麻省理工学院拥有8000个新人工智能电动汽车设计数据库，或会影响汽车的未来

麻省理工学院工程师们创造了8000多种电动汽车（EV）设计，这些设计可与人工智能（AI）相结合，快速打造未来的汽车。

工程师们表示，这个被称为“DrivAerNet++”的开源数据库包含基于目前最常见汽车类型的设计，以3D模型的形式呈现，其中包含了设计空气动力学等信息。

设计电动汽车需要公司投入数年时间、资源、反复修改，才能最终确定设计方案，并以此为基础制造出实体原型。

由于其专有性，这些测试的规格和结果（以及原型的空气动力学）都是保密的。科学家表示，这意味着电动汽车续航里程或燃油效率的显著提高可能会很慢。

现在，新数据库旨在成倍加快寻找更好汽车设计的速度。该汽车设计数字库包含规格和空气动力学的详细数据。研究人员表示，如果将来与人工智能模型相结合，该数字库可用于生成新的电动汽车设计。

工程师们表示，通过简化漫长的流程，制造商可以比以往更快开发电动汽车设计。

该团队发表了一篇论文，该论文于6月13日上传到预印本arXiv数据库，概述了数据集以及如何将其与AI技术相结合。

该团队采用一种算法，系统调整了26个参数，包括车辆长度、车身底部特征、胎面和车轮形状以及每款基础车型的挡风玻璃坡度；团队还运行了一种算法，用于确定新生成的设计是已经存在事物的复制品还是真正的新设计。

随后，每个3D设计被转换成不同的可读格式，包括网格、点云或简单的尺寸和规格列表。最后，团队运行复杂的流体动力学模拟来计算空气在每个生成的设计周围的流动方式。