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高速賽車與計(jì)算技術(shù)的前沿交匯

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無論是IndyCar還是勒芒超級跑車,駕駛賽車贏得勝利需要勇氣與技術(shù),但最根本的還是極致速度。這使得智能工程成為任何制勝策略的核心所在。

在尋求競爭優(yōu)勢的過程中,工程師們不斷對新賽車設(shè)計(jì)進(jìn)行迭代,調(diào)整車身幾何結(jié)構(gòu)、前翼、后擴(kuò)散器以及各類小型氣動附件的造型,探索這些新配置是否能轉(zhuǎn)化為賽道上的實(shí)質(zhì)性性能提升。

計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與仿真技術(shù)的出現(xiàn)進(jìn)一步拓展了這一創(chuàng)意流程,使得在虛擬環(huán)境中測試新想法變得更加快捷高效。如今,工程師們借助計(jì)算流體動力學(xué)(CFD)來預(yù)測微小的設(shè)計(jì)改動將如何影響下壓力和阻力等氣動效果,并間接影響車輛的操控性、平衡性和效率,從而決定車輛在高速行駛和不同賽道條件下的表現(xiàn)。

CFD是一種強(qiáng)大的工具,但求解描述氣流及其他物理現(xiàn)象的復(fù)雜方程需要消耗大量時間。氣動工程師評估一處細(xì)微的表面調(diào)整可能就要花費(fèi)數(shù)小時,而設(shè)計(jì)一輛完整的賽車則需要數(shù)周乃至數(shù)月。

IBM研究院與達(dá)拉拉集團(tuán)(Dallara Group)近期攜手合作,共同探索如何在保持高精度物理準(zhǔn)確性的前提下,大幅提升這一評估過程的效率。

達(dá)拉拉專門為全球頂級賽事設(shè)計(jì)并提供高性能賽車,服務(wù)領(lǐng)域涵蓋IndyCar、一級方程式2(F2)以及IMSA WeatherTech SportsCar錦標(biāo)賽。IBM則是經(jīng)典計(jì)算與量子計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè),其AI模型組合在洪水與山火范圍預(yù)測、天氣與氣候模擬、太陽動力學(xué)分析乃至聚變等離子體動力學(xué)等方面均有突破性進(jìn)展。

雙方希望借助基于物理仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI代理模型,推動車輛設(shè)計(jì)與優(yōu)化的發(fā)展,并計(jì)劃在未來探索將量子算法引入工作流程,以進(jìn)一步提升仿真精度。

在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中,達(dá)拉拉以一輛類似勒芒原型車2(LMP2)的賽車為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了多款不同版本的后擴(kuò)散器——這一位于車身底部的部件能夠增加下壓力,提升賽車的抓地力。工程師們隨后分別采用傳統(tǒng)CFD仿真和IBM構(gòu)建、經(jīng)達(dá)拉拉專有仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI代理模型對上述設(shè)計(jì)進(jìn)行了評估。

兩種方法均準(zhǔn)確識別出了最優(yōu)設(shè)計(jì)方案,但CFD分析耗時數(shù)小時,而AI評估僅用約10秒即可完成。達(dá)拉拉估計(jì),將AI代理模型應(yīng)用于典型的數(shù)百種幾何配置評估,可將仿真時間從數(shù)天壓縮至數(shù)分鐘。

上述初步成果已發(fā)表于一篇題為《以設(shè)計(jì)驅(qū)動速度》(Faster by Design)的新白皮書中,IBM研究員克里斯蒂亞諾·馬洛西(Cristiano Malossi)近期在ICLR 2026的AI與偏微分方程研討會上發(fā)表了相關(guān)演講。

該模型本身是由IBM研究人員設(shè)計(jì)的一種基于圖的神經(jīng)算子,命名為規(guī)范不變譜Transformer(Gauge-Invariant Spectral Transformer,簡稱GIST),旨在解決如何高效處理基于偏微分方程的圖結(jié)構(gòu)仿真數(shù)據(jù)這一核心挑戰(zhàn)。

從眼鏡到飛機(jī),當(dāng)今許多量產(chǎn)產(chǎn)品都借助計(jì)算機(jī)上的三維網(wǎng)格(Mesh)進(jìn)行設(shè)計(jì),網(wǎng)格通過密集的點(diǎn)、連接線和平面構(gòu)成,定義了產(chǎn)品的形狀、體積和表面輪廓。

此前用于預(yù)測氣動力的圖模型通常將賽車網(wǎng)格視為簡單的點(diǎn)云。對于普通乘用車而言,點(diǎn)云描述幾何形狀或許已經(jīng)足夠,但賽車擁有極為精細(xì)的氣動部件——從前部導(dǎo)流片到后翼上的古爾尼翼片——這些細(xì)節(jié)對車輛性能有著舉足輕重的影響。

網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中在物理位置上相鄰的兩側(cè)點(diǎn),在氣動效果上可能受到完全相反的力。要使AI模型正確處理這些表面,就必須讓模型理解網(wǎng)格各點(diǎn)之間的連接關(guān)系。IBM的GIST架構(gòu)同時編碼了網(wǎng)格點(diǎn)的坐標(biāo)及其連接線的信息,從而更精準(zhǔn)地捕捉網(wǎng)格的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),在復(fù)雜部件的預(yù)測上實(shí)現(xiàn)了更清晰、更貼近物理規(guī)律的結(jié)果,而這些部件恰恰是賽車高性能表現(xiàn)的關(guān)鍵所在。

然而,捕捉這些復(fù)雜關(guān)系對計(jì)算資源的消耗同樣巨大。為了降低此前制約圖Transformer擴(kuò)展能力的復(fù)雜度,研究人員采用隨機(jī)投影方法生成圖嵌入——這是一種以強(qiáng)大性能和簡潔性著稱的壓縮感知技術(shù)。

與此同時,研究人員還設(shè)計(jì)了一種"規(guī)范不變"的Transformer架構(gòu),確保模型能夠在不同嵌入投影和網(wǎng)格密度之間無縫泛化。在物理學(xué)中,規(guī)范不變性意味著無論采用何種任意數(shù)學(xué)描述方式,系統(tǒng)的基本物理性質(zhì)保持不變。

IBM的主要研究人員之一馬蒂亞·里戈蒂(Mattia Rigotti)解釋道:"波士頓和紐約的坐標(biāo)會因使用GPS還是二維地圖而有所不同,但兩座城市之間的實(shí)際物理距離不會改變。坐標(biāo)的選擇就如同規(guī)范的選擇。物理關(guān)系——無論是城市之間的距離,還是圖中點(diǎn)與連接線的結(jié)構(gòu)——都是規(guī)范不變的。我們將這一洞見融入了模型的設(shè)計(jì)之中。"

研究團(tuán)隊(duì)在達(dá)拉拉的LMP2數(shù)據(jù)集上對模型進(jìn)行了訓(xùn)練與測試,數(shù)據(jù)集涵蓋了不同賽道條件和駕駛動作下的仿真結(jié)果,從高速過彎到急剎車均有收錄。數(shù)據(jù)集中的每項(xiàng)配置均經(jīng)達(dá)拉拉工程師對照預(yù)期氣動行為進(jìn)行了審核與驗(yàn)證。在未見子集上的評估顯示,GIST模型在壓力和剪切應(yīng)力等氣動力預(yù)測方面的精度超越了其他主流AI代理模型。

達(dá)拉拉CFD方法論負(fù)責(zé)人埃利薩·塞里奧利(Elisa Serioli)表示:"我們很榮幸IBM選擇達(dá)拉拉作為這次創(chuàng)新合作的伙伴。IBM基于AI的模型預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)CFD相比展現(xiàn)出極具潛力的表現(xiàn),泛化能力也令人振奮,這對于達(dá)拉拉多產(chǎn)品線的業(yè)務(wù)環(huán)境而言尤為值得關(guān)注。"

IBM與達(dá)拉拉計(jì)劃通過引入更多達(dá)拉拉專有高性能賽車數(shù)據(jù),持續(xù)完善AI代理模型。與此同時,雙方也在展望下一代計(jì)算時代,開始探索量子及量子-經(jīng)典混合方法如何進(jìn)一步提升和加速高性能車輛的設(shè)計(jì)流程。

通過將達(dá)拉拉在車輛工程與CFD驅(qū)動設(shè)計(jì)方面的專業(yè)積累,與IBM在AI和量子計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢相結(jié)合,研究人員將探索如何增強(qiáng)傳統(tǒng)仿真工作流,并最終將發(fā)現(xiàn)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)付諸實(shí)踐。

這一合作的意義遠(yuǎn)不止于賽道。氣動設(shè)計(jì)對乘用車、商用飛機(jī)等各類交通工具同樣至關(guān)重要,對任何將空氣動力學(xué)納入設(shè)計(jì)流程的行業(yè)都具有普遍價值。將日常交通工具的空氣阻力降低幾個百分點(diǎn),便可在燃油效率上實(shí)現(xiàn)可觀的累積改善,既能為用戶節(jié)省油費(fèi),又有助于減少碳排放。

Q&A

Q1:GIST模型是什么?它在賽車設(shè)計(jì)中有什么作用?

A:GIST(規(guī)范不變譜Transformer)是由IBM研究人員開發(fā)的一種基于圖的神經(jīng)算子模型。在賽車設(shè)計(jì)中,它被用作CFD仿真的AI代理模型,能夠高效預(yù)測賽車氣動部件的壓力、剪切應(yīng)力等氣動力表現(xiàn)。相比傳統(tǒng)CFD仿真需要數(shù)小時,GIST模型僅需約10秒即可完成評估,可將數(shù)百種設(shè)計(jì)配置的仿真時間從數(shù)天壓縮至數(shù)分鐘,大幅加速工程師的設(shè)計(jì)迭代流程。

Q2:IBM和達(dá)拉拉合作的AI代理模型準(zhǔn)確嗎?

A:準(zhǔn)確性較高。研究團(tuán)隊(duì)在達(dá)拉拉的LMP2數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練與測試,數(shù)據(jù)涵蓋高速過彎、急剎車等不同賽道工況,每項(xiàng)配置均經(jīng)達(dá)拉拉工程師審核驗(yàn)證。在未見數(shù)據(jù)子集上的測試表明,GIST模型在氣動力預(yù)測精度上超越了其他主流AI代理模型,且在實(shí)驗(yàn)中與傳統(tǒng)CFD一致識別出了最優(yōu)擴(kuò)散器設(shè)計(jì)方案。

Q3:這項(xiàng)賽車氣動仿真技術(shù)有沒有其他行業(yè)的應(yīng)用價值?

A:有。氣動設(shè)計(jì)不僅限于賽車領(lǐng)域,乘用車、商用飛機(jī)及其他對空氣動力學(xué)有需求的行業(yè)同樣適用。將日常交通工具的空氣阻力降低幾個百分點(diǎn),便能帶來可觀的燃油效率提升,幫助用戶節(jié)省油耗成本,同時減少碳排放,具有顯著的經(jīng)濟(jì)和環(huán)保意義。

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