Dado que asegurar datos de alta calidad en grandes volúmenes es fundamental para el aprendizaje automático, Nexen Tire ha creado una tecnología de preprocesamiento de datos que puede detectar y reemplazar irregularidades en los datos protegidos. Al asegurar una cantidad sustancial de datos de aprendizaje utilizando técnicas de aumento de datos, la compañía ha podido asegurar un modelo de pronóstico con un buen desempeño predictivo para datos insuficientes.
La capacidad de pronosticar el rendimiento de los neumáticos al principio del proceso de desarrollo tiene un impacto significativo en la cantidad de prototipos producidos y el tiempo de desarrollo. Principalmente, el análisis de elementos finitos (FEA) se utiliza para pronosticar el rendimiento de los neumáticos genéricos.
Con FEA, la forma y propiedades del material de un neumático se pueden modelar como un neumático tridimensional virtual en un ordenador, y las propiedades mecánicas de un producto se pueden confirmar mediante cálculos numéricos. La ventaja de FEA es que puede evaluar estimaciones de rendimiento de alta precisión, pero lleva mucho tiempo calcular las cifras, por lo que los desarrolladores analizan rápidamente el rendimiento en la etapa de diseño, lo cual es ineficiente.
Nexen Tire ha estado trabajando constantemente para establecer un Sistema de desarrollo de productos virtuales. Con el sistema de predicción del rendimiento de los neumáticos recientemente desarrollado que utiliza tecnología de inteligencia artificial, se permitirá un diseño de neumáticos y una mejora del rendimiento más rápidos y precisos durante el proceso de preproducción, además de la técnica de predicción del rendimiento basada en FEA existente y el algoritmo genético que sugieren planes de diseño óptimos.
"Nuestro objetivo es finalizar el desarrollo del 'Virtual Brain Loop System', un sistema de desarrollo de neumáticos basado en nuestra propia tecnología de diseño virtual, y aplicarlo a productos OE y RE", dijo Seong Rae Kim, investigador de THE NEXEN univerCITY, el Instituto central de I+D de Nexen Tire. "A través de la investigación académica y de la industria combinada, tenemos la intención de aumentar la capacitación de talentos y las habilidades de I + D".
El profesor Seoung Bum Kim de la Universidad de Corea y el profesor Ki Chun Lee de la Universidad de Hanyang colaboraron en el sistema de predicción del rendimiento de los neumáticos creado recientemente utilizando tecnología de IA.
