Künstliche Intelligenz verkürzt heute Entwicklungszyklen in der Automobilindustrie deutlich. Sie verfolgt Änderungen an komplexen Karosseriemodellen, vergleicht virtuelle Crashtests und macht Unterschiede schnell sichtbar.

Nun rückt die nächste Generation in den Fokus: große Sprachmodelle und Transformermodelle, ähnlich wie ChatGPT. Sie erfassen automatisch, welche Designänderungen vorgenommen wurden, und ordnen, warum sie relevant sind. Ingenieurinnen und Ingenieure beschreiben Anpassungen in Freitext; die KI analysiert die zugehörigen Simulationsergebnisse und liefert Hinweise auf vielversprechende Designvarianten.

Fraunhofer SCAI verbindet diese Verfahren mit einem patentierten Ansatz zum Lernen geometrischer Merkmale aus CAE-Daten. Zusammen mit der SCALE GmbH entsteht ein System, das Simulationsdaten strukturierter verwaltet und Auswertungen über viele Modelle hinweg ermöglicht. Dies strafft den Workflow und ermöglicht fundiertere Entscheidungen.

Über den aktuellen Stand berichtet Prof. Dr. Jochen Garcke, Leiter des Geschäftsfelds »Numerische datenbasierte Vorhersage« bei Fraunhofer SCAI, auf der Ansys EMEA Transportation Summit and LS-DYNA User Conference in der BMW Welt in München. Sein Vortrag »Advanced AI-Driven Visualization Techniques in a Cloud-Based SDM Platform« zeigt, wie KI-gestützte Visualisierungen neue Einblicke in die Modellentwicklung liefern.

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