生成 AI が設計、エンジニアリングから生産、販売まで自動車産業の新時代を拓く

by Danny Shapiro · August 15, 2023

AI の進歩は自動車のライフサイクルに革命をもたらし、生産性を向上させ、イノベーションを引き起こす

コンテンツやコードの生成。画像や動画の作成。合成データを使用したアルゴリズムのテスト。

生成 AI は、ほぼすべての業界で生産性と創造性を何倍にも飛躍させており、運輸業界でもワークフローを合理化し、新しいビジネスを推進しています。

自動車業界全体で、企業は車両の設計、エンジニアリング、製造、さらにはマーケティングや販売を改善するために生成 AI の活用を模索しています。

自動車の製品ライフサイクルを超えて、生成 AI は自動運転車 (AV) 開発における新たなブレークスルーも可能にします。このような研究分野には、記録されたセンサーデータを完全にインタラクティブな 3D シミュレーションに変換するためのニューラルラディアンスフィールド (NeRF) テクノロジの使用が含まれます。これらのデジタルツイン環境と合成データの生成を使用して、驚異的な規模で AV の開発、テスト、検証を行うことができます。

「生成 AI、大規模言語モデル、レコメンダーシステムは現代経済のデジタルエンジンです」と NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスンフアン (Jensen Huang) は述べています。

「この先で合流」：革新的なユースケース

テキスト生成用の ChatGPT や画像生成用の Stable Diffusion などの基本モデルは、複数のタスクを実行できる AI システムをサポートできます。これにより、多くの可能性が開かれます。

初期の iPhone アプリ開発者が GPS、加速度計、その他のセンサーを使用してモバイルアプリケーションを作成し始めたときと同じように、AI 開発者は基盤モデルを利用して新しいエクスペリエンスと機能を構築できるようになりました。

生成 AI は、テキストとテキスト、またはテキストと画像だけでなく、ビデオや 3D などの入力と出力も含めて、さまざまなデータストリームを結び付けるのに役立ちます。この強力な新しいコンピューティングモデルを使用すると、テキストプロンプトで組立工場の物理的に正確なレイアウトを返すことができます。

世界最大規模の自動車メーカーの 1 つであるトヨタ自動車は、初期の設計スケッチにエンジニアリングパラメーターを確実に組み込むための生成 AI 技術を開発しました。

メルセデスベンツは、ChatGPT 対応の音声アシスタントをデモしました。

他の自動車業界の企業も、設計の反復を加速し、より良い結果を提供するために生成 AI に注目しています。

デザイナーとアーティストのワークフローにメリットがもたらされる

現在、デザイナーやアーティストが初期のコンセプトのアイデア出しとスケッチから本格的なモデルの開発に進むまでには、数か月の準備とデザインのレビューが必要です。これは、互換性のないツール、サイロ化されたデータ、シリアルワークフローによって妨げられることがよくあります。

アーティストは多くの場合、自動車のスタイリングのトレンドに基づいて「スクラップ」、つまり視覚的な参照を探すことからデザインプロセスを開始します。彼らは、キーワードに基づいて画像ライブラリから引き出して、デザインのヒントのインスピレーションを求めます。

このプロセスには、既存の車両か過去の車両かを問わず、業界全体の車両を調査することが含まれます。その後、人間による多大なキュレーションにより、企業のスタイルに基づいた人気のデザインと新鮮なインスピレーションのブレンドが生まれます。それがアーティストの 2D 手描きスケッチの基礎となり、その後 3D モデルやクレイプロトタイプとして再作成されるのです。

この段階的で時間のかかるデザインコンセプトプロセスは、グリル、ボンネット、ホイールなどの外装部品だけでなく、ダッシュボード、シート、人間工学、ユーザーインターフェイスなどの内装にも利用されています。

これらの 3D モデルを開発するために、自動車のスタイリングチームは、Autodesk Alias や Maya などのツールを使用してエンジニアと協力し、非一様有理 B スプラインの略である「NURBS」モデルを開発します。結果として得られる 3D ジオメトリの数学的表現は、2D ドラフトから形状をキャプチャします。最終的な成果物は、オーダーメイドのスタイル、設計、エンジニアリング作業の結果である 3D 表現であり、コンピューター支援設計アプリケーションで表面を定義するために使用できます。

自動車業界は現在、生成 AI を使用して 2D スケッチを NURBS モデルに瞬時に変換し、生産性を飛躍的に向上させることができるようになります。これらのツールはデザイナーに取って代わるものではありませんが、幅広いオプションをより迅速に検討できるようになります。

生成 AI がコンセプトとスタイリングを変革

デザイン指向の企業は、ビジュアルデータセットと生成 AI を使用して、さまざまな面で業務を支援できます。これは、数十億行のコードでトレーニングされる GitHub Copilot などのコーディングツールですでに達成されており、同様に、長い設計タイムラインの圧縮に役立つことが期待されています。

特に、「スクラップ」設計要素を探す場合、生成 AI モデルを自動車メーカーのポートフォリオだけでなく自動車業界全体でトレーニングすることができ、このワークフローを支援します。まず、転移学習を使用して画像の小さなデータセットをファインチューニングし、次に NVIDIA TAO Toolkitを利用します。あるいは、生成 AI モデルの要件によっては、約 1 億枚の画像からなる、より堅牢なデータセットが必要になる場合もあります。

このような独自モデルの設計では、デザインチームと開発者は、ビジュアルデザイン用の生成 AI モデルを構築するクラウドベースのファウンドリである NVIDIA Picasso を Stable Diffusion で利用できます。

この場合、デザイナーやアーティストは、「頑丈な」、「洗練された」、「滑らかな」などのデザイン要素を生成 AI に要求します。次に、外部世界や自動車メーカーの内部カタログの画像からサンプルを生成し、この初期段階を大幅に加速します。

自動車のインテリアの場合、テキストから画像への生成のための大規模言語モデルを使用すると、デザイナーが花柄などのテクスチャの説明を入力できるようになり、生成 AI がそれをシート、ドアパネル、またはダッシュボードの表面に配置します。デザイナーが特定の画像を使用してインテリアデザインのテクスチャを生成したい場合、生成 AI が画像間のテクスチャの作成を処理できます。

スマートファクトリーがエッジで生成AIを活用

スマートファクトリーを開発しているメーカーは、設計ツールとエンジニアリングツールを接続して施設のデジタルツインを構築するために、Omniverse と生成 AI アプリケーションプログラミングインターフェイスを採用しています。 BMW グループは、未来の工場のビジョンをサポートするために、NVIDIA Omniverse のグローバルでの活用を開始しています。

製造施設を構築する場合、生産を開始する前にシミュレーションで計画を立てると、工場ラインの停止につながる可能性のある、コストのかかる変更注文を削減できます。

生成 AI はマーケティングと小売販売にメリットをもたらす

生成 AI は、世界中の多くの業界のマーケティング部門や小売販売部門にも浸透しつつあります。マッキンゼーのレポートによると、これらのチームは生成 AI による生産性の向上が 9,500 億ドルを超えると見込まれています。

たとえば、多くの人が ChatGPT を採用して、調査、ブレインストーミングを行い、マーケティングコピーや広告キャンペーンに着手するためのトピック作成に関するフィードバックを取得しています。 Text-to-image 生成 AI は、マーケティングと販売における視覚的な取り組みのサポートに役立ちます。

NVIDIA NeMo は、生成 AI モデルを構築、カスタマイズ、展開するためのフレームワークです。言語および画像アプリケーションの推論用に最適化されており、自動音声認識で使用されるため、大規模言語モデルによる顧客サポートの向上に役立ちます。自動車メーカーは、生成 AI を使用して次世代の顧客サービスチャットボットを開発できます。

ロンドンの広告大手 WPP と NVIDIA は、7,000 億ドル規模のデジタル広告業界を支援するため、AI 対応の画期的な生成コンテンツエンジンの開発に取り組んでいます。

「今日、広告は取得されるものですが、将来的には、ユーザーが情報にアクセスすると、その多くが生成されるようになります。コンピューティングモデルが変わったのです」とフアンは述べています。

この革新的なシステムは、NVIDIA AI と、統合 3D ワークフローと OpenUSD アプリケーションを開発するためのソフトウェアプラットフォームである Omniverse Cloud で構築されており、自動車 OEM が高度にパーソナライズされたビジュアルコンテンツをより迅速かつ効率的に作成できるような機能も提供します。

Omniverse では、クリエイティブチームが OpenUSD を利用して複雑な 3D パイプラインを統合し、Adobe Substance 3D、Alias、VRED などのデザインツールをシームレスに接続してクライアント製品のデジタルツインを開発できます。生成 AI ツールにアクセスすると、トレーニング済みのデータセットからコンテンツを作成し、NVIDIA Picasso で構築して仮想セットを生成できるようになります。これにより、WPP の顧客にさまざまな広告、ビデオ、3D エクスペリエンスを生成するための完全なシーンを提供できるようになります。

BYD とメルセデス・ベンツのジョイントベンチャーである DENZA は、WPP と共に、Omniverse Cloud を使用した、これまでにないカーコンフィギュレーターの構築と展開を行っています。