Récemment, une start-up suisse a mis au point un prototype de vélo aérodynamique en se servant d’une IA et du procédé deep learning.
L’utilisation du deep learning et de l’intelligence artificielle ont de nombreux avantages.
Par rapport à la conception classique, il n’y a pas besoin de multiplier les simulations chronophages en partant d’une forme guidée par l’intuition de l’ingénieur ou du designer.
L’algorithme peut être entraîné à partir de 100 à 10 000 formes, pour lesquelles les simulations d’écoulement fluide avaient déjà été réalisées.
L’intérêt du deep learning n’est pas seulement de gagner du temps mais aussi d’être plus précis et efficace.
Le système permet de produire des formes 5 à 20 % plus aérodynamiques que la méthode habituelle.
L’utilisation du deep learning et de l’intelligence artificielle ont de nombreux avantages.
Par rapport à la conception classique, il n’y a pas besoin de multiplier les simulations chronophages en partant d’une forme guidée par l’intuition de l’ingénieur ou du designer.
L’algorithme peut être entraîné à partir de 100 à 10 000 formes, pour lesquelles les simulations d’écoulement fluide avaient déjà été réalisées.
L’intérêt du deep learning n’est pas seulement de gagner du temps mais aussi d’être plus précis et efficace.
Le système permet de produire des formes 5 à 20 % plus aérodynamiques que la méthode habituelle.
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