تعتبر التطبيقات الهندسية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (AI) من أكثر المجالات التي تواجه تحديات في تصميم سلامة السيارات، خاصة عندما يتعلق الأمر بحماية المشاة. فعلى عكس الديناميكا الهوائية، تتميز حوادث التصادم (crash events) بتعقيدها العالي، مما يجعل من الصعب التنبؤ بمدى تأثير التصادم على الأشخاص. وفي هذا السياق، وُضع نظام عمل مبتكر يعتبر الأول من نوعه، يستخدم نموذجاً أساسياً (foundation model) لتحسين تصميمات الأمن والسلامة الخاصة بالمشاة.

هذا النظام يقوم بتقليل الوقت المستغرق في تقييم التصميمات بشكل مذهل، من ساعات للجولة الواحدة من محاكاة الهندسة المعتمدة على الحاسوب (CAE) إلى ثوانٍ فقط. يتكون النظام من أربع مكونات رئيسية:

1. **النموذج البديل**: تم تدريبه على محاكاة حوادث الاصطدام لتوقع إصابات أقدام المشاة استناداً إلى معايير التصميم، حيث حقق دقة 평균ية تعادل $R^2=0.87$.

2. **البحث متعدد الأهداف**: باستخدام طريقة البحث التطوري (NSGA-II) لاكتشاف مجموعات من المعايير المتنوعة تحت قيود محددة من قبل المستخدم.

3. **مولد الهندسة المعتمد على التحوير**: يقوم برسم المعايير إلى أشكال ثلاثية الأبعاد تحافظ على الخواص الهيكلية.

4. **واجهة اللغة الطبيعية**: حيث يقوم نموذج لغوي كبير (LLM) بتنظيم سير العمل، بينما يدعم نموذج الرؤية واللغة (vision-language model) مقارنة دلالية للتصميمات الناتجة.

في دراسة حالة لصد أمام السيارة، أثبت النظام فعاليته من خلال إنتاج 35 خياراً مختلفاً تتوافق مع معايير السلامة، في عملية كانت ستستغرق أسابيع باستخدام الطرق التقليدية. هذه النتائج تشير إلى أن النماذج الأساسية يمكن أن تعمل كطبقات تكامل بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والمحاكاة القائمة على الفيزياء، مما يساهم في توفير قدرات الذكاء الاصطناعي في المجالات الهندسية الحرجة.

إلى أي مدى تعتقد أن هذا النوع من الابتكار يمكن أن يساهم في تحسين سلامة المشاة؟ شاركونا في التعليقات!