据外媒报道,德国人工智能研究中心(DFKI)和IAV宣布,他们已经启动了一个联合研发实验室,将人工智能应用于汽车研发。位于德国凯泽斯劳滕的DFKI提供了一个新的测试环境,目前正在开发一种特殊的人工智能分析方法,旨在将这项技术应用于汽车的开发和测试。研究人员专注于深度学习和时间序列分析。IAV计划充分发挥人工智能技术的潜力,将该技术应用于动力总成研发的研发程序和方法,包括:在电子控制单元等发动机控制系统中采用人工智能技术,充分发挥人工智能技术的潜力,提高研发过程的能源效率和稳健性。相信未来汽车行业采用智能数据分析方法对测试数据、电子控制单元和测试台进行监测和优化的可能性很大。例如,一个现代发动机控制单元有超过50000个设定参数,这些参数将对发动机的油耗、磨损和整体性能起决定性作用。对控制单元采用深度学习技术(更确切地说,采用神经网络),将使控制单元具有独立“学习”的能力,并使其学会自行优化和调整输入参数。在时间序列分析过程中,可以利用神经网络技术对发动机试验数据进行分析,从而实现发动机状态的预测监测,预测设备磨损和维护的时间。此外,这种方法可以在新的研发实验室中开发。同时,名为FLaP的新实验室将致力于新的可视化选项,以处理神经网络的多样测量数据,旨在创建一个人工智能工具工具箱,使汽车工程师能够在研发过程中直观地选择所需的工具箱。(本文图片选自eenewsautomotive.com)据外媒报道,德国人工智能研究中心(DFKI)和IAV宣布成立联合研发实验室,将人工智能应用于汽车研发。位于德国凯泽斯劳滕的DFKI提供了一个新的测试环境,目前正在开发一种特殊的人工智能分析方法,旨在将这项技术应用于汽车的开发和测试。研究人员专注于深度学习和时间序列分析。IAV计划充分发挥人工智能技术的潜力,将该技术应用于动力总成研发的研发程序和方法,包括:在电子控制单元等发动机控制系统中采用人工智能技术,充分发挥人工智能技术的潜力,提高研发过程的能源效率和稳健性。相信未来汽车行业采用智能数据分析方法对测试数据、电子控制单元和测试台进行监测和优化的可能性很大。例如,一个现代发动机控制单元有超过50000个设定参数,这些参数将对发动机的油耗、磨损和整体性能起决定性作用。对控制单元采用深度学习技术(更确切地说,采用神经网络),将使控制单元具有独立“学习”的能力,并使其学会自行优化和调整输入参数。在时间序列分析过程中,可以利用神经网络技术对发动机试验数据进行分析,从而实现发动机状态的预测监测,预测设备磨损和维护的时间。此外,这种方法可以在新的研发实验室中开发。同时,名为FLaP的新实验室将致力于新的可视化选项,以处理神经网络的多样测量数据,旨在创建一个人工智能工具工具箱,使汽车工程师能够在研发过程中直观地选择所需的工具箱。(本文图片选自eenewsautomotive.com)
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