{"id":262862,"date":"2025-01-31T12:35:00","date_gmt":"2025-01-31T11:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.electrive.com\/?p=262862"},"modified":"2025-01-31T16:17:03","modified_gmt":"2025-01-31T15:17:03","slug":"tu-graz-desarrollara-cadenas-cinematicas-con-sistema-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/2025\/01\/31\/tu-graz-to-develop-powertrains-with-ai-system\/","title":{"rendered":"La TU Graz desarrollar\u00e1 cadenas cinem\u00e1ticas con un sistema de IA"},"content":{"rendered":"

Un equipo del Instituto de Ingenier\u00eda de Automoci\u00f3n de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Graz combina modelos de simulaci\u00f3n de componentes con algoritmos de optimizaci\u00f3n evolutiva. Este sistema de IA optimiza autom\u00e1ticamente toda la cadena cinem\u00e1tica, desde la electr\u00f3nica de potencia hasta la m\u00e1quina el\u00e9ctrica y la transmisi\u00f3n, de acuerdo con los requisitos t\u00e9cnicos del fabricante. El software de IA utilizado para ello, OPED (Optimizaci\u00f3n de accionamientos el\u00e9ctricos), fue desarrollado por la TU Graz y es el resultado de casi diez a\u00f1os de investigaci\u00f3n. Seg\u00fan la universidad, ya est\u00e1 siendo utilizado con \u00e9xito por un proveedor austriaco de la industria del autom\u00f3vil, que no se menciona por su nombre.<\/p>\n\n\n\n

\"Las transmisiones el\u00e9ctricas constan de un gran n\u00famero de componentes que pueden dise\u00f1arse de forma muy diferente para cumplir los requisitos deseados\", explica Martin Hofstetter, del Instituto de Ingenier\u00eda de Automoci\u00f3n de la Universidad T\u00e9cnica de Graz. \"Si hago un peque\u00f1o cambio en la m\u00e1quina el\u00e9ctrica, repercute en la transmisi\u00f3n y en la electr\u00f3nica de potencia. As\u00ed que es extremadamente complejo tomar decisiones \u00f3ptimas\". Una dificultad a\u00f1adida, seg\u00fan Hofstetter, es que no existe una soluci\u00f3n perfecta para una transmisi\u00f3n, ya que las prioridades del fabricante tambi\u00e9n influyen: Entre ellas pueden estar los costes de producci\u00f3n, el peso y el volumen de la transmisi\u00f3n o la eficiencia energ\u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n

El punto de partida de la optimizaci\u00f3n autom\u00e1tica es la introducci\u00f3n de los requisitos t\u00e9cnicos que debe cumplir la cadena cinem\u00e1tica: entre ellos, la potencia motriz, la vida \u00fatil m\u00ednima, la velocidad m\u00e1xima que debe alcanzarse y el espacio m\u00e1ximo disponible en el veh\u00edculo. El software OPED AI ayuda a reducir considerablemente la complejidad del proceso de desarrollo: Bas\u00e1ndose en los requisitos t\u00e9cnicos, el software var\u00eda y combina simult\u00e1neamente unos 50 par\u00e1metros de dise\u00f1o, comparando las cadenas cinem\u00e1ticas simuladas con las prioridades del fabricante.<\/p>\n\n\n

\n
\n
<\/div>\n
<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n

Las variantes malas se descartan y las mejores se siguen optimizando. Seg\u00fan la Universidad Tecnol\u00f3gica de Graz, tras varios cientos de miles de ciclos de c\u00e1lculo y simulaci\u00f3n, OPED encuentra las soluciones que m\u00e1s se acercan a las prioridades de los fabricantes. A continuaci\u00f3n, pueden seleccionar de entre un n\u00famero manejable de variantes aquellas que les gustar\u00eda seguir desarrollando y aplicar en detalle. \"Lo que los ingenieros necesitar\u00edan meses para hacer sin el apoyo de la IA tardan aproximadamente un d\u00eda con OPED\", afirma Martin Hofstetter. \"Esto permite a los equipos de desarrollo centrarse en decisiones de alto nivel en lugar de invertir su limitado tiempo en trabajos manuales de c\u00e1lculo y simulaci\u00f3n\".<\/p>\n\n\n\n

El sistema OPED tambi\u00e9n puede ampliarse de forma flexible y ahora tambi\u00e9n puede tener en cuenta las emisiones de CO2 en toda la cadena de suministro, por ejemplo. Como innovaci\u00f3n reciente, Dominik Lechleitner ha conseguido ampliar el OPED para la optimizaci\u00f3n de los accionamientos el\u00e9ctricos de toda una plataforma de veh\u00edculos como parte de su tesis doctoral: el m\u00e9todo ayuda a encontrar componentes \u00f3ptimos que pueden utilizarse como piezas id\u00e9nticas en los sistemas de propulsi\u00f3n de diferentes modelos de una plataforma para ahorrar costes de desarrollo y producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\"El enfoque OPED puede utilizarse para una gran variedad de desarrollos de productos\", explica Martin Hofstetter, \"y estamos encantados de trabajar con nuevos socios industriales para adaptarlo a sus retos y objetivos.\"<\/p>\n\n\n\n

tugraz.at<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un equipo del Instituto de Ingenier\u00eda de Automoci\u00f3n de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Graz combina modelos de simulaci\u00f3n de componentes con algoritmos de optimizaci\u00f3n evolutiva. Este sistema de IA autom\u00e1ticamente<\/p>","protected":false},"author":22,"featured_media":262866,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[9930],"tags":[23843,9941,3701,15713,805,818],"class_list":["post-262862","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-automobile","tag-artificial-intelligence","tag-austria","tag-bev","tag-drives","tag-graz","tag-tu-graz"],"acf":{"post_article-format":{"value":"standard","label":"Standard"},"post_categories":[9930],"post_tags":[818,15713,3701,805,9941,23843],"post_thumbnail":262866,"post_thumbnail_listing":false,"post_thumbnail-caption":"","post_teaser-text":"Researchers at Graz University of Technology have developed a method to shorten the development phase for BEV powertrains by several months. They used an AI system that considers, for example, production costs, efficiency and space requirements in the vehicle.","post_advert":false,"post_legacy":false},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/262862","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/22"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=262862"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/262862\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":262919,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/262862\/revisions\/262919"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/262866"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=262862"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=262862"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=262862"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}