Forschende der Technischen Universität München (TUM) und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben den größten Open-Source-Datensatz für Autoaerodynamik entwickelt. DriverAerNet++ umfasst über 8.000 Modelle, die die gängigsten Fahrzeugtypen repräsentieren, und ermöglichen es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) effizientere Designs zu entwerfen. Das Ziel sind kostengünstigere Entwicklungsprozesse, kraftstoffsparende Autos und Fortschritte bei Elektrofahrzeugen.
Als Ausgangspunkt für DrivAerNet++ nutzten die Forschenden 3D-Modelle aus dem Jahr 2014, die von Audi und BMW bereitgestellt wurden und unterschiedliche Karosserieformen von Autos repräsentieren. Zusätzlich veränderten sie bei diesen Modellen 26 Parameter wie Länge, Unterbodenmerkmale und Windschutzscheibenneigung systematisch. Das Team führte außerdem komplexe Strömungssimulationen durch, um zu berechnen, wie groß der Luftwiderstand der einzelnen generierten Autodesigns ist.
Die Forschenden verfolgen damit das Ziel, DriverAerNet++ als Trainingsdatensatz für generative KI einzusetzen. So können riesige Datenmengen in Sekunden analysiert und neuartige Designs generiert werden. Zwar existieren solche Tools, doch die dafür erforderlichen Daten waren bisher nicht frei zugänglich. (jr)
