General Motors: KI-gestützte CAE-Simulation und Designbeschleunigung durch virtuellen Windkanal

General Motors stand vor dem für die Automobilindustrie typischen Problem langer Iterationszyklen zwischen Design und Ingenieurwesen. Der klassische Prozess sah vor: Oberflächen wurden entworfen, anschließend für hochauflösende Computational-Fluid-Dynamics-Simulationen (CFD) und physische Windkanaltests freigegeben, und die Ergebnisse kamen Tage oder Wochen später zurück. „Es pflegte etwa zwei Wochen zu dauern, um einen vollen Zyklus dieser Art von Design- und Engineering-Iteration durchzuführen", erklärt Rene Strauss, Director of Virtual Integration Engineering bei GM. Ein weiteres Problem: Bis die Simulationsergebnisse zurückgemeldet wurden, hatte sich die Fahrzeugoberfläche auf der Designseite oft bereits verändert, Arbeit wurde doppelt geleistet, Zyklen verlängerten sich.

Auch im kreativen Designprozess bedeutete der Weg von einer Handskizze zu einer hochwertigen 3D-Animation monatelange Arbeit mehrerer Teams mit spezialisierten Fähigkeiten in 3D-Visualisierung, Beleuchtung und CGI.

GM hat intern ein KI-gestütztes virtuelles Windkanalwerkzeug entwickelt, das aerodynamischen Luftwiderstand vorhersagt und diese Informationen direkt in die digitalen Sculpting-Werkzeuge einspeist, die Designer ohnehin verwenden. Damit können Aerodynamiker und Kreativdesigner gemeinsam vor demselben Bildschirm arbeiten, Dachlinien oder Motorhauben verändern und die Auswirkungen auf den Luftwiderstand nahezu in Echtzeit ablesen.

„Mit nur wenigen Klicks liest es die Oberfläche", erläutert Strauss. „Weniger als eine Minute später haben wir die Ergebnisse … Wir hätten eine Entscheidung über die Dachlinie in etwa einer Minute und 18 Sekunden treffen können."

Parallel dazu setzen GMs Kreativdesigner KI-gestützte Visualisierungstools ein, die aus frühen Handzeichnungen schnell vorläufige 3D-Darstellungen und Animationen erzeugen. „Unser Ausgangspunkt ist die Designabsicht", erklärt Creative Designer Daniel Shapiro. „Menschliche Kreativität setzt die Vision, KI hilft uns, die Ergebnisse dieser Vision früher zu sehen." In einem konkreten Projekt speiste Shapiro eine Handvoll handgezeichneter Ansichten eines futuristischen Chevy-Konzepts in ein KI-Tool ein und erhielt daraus innerhalb eines Tages eine Teaser-Animation mit 3D-Bewegtbild.

GM ist nach eigener Aussage in diesem Bereich nicht nur Anwender, sondern auch Entwickler: „Bei GM sind wir nicht nur Nutzer von KI-Technologie, wir sind Entwickler", betont Scott Parrish, Technical Fellow & Lab Group Manager in GMs R&D-Bereich, der das virtuelle Windkanalwerkzeug verantwortet.

Zusätzlich ist GM laut den vorliegenden Quellenangaben Kunde der Schweizer KI-CAE-Plattform Neural Concept, die sich auf die Vorhersage von CAE-Simulationsergebnissen auf Basis historischer Daten spezialisiert hat und nach eigenen Angaben 15 globale Automobilunternehmen bedient.

Das intern entwickelte virtuelle Windkanalwerkzeug prognostiziert den aerodynamischen Luftwiderstandsbeiwert und ist direkt in die digitalen Designwerkzeuge integriert, die GM-Designer täglich einsetzen. Es ersetzt im frühen Iterationsprozess den zeitaufwendigen, separaten CFD-Simulationslauf, ohne dabei auf hochauflösende CFD oder physische Windkanaltests für finale Validierungen zu verzichten, diese bleiben weiterhin Teil des Prozesses, werden aber durch das neue Tool in ihrer Häufigkeit entlastet.

Auf der Designseite übernimmt KI technische Vorbereitungsarbeiten für 3D-Renders, virtuelle Kameras, Beleuchtung, CGI-Umgebungen, die bislang Tage an manueller Arbeit erforderten. Das erlaubt es einzelnen Designern ohne vertiefte 3D-Visualisierungskenntnisse, schnell zahlreiche Designvarianten zu erzeugen und weiterzuentwickeln.

Die Iterationszeit im Aerodynamik-Zyklus sank nach Angabe von Strauss von rund zwei Wochen auf nahezu Echtzeit, eine konkrete Einzelentscheidung zur Dachlinie lässt sich laut seiner Aussage in etwa einer Minute und 18 Sekunden treffen. Im Designbereich verkürzte sich der Prozess von der Handskizze zur hochwertigen 3D-Animation von mehreren Monaten Arbeit mehrerer Teams auf weniger als einen Arbeitstag durch einen einzelnen Designer.

Bryan Styles, Director of Design Innovation and Technology Operations, beschreibt das übergeordnete Ziel: „Wir wenden es auf eine Art an, die die Fähigkeiten, in denen wir bereits gut sind, verbessert … Wir denken darüber nach aus der Perspektive der Ergänzung und Beschleunigung von Prozessen."

Der GM-Ansatz folgt dem Prinzip der menschlichen Kontrolle über KI-Ausgaben. „KI ist keine Ein-Klick-Lösung", betont Shapiro. „Wir arbeiten mit ihr und oft auch gegen sie, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen." Die Markenidentität der einzelnen GM-Fahrzeuglinien, Buick, GMC, Cadillac, Chevrolet, bleibt nach Darstellung der beteiligten Designer eine menschliche Entscheidung.

Die beschriebenen Werkzeuge adressieren einen etablierten Schmerzpunkt in der Fahrzeugentwicklung: die strukturelle Trennung zwischen Design- und Ingenieurteams sowie die daraus resultierenden redundanten Iterationsschleifen. Die belegten Zeitangaben beziehen sich auf frühe Entwicklungs- und Designphasen; Aussagen über Gesamtentwicklungszeiten oder Kosteneinsparungen auf GM-Ebene liefern die vorliegenden Quellen nicht.