IBM et le groupe Dallara, l'un des principaux constructeurs mondiaux de voitures de course et de véhicules haute performance, ont annoncé aujourd'hui une collaboration pour faire progresser la conception et l'optimisation des véhicules à l'aide de l'IA et explorer l'utilisation de l'informatique quantique. Ce projet associe l'expertise de Dallara en ingénierie des véhicules haute performance au leadership d'IBM en matière d'IA appliquée à la physique et à l'informatique quantique, afin d'étudier comment accélérer la conception aérodynamique et ouvrir la voie à des processus de simulation encore plus avancés.

Depuis plus de 50 ans, Dallara conçoit et fournit des véhicules de haute performance pour certaines des plus grandes séries de course automobile au monde, notamment l'IndyCar — où les vitesses sur circuit peuvent dépasser les 370 km/h en moyenne — ainsi que la Formule 2, la Formule 3, la Super Formula, l'Indy NXT et la Formule E, sans oublier sa présence dans des séries de premier plan telles que le WEC et l'IMSA. Cette large gamme de compétitions offre une capacité unique à valider les résultats de simulation par rapport aux performances réelles des véhicules. Dallara applique également son expertise en ingénierie aux véhicules routiers haute performance et à l'aérospatiale. Ces caractéristiques, ainsi que d'autres atouts distinctifs et axés sur l'innovation de l'entreprise, ont été déterminants dans la décision d'IBM de collaborer avec Dallara.

Dans le cadre du projet, IBM développe des modèles de fondation spécifiques à certains domaines, en étroite collaboration avec Dallara. Ces modèles s'appuient non seulement sur les données de simulation aérodynamique haute-fidélité de Dallara, mais aussi sur la solide expertise technique de l'entreprise. À l'avenir, les équipes ont pour objectif d'intégrer des mesures validées provenant de véhicules réels en soufflerie et sur circuit, mais l'utilisation des seules données de simulation de haute qualité donne déjà des premiers résultats très prometteurs.

Dynamique des flux computationnelle

Les ingénieurs s'appuient largement sur la dynamique des flux computationnelle (CFD) pour prédire les forces aérodynamiques et optimiser les performances des véhicules au niveau de différents éléments tels que la géométrie de la carrosserie, le dessous de caisse, les ailerons et les roues. Ces simulations sont très performantes, mais nécessitent d'importants calculs. Même des analyses relativement simples peuvent prendre plusieurs heures, voire plus, tandis que les processus complets de développement d'une voiture de course peuvent s'étendre sur des semaines, voire des mois, à mesure que les ingénieurs testent différentes modifications de la géométrie, conditions de fonctionnement et compromis en matière de performances.

IBM et Dallara ont recours à l'IA pour accélérer ces processus sans pour autant remplacer les modèles physiques sous-jacents. Dans un premier exemple, qui portait sur la géométrie d'un prototype de voiture de course de type Le Mans Prototype 2 (LMP2), les deux entreprises ont comparé conjointement les analyses CFD de plusieurs configurations du diffuseur arrière — une pièce située sous le plancher arrière qui contribue à générer une force d'appui efficace et donc une meilleure adhérence — avec les résultats obtenus grâce à la nouvelle approche basée sur l'IA et les modèles physiques.

L'approche traditionnelle prenait plusieurs heures pour calculer toutes les configurations. Le modèle d'IA, quant à lui, a réalisé les mêmes évaluations en une dizaine de secondes, identifiant la même conception optimale avec des marges d'erreur à peu près équivalentes à celles de la CFD. Appliqué à un ensemble type comprenant des centaines de configurations géométriques, un tel gain de vitesse permettrait de réduire le temps de simulation de plusieurs jours à quelques minutes.