Investigación de Nissan sobre tecnología de turbinas, incluyendo baterías de estado sólido, utilizando inteligencia artificial.

Nissan ha estado avanzando significativamente en sus esfuerzos de investigación y desarrollo, especialmente en el campo de los materiales automotrices, utilizando el poder de la inteligencia artificial (IA). Al igual que otros fabricantes de automóviles, Nissan mantiene un laboratorio tecnológico en Silicon Valley, donde los ingenieros interactúan activamente con los desarrollos de vanguardia en el mundo digital. En una revelación reciente, Nissan reveló que sus oficinas en el área de la bahía han estado aprovechando la IA para acelerar sus esfuerzos de investigación relacionados con los materiales automotrices, marcando un cambio fundamental en su enfoque hacia la innovación.

La IA, aunque actualmente es una palabra de moda con una amplia gama de aplicaciones, está demostrando ser algo más que una herramienta para generar contenido o imitar celebridades. Según Nissan, sus procesos de investigación y pruebas impulsados por IA para nuevos materiales, utilizados en varias partes de automóviles, han experimentado una transformación notable. Tradicionalmente, esta fase de investigación tomaba aproximadamente dos décadas, repleta de innumerables ciclos de ensayo y error. Sin embargo, con la integración de simulaciones de IA, este laborioso cronograma se ha reducido drásticamente a tan solo dos años, haciendo que el proceso sea aproximadamente 1,000 veces más rápido.

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Bala Radhakrishnan, un investigador principal especializado en simulación en Nissan, explicó la importancia de la IA en este contexto: «Con el aprendizaje automático y la IA, puedes simular las propiedades de los materiales para muchos más casos de los que puedes probar experimentalmente, en poco tiempo. Puede ayudarte a analizar millones de materiales y luego seleccionar candidatos en función de las propiedades que deseas.» Básicamente, la IA ha permitido a los investigadores explorar de manera eficiente una multitud de propiedades de materiales, como resistencia, sensibilidad a la temperatura y conductividad, y predecir su idoneidad para diversas aplicaciones automotrices.

Es fundamental diferenciar la IA de Nissan de la IA generativa, como ChatGPT. Mientras que la IA generativa genera contenido basándose en el conocimiento existente en la web, la IA de Nissan opera dentro del ámbito del aprendizaje automático. Simula una gran variedad de materiales automotrices y realiza pruebas rigurosas para predecir las propiedades más óptimas para su uso previsto. Aunque la IA desempeña un papel fundamental en identificar posibles candidatos, los ingenieros humanos siguen siendo una parte indispensable del proceso. Ellos interpretan los datos generados por la IA y realizan pruebas físicas para validar sus hallazgos, garantizando así que las aplicaciones prácticas cumplan con los criterios deseados.

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Un ejemplo concreto del impacto de la IA se encuentra en el ámbito de las baterías de estado sólido para autos eléctricos. Nissan tiene como objetivo introducir estas baterías avanzadas al mercado para 2028, y la IA ha desempeñado un papel fundamental en acelerar el proceso de desarrollo. Al identificar rápidamente materiales y propiedades prometedores, la IA ha allanado el camino para que Nissan realice avances significativos en la tecnología de vehículos eléctricos, acercándonos a un futuro de transporte más limpio y eficiente.

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