¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial a un motor?

La inteligencia artificial (IA) otorga a los ordenadores la capacidad de poder analizar problemas y resolverlos automáticamente, y la idea que lo haga de forma similar a cómo lo haría un ser humano. Si bien podemos pensar en la IA como ayuda para los sistemas multimedia, su potencial también se está aplicando en el desarrollo de sistemas de propulsión, tanto en el campo de la movilidad eléctrica como en el de la combustión interna. Porsche, por ejemplo, ya está empleando inteligencia artificial en sus motores.

En el desarrollo de motores de combustión tradicionales, por ejemplo, la IA resuelve el problema de predecir el contenido de gases en el aceite del motor. Dado que un alto contenido provoca la formación de espuma en el aceite y, por tanto, una menor capacidad de lubricación, se debe diseñar el circuito para que pueda generar el menor contenido posible de gases. Sin embargo, es casi imposible medirlo con el motor en marcha, bueno, ahora sí, gracias al nuevo proceso de inteligencia artificial de Porsche, que permite predecirlo de forma fiable.

“Pudimos mantener la capacidad informática requerida por el algoritmo de la IA para integrarlo fácilmente en el proceso de desarrollo del motor”, dice la ingeniera Hong Truc Jung, responsable de las herramientas de IA para los motores en Porsche.

“Durante las pruebas de banco, este algoritmo se ejecuta de forma continua y nos proporciona datos relevantes”. El primer motor en el que se implementó este proceso de inteligencia artificial fue el bóxer de seis cilindros del Porsche 718 Cayman GT4, una unidad de 4.0 litros que entrega 420 CV y 420 Nm.

Por otra parte, si nos vamos a los coches eléctricos, Porsche Engineering, empresa subsidiaria, ya es capaz de determinar la manera en la que envejecen las baterías de iones de litio. Gracias a ello, las predicciones de autonomía que proporciona el coche al usuario durante la conducción son más fiables, puesto que el algoritmo medirá la resistencia interna de la batería para conocer su estado en todo momento. Entre otras cosas, tiene en cuenta datos como la temperatura y el estado de carga, así como los resultados obtenidos en pruebas a largo plazo.

En el coche, la inteligencia artificial se adapta al perfil del usuario para que la predicción sea cada vez más precisa. Porsche ha gestado una metodología de desarrollo particularmente flexible y con muchas aplicaciones, basada en el método de aprendizaje por refuerzo mediante el uso de IA. “Nuestra metodología ‘PERL’ [de Porsche Engineering Reinforcement Learning] va más allá de la solución específica de tareas individuales, porque entiende relaciones sistémicas y aprende a tomar decisiones estratégicas”, explica Matthias Bach, director de aplicación mecánica.

Dado que las redes neuronales del algoritmo de la IA pueden variar varios parámetros al mismo tiempo y predecir los efectos resultantes, el método “PERL” es ideal para tareas complejas. “Con el aprendizaje por refuerzo, podemos reducir el tiempo de desarrollo al tiempo que logramos mejores resultados que los posibles con los métodos convencionales”, dice Bach. Actualmente, el método se está sometiendo a pruebas prácticas en el área de motores, pero se utilizará en otras, como también las relativas al chasis y la electricidad/electrónica a medio plazo.

Fuente: Porsche