Iskorištavanje umjetne inteligencije (AI) u svim odjelima: to je cilj koji si je Audi postavio na putu da postane tvrtka vođena podacima. Uz FelGAN, tvrtka sada koristi softver koji koristi umjetnu inteligenciju za otvaranje novih izvora inspiracije za dizajnere.

Kreativni ljudi uvijek su u potrazi za inspiracijom. Isto vrijedi i za dizajnere koji stvaraju nove kotače u Audi Design Studiju u Ingolstadtu. Ali gdje pronaći neiskorištene izvore inspiracije?

Načelo 'razmišljati izvan okvira' dobro je poznato i privlačno. Ali to je teže implementirati, budući da se ljudi u kreativnom procesu vraćaju na ono što im je poznato. Upravo je to ono čime se bavi softver FelGAN temeljen na umjetnoj inteligenciji, vlastiti razvoj Audijevog IT odjela i Audi Designa. Projekt sada omogućuje kreativcima da crpe iz praktički neograničenog skupa ideja. Interakcija sa softverom omogućuje dizajnerima da otkriju motive iz potpuno novih perspektiva, dajući im prijedloge koje mogu dalje razvijati i raditi na svojim kreacijama. Konkretno, FelGAN radi tako što sam brzo predlaže veliki broj foto-realističnih dizajna ili rekombinira postojeće dizajne na ciljani način.

Na ovaj način, sustav djeluje kao neka vrsta spontanog središta ideja za Audijev tim za dizajn naplataka (kolokvijalno kod nas – felgi), omogućujući im razmjenu novih verzija i varijacija. Alat dizajnerima omogućuje jednostavno eksperimentiranje s oblikom, bojom, površinskom strukturom i drugim parametrima u stvarnom vremenu.

Kako je umjetna inteligencija naučila dizajnirati kotače

Naziv 'FelGAN' mješavina je njemačke riječi za 'Felga' i 'GAN', a potonji je akronim za Generative Adversarial Networks. GAN-ovi su poseban oblik samoučećeg računalnog programa u kojem se dva algoritma natječu kao protivnici tijekom takozvanog treninga, postajući sve bolji u međusobnom natjecanju.

Princip funkcionira ovako: jedan od dva algoritma, 'generator', proizvodi umjetne slike određenog motiva, u slučaju FelGAN-a naplatka kotača vozila. Odabir slika prikazuje se takozvanom diskriminatoru, koji čini pandan. Ovo se sastoji od pravih fotografija kotača i slika generatora. Sada diskriminator mora odlučiti je li to djelo generatora ili prava snimka. Ovaj proces se ponavlja iznova i iznova dok se 'obuka' ne završi.

Oba algoritma su dizajnirana da uče iz svojih pogrešaka i kontinuirano se poboljšavaju. Nakon dovoljnog broja pokretanja, kreacije generatora toliko su varljivo stvarne da ih ni ljudsko oko ne može razlikovati od stvarnih fotografija, ili jedva, razlikuje od stvarnih fotografija.

Intuitivno korisničko sučelje aplikacije, koje se temelji na Streamlit tehnologiji, stvara kratke razvojne cikluse i brzu povratnu informaciju između dizajnerskog i IT tima. Kako se dizajneri ne bi morali oslanjati na lokalni hardver visokih performansi kada koriste softversko rješenje, komponente AI aplikacije – koje zahtijevaju veliku procesorsku snagu – pokreću se u oblaku.

Suradnja između ljudi i AI

Još jedna prednost FelGAN-a je da softver dodjeljuje matematičku vrijednost svakom dizajnu koji AI napravi. Ove vrijednosti, koje programeri nazivaju 'DNK', mogu se koristiti u bilo kojem trenutku za reprodukciju dizajna. Ali to nije sve: dizajneri Audija također mogu hraniti program vlastitim dizajnom i fotografijama, dodajući ih na virtualnu eksperimentalnu površinu. To se temelji na posebnim algoritmima koji određuju odgovarajuće vrijednosti DNK za slike koje dizajneri unose.

Dizajneri često koriste samo pojedinačne elemente iz FelGAN-ovih kreacija, dorađujući ih u skladan cjelokupni dizajn. Uz vladanje alatima zanata, kreativno oko i profesionalno iskustvo ovdje igraju odlučujuću ulogu. Konačno, stručnjaci u Audiju pretvaraju virtualni dizajn u stvarnost proizvodnjom prototipa kotača, bilo od plastike ili aluminija, koristeći visokotehnološki stroj za glodanje.

Inovacije iz svijeta Audija

FelGAN je razvijen i implementiran u potpuno internoj suradnji između IT odjela Audija i odjela dizajna. Tvrtka tako pokazuje svoju stručnost u softverskom sektoru, kao i u budućem području umjetne inteligencije.

Thomas Knispel, voditelj strojnog učenja i znanosti o podacima u Audiju: 'U moderno doba podaci donose ogromnu dodanu vrijednost za tvrtke i njihove zaposlenike. Audi se posvetio cilju da postane tvrtka vođena podacima. U tu svrhu koristit ćemo AI u mnogim odjelima. Stoga je naš podatkovni tim uvijek u potrazi za novim tehnologijama.'

U budućnosti bi se tehnologija koja stoji iza FelGAN-a mogla proširiti na sveobuhvatnu platformu za dizajn umjetne inteligencije koja bi također mogla poslužiti kao izvor inspiracije za dizajnere iz drugih Audijevih odjela.

Nadalje, trenutno se razvija AI sustav ocjenjivanja u kojem će svaki naplatak generiran FelGAN-om biti procijenjen s obzirom na ravnotežu ugljika. FelGAN je stoga korak koji je Audi poduzeo na putu da postane digitalna tvrtka vođena podacima.