2024-12-05 MIT
MITの研究者たちは、8,000以上の車両デザインとその空力特性を含む大規模なオープンソースデータセットを開発しました。このデータセットは、車両の3D形状を多様な形式で提供し、空力性能をシミュレーション済みです。これにより、環境に優しい車両や電気自動車の効率的な設計が可能となります。従来は非公開だった車両デザインの詳細を共有することで、燃費効率の向上や航続距離の改善を促進。多様なAIモデルで利用可能な形式で公開し、業界全体の革新を加速することを目指しています。
<関連資料>
- https://news.mit.edu/2024/design-future-car-with-8000-design-options-1205
- https://arxiv.org/abs/2406.09624
DrivAerNet++: 計算流体力学シミュレーションとディープラーニングベンチマークを備えた大規模なマルチモーダル自動車データセット
DrivAerNet++: A Large-Scale Multimodal Car Dataset with Computational Fluid Dynamics Simulations and Deep Learning Benchmarks
Mohamed Elrefaie, Florin Morar, Angela Dai, Faez Ahmed
Subjects: Machine Learning (cs.LG); Artificial Intelligence (cs.AI); Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE); Fluid Dynamics (physics.flu-dyn) Cite as: arXiv:2406.09624 [cs.LG] (or arXiv:2406.09624v1 [cs.LG] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.09624
