Simulasi Kecelakaan Mobil Kini Cuma Butuh 1 Menit, GM Ungkap Cara AI Mengubah Pengembangan Kendaraan

CLB.my.id - General Motors membongkar cara mereka memanfaatkan AI dan machine learning untuk mempercepat pengembangan kendaraan secara drastis. Simulasi Finite Element Analysis (FEA) yang sebelumnya memakan waktu 15 jam per iterasi kini selesai dalam waktu kurang dari satu menit. Perubahan ini bukan sekadar penghematan waktu, melainkan transformasi total dalam cara insinyur merancang mobil.

Sterling Anderson, Chief Product Officer GM yang sebelumnya menjadi salah satu pendiri startup self-driving Aurora, menjelaskan bahwa industri otomotif telah memasuki era ketiga dalam rekayasa dan desain. Era pertama adalah desain iteratif empiris, di mana prototipe fisik dibuat dan diuji berulang kali. Era kedua memperkenalkan simulasi komputasi seperti Computational Fluid Dynamics (CFD) dan Finite Element Analysis (FEA), yang mempercepat pekerjaan tetapi tetap memakan waktu dan sumber daya komputasi yang besar.

Era ketiga, yang kini dijalani GM, adalah integrasi berbasis AI dan machine learning. Berbagai fungsi rekayasa yang sebelumnya berjalan sekuensial kini digabungkan menjadi satu metode probabilistik yang luas untuk desain, pengembangan, dan manufaktur.

Dari 15 Jam Menjadi 1 Menit

Peningkatan kecepatan yang paling mencolok terjadi pada simulasi struktural. “Run FEA kami yang secara historis memakan 15 jam per iterasi kini hanya satu menit,” kata Sterling Anderson. Percepatan ini memungkinkan insinyur menjalankan ribuan iterasi dalam waktu yang sama dengan satu iterasi sebelumnya.

Tidak perlu lagi menyiapkan simulasi untuk dijalankan semalam dan berharap tidak ada yang salah. Dengan waktu satu menit, tim bisa melewati iterasi dengan kecepatan jauh lebih tinggi dan menjalankan rangkaian pengujian yang lebih luas dari yang pernah mungkin dilakukan sebelumnya.

Simulasi Kecelakaan yang Lebih Cepat dan Akurat

Salah satu aplikasi paling kritis adalah simulasi tabrakan. GM kini bisa mengidentifikasi titik lemah struktural dan memperkuatnya jauh sebelum prototipe fisik dihadapkan pada dinding beton pada kecepatan 64 kilometer per jam.

Jason Fischer, Executive Director Virtual Integration Engineering di GM, menjelaskan bahwa simulasi tabrakan tradisional membutuhkan 15 hingga 18 jam. Dengan metode probabilistik dan AI, waktu tersebut turun menjadi kurang dari satu menit. “Bukan hanya soal penghematan waktu agar seseorang bisa pulang dan tidur malam. Intinya, satu menit kemudian kita sudah tahu jawabannya, dan kita bisa mulai mengoptimalkan kinerja struktural,” kata Fischer.

Menguji Kendaraan Sebelum Membangunnya

GM kini memiliki perlindungan kekayaan intelektual atas cara mereka menyiapkan sistem virtualisasi ini. Mereka bisa memodelkan perilaku kendaraan dari perspektif fisik, menjalankan kinerja kendaraan, unit kontrol elektronik, dan perangkat lunak secara simultan dalam lingkungan virtual.

Satu contoh konkret adalah uji manuver penghindaran ala Consumer Reports, di mana mobil harus bermanuver pada kecepatan tinggi untuk menghindari rintangan. Alih-alih menghubungkan semua subkomponen elektronik mobil di bangku uji untuk melihat apakah saling berkomunikasi tanpa error, GM kini memodelkan semua sensor, unit kontrol elektronik, pengontrol domain, dan lainnya secara virtual.

Karena kondisi jalan bisa diubah secara digital, menjadi mudah untuk melakukan iterasi melalui jauh lebih banyak variasi daripada yang sebelumnya mungkin dilakukan. “Hasilnya adalah desain yang tidak hanya bekerja pada manuver tertentu, tetapi benar-benar diperkuat melawan dunia nyata,” kata Fischer.

Sistem HVAC dan Desain Pabrik

Percepatan juga terjadi pada desain sistem HVAC kendaraan. Alih-alih merancang dan mengoptimasi komponen secara independen lalu menghubungkannya, GM kini bisa menyeimbangkan aliran udara, perilaku refrigeran, dan kenyamanan kabin secara bersamaan. Pekerjaan yang dulu memakan waktu berminggu-minggu kini selesai dalam hitungan hari atau jam.

GM bahkan menerapkan pendekatan serupa untuk merancang pabrik perakitan. Digital twin dari lini perakitan baru dibuat jauh sebelum perangkat keras fisik dipasang, memungkinkan identifikasi bug dan optimasi proses sejak awal.

Transfer Teknologi Lintas Divisi

Menariknya, alat AI dan machine learning yang dikembangkan GM dibagikan lintas divisi, termasuk motorsport (NASCAR, Formula One), kendaraan produksi, energi dan baterai, pertahanan, bahkan program bulan. Ada proses transfer teknologi bulanan yang memastikan teknik terbaru dibagikan antara tim motorsport dan rekayasa produksi.

Fischer menekankan bahwa transformasi ini bukan sekadar penghematan waktu, melainkan pemberdayaan inovasi. “Ini benar-benar memberikan waktu kembali kepada insinyur kami untuk menggali lebih dalam dan berinovasi dalam desain kreatif mereka, bukan sekadar melakukan tugas repetitif atau mengulang proses iteratif.”

Pendekatan “kendarai sebelum Anda bangun” ini memungkinkan GM menguji ribuan desain secara virtual, mengoptimasi seluruh sistem secara holistik, dan menghasilkan kendaraan yang lebih aman dan efisien sebelum satu pun prototipe fisik dibuat.