DFKI与IAV启用联合研发实验室 将AI用于汽车研发

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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