Where AI = Auto Innovation

Der Hype um generative KI ist kaum zu übersehen, aber hinter den Schlagzeilen arbeiten Teams von Technikexperten daran, ihre Fähigkeiten zu testen und ihre Leistungsfähigkeit zu nutzen, um in vielen verschiedenen Branchen positive Veränderungen zu bewirken.

Eine davon ist die Automobilindustrie, wo Gen-AI-Tools neue Wege für die Konstruktion von Elektrofahrzeugen (EVs) eröffnen, bei denen künstliche Intelligenz und menschliche Kreativität zusammenwirken, um innovative Fahrzeuge der Zukunft zu entwickeln.

Auch die Kollegen von Capgemini haben dazu beigetragen. Das Applied Innovation Exchange (AIE) von Capgemini in Mumbai, Indien, hat für die Studenten der MIT Art, Design and Technology University in Pune einen GenEV Design Challenge ins Leben gerufen. Der Wettbewerb bot den Studenten die Möglichkeit, ihr Talent und ihre Kreativität unter Beweis zu stellen und gleichzeitig ihre Kenntnisse im Umgang mit den modernsten Gen-AI-Tools zu vertiefen.

Zusammenarbeit für Innovation

„Mit der GenEV Design Challenge wollten wir Wissenschaft, technologische Innovation und Branchenwissen und -erfahrung zusammenbringen“, sagt Anshul Pandey, Leiter der AIE in Mumbai. „Wir wollten sehen, wie diese drei Bereiche zusammenarbeiten und gemeinsam Innovationen für das Design eines Produkts entwickeln können, das für die Zwecke der Automobilindustrie geeignet ist.“

For the project, Anshul worked closely with Vinayak Yannam, ecosystem lead at AIE in Mumbai.

„Pune ist ein bedeutender Automobilstandort; in unserer Nachbarschaft gibt es zahlreiche Universitäten sowie eine der führenden Hochschulen für Automobildesign. Wir wollten herausfinden, ob wir Gen AI in den Forschungs-, Entwicklungs- und Designprozessen der Automobilbranche einsetzen können. Wie würden Sie es nutzen, um ein Elektrofahrzeug für den indischen Markt zu entwerfen?“

Vinayak sagt, dass eine der ersten Herausforderungen darin bestand, die akademische Denkweise über den Designprozess zu ändern.

„Designschulen sind oft noch sehr traditionell“, sagt er. „Die Studenten zeichnen ihre ersten Entwürfe von Hand und verwenden dann die Design-Software AutoCAD, um das Design zu verfeinern. Wir haben sie aufgefordert, dies zu überdenken und sich zu fragen, wie die Zukunft des Designs aussehen wird, da wir wissen, dass einige große Automobilhersteller bereits damit begonnen haben, Gen AI für die Konstruktion ihrer Fahrzeuge einzusetzen.“

Erfüllung der Branchenstandards

Unter der Leitung von Vinayak wurden Teams von Studenten der Designschule vier Monate lang gecoacht und betreut, wobei sie ihre Entwürfe schrittweise weiterentwickelten, um den Industriestandards und Spezifikationen gerecht zu werden.

„Wir wollten die Herausforderung so realistisch wie möglich gestalten, genau wie es in einem echten Job in der Automobilindustrie der Fall wäre“, sagt Vinayak. „Wir haben sie gebeten, ein Elektrofahrzeug für das mittlere Segment zu entwerfen – ein Familienauto und kein High-End-Modell wie einen Rolls-Royce. Sie konnten ihrer Fantasie zwar freien Lauf lassen, aber das Design musste für den Markt geeignet sein.

„Außerdem mussten sie eine Präsentation erstellen, die unseren Kunden würdig war. Sie musste sehr ausgefeilt sein und ihre Entwürfe klar vermitteln. Sie musste praktische Überlegungen aufzeigen – zum Beispiel, wie man harte Kunststoffteile wie das Armaturenbrett durch ein nachhaltigeres Material wie Bambus ersetzen könnte.“

Anshul sagt, dass die frühen Gen-AI-Entwürfe der Teams alle sehr unterschiedlich waren, aber der Mentoring-Prozess hat gezeigt, wie menschliche Anregungen dazu beitragen können, sie zu verfeinern.

„Wir können uns nicht vollständig auf Technologie verlassen. Sie kann uns dabei helfen, neue und innovative Ideen zu entwickeln, aber menschliches Eingreifen ist nach wie vor erforderlich. In Zukunft wird die Technologie ausgereift sein, aber derzeit benötigen wir noch menschlichen Input, um sicherzustellen, dass wir Designs mit den richtigen Spezifikationen für die Fertigung entwickeln“, sagte sie.

Der Quantentest

Im Rahmen des Projekts mussten die Entwürfe auch daraufhin getestet werden, ob sie den Industriestandards entsprachen. Dies war auch eine Gelegenheit, die Studierenden mit Technologien wie Quantencomputern vertraut zu machen.

„Testen bedeutet, Simulationen für Dinge wie Topologieoptimierung durchzuführen“, sagt Vinayak. „Es geht darum, die Struktur des Autos zu optimieren und die Zugfestigkeit der Materialien zu testen, aus denen es gebaut ist. In der Industrie kann die Durchführung solcher Simulationen Wochen dauern. Mit Hilfe von Quantencomputeralgorithmen können sie viel schneller durchgeführt werden.“

„Man kann auch Dinge wie Crashtests simulieren, ohne ein echtes Auto bauen und crashen zu müssen, um herauszufinden, was verbessert werden muss. Indem man das Autodesign in eine sogenannte Netzstruktur – eine virtuelle Darstellung des Autos – übersetzt und Simulationen mit Quantenalgorithmen durchführt, kann man dies in wenigen Minuten erledigen.“

Gewinnerentwürfe

Aus allen Entwürfen der Studenten wurden drei Teams als Finalisten ausgewählt, von denen eines, Watt-up, zum Sieger gekürt wurde. „Was das Design angeht, haben sie letztendlich innovative Designs kombiniert und kamen den von uns geforderten Industriespezifikationen am nächsten“, sagt Vinayak. „Sie haben wirklich verstanden, dass ein Automobilhersteller in der heutigen Welt unter vielen Einschränkungen arbeitet, und sie haben sich daran gehalten und damit ein echtes Verständnis für den Markt bewiesen.“

Für Anshul zeigte das Projekt, wie verschiedene Fähigkeiten und Technologien kombiniert werden müssen, um ein erfolgreiches Design zu erzielen. „Innovation, Technologie, Design und Quantenphysik. All diese Faktoren mussten integriert werden, damit das Fahrzeugdesign ein Erfolg wurde.“

Das Projekt zeigt auch, wie die Zusammenarbeit von Partnern aus Wissenschaft, Technologie und Industrie Innovationen beschleunigen kann. Tatsächlich unterhält Capgemini Partnerschaften mit mehr als 30 führenden Instituten in ganz Indien und unterstützt diese bei der Entwicklung relevanter Kompetenzen in Technologien wie Gen AI und Quantencomputing.

Anshul bemerkt dazu: „Durch die Zusammenarbeit mit Studenten im Rahmen der GenEV-Challenge können wir Teil eines echten kulturellen Wandels im Bereich Innovation sein – und dieser Wandel findet gerade jetzt statt.“