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伟巴斯特选择Monolith作为电动汽车电池验证的AI技术供应商

盖世汽车刘丽婷 2024-07-25 10:50:05

盖世汽车讯 7月24日，人工智能（AI）软件供应商Monolith与汽车供应商伟巴斯特（Webasto）宣布合作，Monolith成为伟巴斯特的电动汽车（EV）电池验证的AI合作伙伴。

图片来源：伟巴斯特

伟巴斯特是全球汽车行业前100家供应商之一，其研发团队将使用Monolith AI软件提高电池模块和电池组验证测试的效率。两家公司预计将在未来12个月内合作开发众多用例，重点是电池组螺钉拧紧 - 其质量会对电池性能和退化产生巨大影响。

Monolith首席执行官兼创始人Richard Ahlfeld博士补充道：“我们与伟巴斯特的合作为公司如何有效利用人工智能来改进流程和产品树立了新的标杆。此次合作的每一步都是为了确定用例、准备数据并培训内部测试和领域专家，以充分利用Monolith平台。结果是加速了电池验证并提高了电池质量和性能。”

伟巴斯特为各种车辆应用开发电池，每年制造500多个电池系统原型。这项工作从数千次测试中生成了数TB的原始测试数据。然而，伟巴斯特生成的测试数据的形式并不适合训练AI模型。为了有效地为AI准备数据，Monolith客户成功工程师提供数据整理和兼容性支持，以促进机器学习和训练AI模型。这意味着伟巴斯特可以从测试数据中获得最可行的见解，并着眼于整合自动数据清理和实时处理数据科学最佳实践。

伟巴斯特研发副总裁Markus Meiler表示：“AI有许多潜在用例，可以加快电池测试和验证过程。经过广泛评估，我们发现Monolith是在我们的研发中扩展AI的绝佳选择。Monolith平台展示了将我们的测试数据与AI结合使用的潜在优势，并指导我们通过研讨会确定最佳潜在用例 - 不仅仅是成为技术供应商，更是成为工程合作伙伴。”

伟巴斯特开发的每个电池模块至少包含300个螺钉，每个螺钉拧紧的扭矩设置会产生大量数据。伟巴斯特将使用Monolith软件查询这些数据，以改善螺钉拧紧和电池性能，同时释放高级工程资源。

Monolith平台的强大之处在于，它能够减少在整个设计周期内成功开发具有高度复杂、难以处理的物理现象的产品所需的物理测试时间和模拟量。Monolith可以使用宝贵且有时有限的工程测试数据进行即时预测，并帮助工程师确定需要优化和开发的领域，而无需进行大量重复且耗时的物理测试。