Le auto progettate con l’intelligenza artificiale stanno prendendo forma, e non si tratta più di esperimenti futuristici confinati nei laboratori. Quello che sta succedendo nelle divisioni design dei grandi costruttori è qualcosa di concreto, che tocca ogni fase dello sviluppo di un veicolo nuovo: dal primo schizzo a mano fino alla simulazione aerodinamica, passando per la scrittura del codice. Il mondo del car design è sempre stato pieno di strumenti avanzati di visualizzazione 3D e piattaforme di scultura in realtà virtuale, eppure ogni nuova automobile entra nel mondo ancora oggi partendo da un disegno.
Quegli schizzi, tradizionalmente, attraversano infinite revisioni e raffinamenti prima di essere trasformati in modelli tridimensionali, alcuni destinati a restare nel limbo digitale, altri scolpiti in argilla per valutare meglio linee e profili. È solo l’inizio di un processo che spesso richiede cinque anni o più. Questo significa che molte delle auto che arrivano nei concessionari quest’estate sono state abbozzate nel 2020 o 2021, quando gli incentivi per i veicoli elettrici erano diffusi e la fine del motore a combustione sembrava dietro l’angolo. Oggi lo scenario è completamente diverso: incentivi tagliati, dazi e restrizioni all’import/export che costringono i costruttori a rimettere motori termici ovunque e a riconvertire in fretta le fabbriche.
Il design parte ancora dall’uomo, ma l’IA accelera tutto
In General Motors, il processo di sviluppo sta ricevendo un’iniezione di intelligenza artificiale proprio nella fase di design. Dan Shapiro, creative designer dell’azienda, ha spiegato come funziona il flusso di lavoro, che parte sempre da un disegno umano. Gli schizzi servono a quello, ha detto, e l’IA aiuta a vederne il risultato molto prima. Dando in pasto i disegni fatti a mano a uno strumento commerciale chiamato Vizcom, Shapiro è riuscito a creare un modello 3D completo e un’animazione in poche ore. Un processo che prima richiedeva “più team per più mesi”. L’esempio mostrato era una concept car dalle linee aggressive, quasi da film cyberpunk: con prompt come “Crea una vista dinamica di questo veicolo concept Chevy… Strade sopraelevate vuote. Città moderna”, è stata generata un’animazione in cui l’auto scorreva su strade perpetuamente bagnate, come da copione del genere.
Qualche imperfezione c’era, tipo i copriruota verticali che sparivano in alcune iterazioni, ma bastava rivedere i prompt per risolvere il problema. Per ora queste animazioni vengono usate solo internamente, come una specie di mood board in movimento per capire cosa funziona. E Shapiro ci ha tenuto a ribadire che sono sempre i designer umani a dare forma alle cose, non l’IA: “Siamo ancora noi a decidere cosa deve sembrare una Buick, una GMC, una Cadillac e, in questo caso, una Chevy”.
Gallerie del vento virtuali e simulazioni aerodinamiche in un minuto
Ma l’intelligenza artificiale nel settore auto non si ferma all’estetica. La fluidodinamica computazionale, nota come CFD, è la scienza che determina quanto bene un fluido scorre attorno a una forma data, ed è fondamentale per far andare un EV un po’ più lontano con una carica o per migliorare la resistenza al vento dei grandi SUV. Dal 2018, un’azienda svizzera chiamata Neural Concept applica reti neurali a questa disciplina, riducendo da ore a minuti simulazioni che prima richiedevano supercomputer, sfruttando GPU come quelle di Nvidia. Tra i clienti ci sono realtà che vanno dalle berline familiari alla Formula Uno (Williams Racing, per esempio), e anche Jaguar Land Rover ha recentemente lodato la tecnologia: Chris Johnston, specialista tecnico senior di JLR, ha spiegato che lavori aerodinamici che prima richiedevano 4 ore ora si completano in 1 minuto.
GM sta seguendo la stessa strada con quella che chiama una “galleria del vento virtuale alimentata dall’IA”. Scott Parrish, technical fellow e lab manager del reparto ricerca e sviluppo di GM, ha mostrato come designer e ingegneri possano modificare le superfici e ottenere un feedback quasi istantaneo sulla resistenza aerodinamica. Questo cambia anche il modo in cui i team lavorano insieme: se prima i designer consegnavano i modelli agli ingegneri CFD, che poi impiegavano giorni o settimane per fornire un riscontro, ora il processo è molto più iterativo.
La questione occupazione e la corsa alla velocità
L’aspetto che non si può ignorare riguarda l’impatto sul lavoro. Le aziende che investono in IA nel design automobilistico ripetono tutte lo stesso mantra: l’obiettivo è eliminare le attività ripetitive, non tagliare il personale. Bryan Styles, direttore dell’innovazione design e delle operazioni tecnologiche in GM Global Design, ha insistito su questo punto, spiegando che l’IA permette alle persone di fare ciò per cui sono davvero entrate in GM. Anche in Nissan, il focus è sull’automazione di compiti noiosi nello sviluppo software, come i test unitari: Takashi Yoshizawa, dirigente responsabile dei veicoli software-defined, ha dichiarato che questi strumenti di generazione del codice “migliorano sia la velocità di sviluppo che la qualità”. Ma non tutti sono convinti.
Matteo Licata, ex designer automobilistico e attualmente professore allo IAAD (Istituto di Arte Applicata e Design) di Torino, la vede diversamente: i posti negli studi di design magari non spariranno subito, ha detto, ma solo uno sciocco può credere che un aumento di produttività così massiccio non andrà a intaccare prima o poi l’organico. Questo ha implicazioni preoccupanti anche per i suoi studenti, perché entrare nel mondo del car design era già molto difficile prima dell’IA, e ora lo sarà ancora di più.
Nel frattempo la corsa è tutta sulla velocità: le iniezioni di intelligenza artificiale nel processo di design di GM sono già in uso per le auto di prossima generazione, anche se nessuno ha voluto commentare su quando arriveranno sul mercato. Nissan, dal canto suo, punta a un ciclo di sviluppo di 30 mesi per i nuovi modelli, nel tentativo di recuperare slancio nel mercato statunitense. Se sarà abbastanza veloce, lo scopriremo nel 2029.
