Mô hình vật lý lớn giúp nâng cao hiệu suất của ô tô chở khách

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang được khai thác để nâng cao hiệu quả khí động học của xe ô tô chở khách và nhiều loại phương tiện khác. Trong podcast Physics World Weekly mới đây, David Wheater, Phó Chủ tịch mảng ô tô tại PhysicsX (Anh và Mỹ), đã chia sẻ chi tiết về việc sử dụng các “mô hình vật lý lớn” dựa trên AI để cải tiến hiệu suất vận hành của xe hàng loạt.

Ông Wheater là kỹ sư hàng không với kinh nghiệm dày dạn trong việc ứng dụng khí động học để nâng cao hiệu suất xe đua Formula 1, từng làm việc cho nhiều đội đua F1. Hiện tại, ông tập trung áp dụng phương pháp tương tự nhưng với quy mô lớn hơn cho các dòng xe sản xuất đại trà, hướng tới sự tối ưu toàn diện.

Phương pháp mới của Wheater kết hợp mô phỏng động lực học chất lỏng tính toán (CFD) cùng các thử nghiệm trong hầm gió và kiểm định trên đường thực tế. Giá trị của “mô hình vật lý lớn” nằm ở khả năng tích hợp kết quả từ nhiều nguồn dữ liệu đa dạng, chính xác, giúp phương tiện đạt được thiết kế khí động học tối ưu nhất, giảm lực cản không khí và tiết kiệm nhiên liệu.

Để AI phát huy hiệu quả, việc thu thập và xử lý dữ liệu đào tạo chất lượng cao là điều hết sức quan trọng. Điều này đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhóm kỹ thuật, nhà nghiên cứu vật lý và chuyên gia công nghệ để tạo ra hệ thống mô phỏng chính xác, phản ánh rõ thực tế vận hành.