複雑なタスクをこなす能力がますます高まっている人工知能AIですが、トヨタはAIの力を活用し、EVの航続距離を伸ばすために重要な要素である車両の空力特性を最適化しながら、自動車の設計プロセスを改善することを計画しているようです。
ジェネレーティブ（生成）AI活用計画
トヨタ自動車の研究開発部門であるトヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）は、「個人と社会の生活の質を劇的に向上させる」製品や技術の開発を目指し、6月20日火曜日に最新のイノベーションを発表しました。
トヨタによると、TRIの研究者たちは、車両設計プロセスを改善し、設計者が新しい機能を利用できるようにする新しいジェネレーティブAI技術を明らかにしました。
トヨタの伝統技術と最先端AIの組み合わせ
この技術に取り組んだチームのアビナッシュ・バラチャンドラン氏（TRIのヒューマン・インタラクティブ・ドライビング部門ディレクター）は、ジェネレーティブAIに関して以下のように説明しています。
「ジェネレーティブAIツールはデザインのインスピレーションとして使われることが多いですが、実際の自動車デザインに関わる複雑なエンジニアリングや安全性の考慮には対応できません。また通常エンジニアは、初期設計が一定の制約を超えると却下されることがよくあります。このやりとりは、生産と納品から貴重な時間を奪うことになっています。」
バラチャンドラン氏は、この新しいAIツールがそれを変えると主張し、「このAI技術は、トヨタの伝統的なエンジニアリングの強みと、最新のジェネレーティブAIの最先端の能力を組み合わせたものなのです。」と付け加えました。
空力特性の改善に活用
TRIの新しいAI技術は、空気抵抗、車高、キャビンの寸法など、正確な工学的制約を設計プロセスに直接組み込みます。さらに、テキストから画像への変換技術を使用することで、設計者はテキストプロンプトを使用して初期スケッチを修正することができます。
例えば、デザイナーはスケッチをより洗練されたものにしたり、SUVのような現代的なデザインにしたりすることができます。TRIのチームは、EVの航続距離にとって重要な要素である空力特性の改善に、AIツールをどのように活用できるかに注目しました。
制約条件を設計プロセスに直接組み込むことで、このAIツールはトヨタがEVをより効率的かつ効果的に設計するのに役立ちます。トヨタBEV工場の加藤武郎社長は、次のように説明しました。
「BEVの航続距離を最大化するためには、空気抵抗を減らすことが重要なのです。」
今回発表されたこの技術革新は、トヨタがEVの開発と生産を加速させるための新技術を発表してから1週間も経たないうちに実現しました。トヨタは、2026年から2028年にかけて複数の次世代EVバッテリーである全固体バッテリーを導入する計画で、現行の電気自動車モデル「bZ4X」と比べて航続距離が2倍に、更に充電時間は短くなるとしています。
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