General Motors ha alimentado su IA con décadas de datos: ahora hace en un minuto una tarea de hasta 60 horas
General Motors está utilizando inteligencia artificial para acelerar el diseño de sus próximos coches. Su herramienta de aerodinámica ofrece en 60 segundos estimaciones que antes exigían hasta 60 horas de cálculo, mientras la compañía intenta recortar de cinco a dos años el desarrollo de un modelo.
La inteligencia artificial está cambiando la manera de fabricar coches, pero una de sus aplicaciones más sorprendentes no está dentro del vehículo, sino mucho antes de que salga de fábrica. General Motors ha desarrollado una herramienta capaz de realizar en aproximadamente un minuto evaluaciones aerodinámicas que, utilizando métodos tradicionales, pueden necesitar hasta 60 horas de cálculo.
Es uno de los ejemplos presentados por el fabricante estadounidense durante su evento tecnológico GM Forward, celebrado en Nueva York. Su objetivo es bastante ambicioso: reducir de los cuatro o cinco años que habitualmente necesita para desarrollar un automóvil a aproximadamente dos años, utilizando inteligencia artificial y simulaciones digitales.
De 60 horas de simulación aerodinámica a solo 60 segundos
Sterling Anderson, director de producto de General Motors, explicó que estudiar cómo circula el aire alrededor de un vehículo es uno de los procesos más importantes y laboriosos de su desarrollo.
Tradicionalmente, los ingenieros utilizan túneles de viento y cálculos de dinámica de fluidos computacional, conocidos como CFD, para analizar la resistencia aerodinámica y comprobar cómo afectan al comportamiento del automóvil diferentes soluciones de diseño.
El problema es el tiempo. Reservar un túnel de viento puede requerir semanas y ejecutar determinadas simulaciones CFD puede llevar hasta 60 horas.
Para acelerar ese trabajo, General Motors ha desarrollado una herramienta propia denominada Themed Aero, que utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados con los datos acumulados por la compañía.
En lugar de repetir todos los cálculos numéricos tradicionales, el sistema genera aproximaciones con resultados similares en unos60 segundos.
La diferencia permite que los diseñadores prueben muchas más alternativas durante una misma jornada. Modificar un paragolpes, cambiar la forma de una carrocería o estudiar un nuevo elemento aerodinámico ya no exige necesariamente esperar varios días para obtener una primera valoración.
Eso sí, GM no está afirmando que la IA sustituya completamente los túneles de viento o las simulaciones CFD de alta precisión. Su principal ventaja está en acelerar las primeras evaluaciones y seleccionar las soluciones que merecen una validación más exhaustiva.
Más de 300.000 configuraciones de baterías antes de construir una sola
La aerodinámica no es el único campo donde General Motors está utilizando inteligencia artificial.
Uno de los ejemplos más impresionantes aparece en el desarrollo de sus nuevas baterías de litio ricas en manganeso, conocidas como LMR.
GM asegura que sus ingenieros pudieron estudiar digitalmente más de 300.000 configuraciones diferentes de batería antes de fabricar las primeras celdas físicas.
Para conseguirlo, utilizaron simulaciones a escala molecular y herramientas de aprendizaje automático que permiten anticipar el comportamiento de determinados materiales y composiciones químicas.
La compañía calcula que el proceso tradicional habría requerido más de 60.000 horas de trabajo de laboratorio. Con el nuevo método, esa parte experimental se redujo a unas 256 horas.
Además, el equipo pasó del concepto inicial de batería a la aprobación formal del programa en aproximadamente un mes.
Estas baterías forman parte de una colaboración que ya conocemos. General Motors y LG Energy Solution trabajan en una nueva generación de baterías LMR, con las que pretenden aumentar la densidad energética y reducir los costes frente a determinadas tecnologías actuales.
La producción a gran escala está prevista para 2028, por lo que todavía queda trabajo de validación industrial antes de comprobar su comportamiento en los coches de producción.
La inteligencia artificial también acelera el diseño de motores y carrocerías
Las mejoras no se limitan a los vehículos eléctricos.
General Motors también está aplicando estas herramientas al diseño estructural, donde determinados análisis que tradicionalmente podían prolongarse durante cuatro meses ahora se realizan en cuestión de horas.
Los ingenieros pueden estudiar aspectos como la rigidez de la parte delantera, la resistencia de diferentes componentes y su comportamiento dinámico sin necesitar tantos prototipos físicos.
Otro ejemplo es el nuevo motor V8 de 6,6 litros desarrollado para el Chevrolet Silverado de 2027.
Según General Motors, el proceso necesitó aproximadamente un tercio del tiempo habitual y permitió reducir alrededor de un 20 % los costes asociados al prototipado.
Esto demuestra que la IA no está destinada exclusivamente a transformar el automóvil eléctrico. También puede acelerar el desarrollo de motores de combustión, transmisiones, suspensiones y numerosos componentes mecánicos.
La tendencia se está extendiendo por toda la industria. Audi ya utiliza inteligencia artificial en numerosos procesos de sus fábricas, mientras otros fabricantes recurren a herramientas digitales para reducir los tiempos de desarrollo.
General Motors quiere pasar de cinco años a solo dos
La transformación que plantea GM va más allá de utilizar programas más rápidos.
La compañía quiere abandonar progresivamente un sistema de desarrollo en el que cada departamento termina su trabajo antes de entregárselo al siguiente.
En su lugar, diseñadores, ingenieros y responsables de producción podrán trabajar simultáneamente sobre modelos digitales compartidos.
Es una estrategia que también están siguiendo otros fabricantes. Recientemente, Honda y Nissan recurrieron a Applied Intuition para acelerar el desarrollo del software de sus futuros coches.
General Motors pretende aplicar esa filosofía al desarrollo completo del automóvil, desde su diseño exterior hasta las baterías, los sistemas mecánicos y la fabricación.
Las fábricas también están recibiendo estas tecnologías. GM asegura que sus nuevas herramientas de automatización permiten acelerar determinados procesos de montaje de baterías hasta un 30 %.
Todo ello persigue un objetivo: desarrollar un coche nuevo en aproximadamente dos años, frente a los cuatro o cinco que tradicionalmente necesita la compañía.
No existe todavía una fecha concreta para alcanzar ese plazo en todos sus proyectos, y GM tampoco ha identificado un modelo que vaya a completar íntegramente ese ciclo.
Pero los ejemplos presentados muestran hacia dónde se dirige la industria. Una simulación que antes mantenía ocupado un ordenador durante más de dos días puede ofrecer ahora una primera respuesta en un minuto.
Y cuando ese ahorro se multiplica por miles de decisiones de ingeniería, el resultado puede cambiar por completo cuánto tiempo necesita un fabricante para llevar un automóvil desde el primer diseño hasta el concesionario.
