoro.
“Il valore deriva dalla combinazione della velocità dell’intelligenza artificiale e del giudizio umano, non dall’eliminazione dell’essere umano dall’equazione.” — Pierre Baqué, CEO di Neural Concept
La linea aziendale è che l’intelligenza artificiale consente ai dipendenti di concentrarsi su lavori creativi di alto livello piuttosto che su “compiti umili”. Tuttavia, critici ed educatori suggeriscono una realtà diversa. Matteo Licata, professore allo IAAD, sostiene che un aumento così massiccio della produttività porterà inevitabilmente a una riduzione dell’organico negli studi di progettazione. Ciò crea una barriera scoraggiante per la prossima generazione di designer, che devono competere in un settore in cui le attività manuali “entry-level” vengono automatizzate.
Conclusione
L’industria automobilistica sta correndo per sostituire un ciclo di sviluppo quinquennale con un flusso di lavoro molto più agile e basato sull’intelligenza artificiale. Sebbene questa transizione prometta un’innovazione più rapida e una migliore efficienza, solleva anche domande fondamentali sul futuro dei lavori di progettazione e sull’equilibrio tra velocità della macchina e abilità artistica umana.
