Engenheiros criam maior conjunto de dados de código aberto para design aerodinâmico de carros

O DrivAerNet++ reúne mais de 8 mil designs de carros em formato 3D, baseados nos tipos de veículos mais comuns atualmente, acompanhados de informações detalhadas sobre a aerodinâmica de cada design. Esses dados incluem simulações de dinâmica de fluidos que mostram como o ar flui ao redor dos veículos, permitindo análises precisas e eficientes.

Disponível como código aberto, o conjunto de dados é representado em várias formas, como malha, nuvem de pontos e parâmetros dimensionais. Ele é o maior recurso desse tipo já criado para estudos de aerodinâmica automotiva. A expectativa é que ele sirva como base para treinar modelos de IA que poderão gerar novos designs de forma extremamente rápida e eficiente, levando a avanços como veículos mais econômicos e elétricos com maior autonomia.

O desenvolvimento do DrivAerNet++ foi uma tarefa monumental. Para construir o conjunto, os pesquisadores partiram de modelos 3D fornecidos por Audi e BMW, abrangendo categorias como fastback, notchback e estateback. Foram consumidas mais de 3 milhões de horas de CPU no MIT SuperCloud, resultando em 39 terabytes de dados.

A aplicação prática desse recurso é vasta. Por exemplo, um modelo de IA pode ser treinado para identificar configurações aerodinâmicas desejáveis em uma parte do conjunto de dados e, em segundos, gerar novos designs otimizados com base nesse aprendizado. Esse processo, que hoje consome meses na indústria automotiva, pode ser reduzido a uma fração do tempo, abrindo caminho para inovações em economia de combustível e eficiência aerodinâmica.