Die Fähigkeiten der Modelle, die diese Sims verwenden, um reale Federungsbewegungen nachzubilden, haben sich in atemberaubendem Tempo weiterentwickelt. Deshalb haben Porsche und BMW jetzt spezielle Einrichtungen.
Derzeit sind physische Prototypen der Goldstandard für subjektive Bewertungen, aber einige Hersteller sprechen bereits von zu 100% von Sims entwickelten Autos, die ihnen Millionen Euro teure Testfahrzeuge, Unmengen von Treibstoff, Reifen und den Unterhalt ausgedehnter Einrichtungen ersparen würden.
Und das Elend, wenn man für eine kostspielige Woche in Nardò ankommt, nur um festzustellen, dass es regnet.
Aber es gibt ein Hindernis: Die Modelle, die die Federungsbewegungen auf dem Simulator beeinflussen, sind mittlerweile so komplex, dass sie mit der Echtzeit nicht mithalten können. Hier kommt Kenny Motte ins Spiel.
„Ein Modell enthält Hunderte von Variablen, und alle müssen innerhalb der Millisekunde abgerufen werden, die Sie haben, bevor der nächste Simulationsschritt erfolgt“, sagt Motte, der für die Monroe-Untermarke von Tenneco arbeitet.
(Wenn Sie schon einmal in einem McLaren 750S, AMG C63 oder Volkswagen ID 4 GTX waren, haben Sie seine Arbeit erlebt.) Es gibt zu viele Variablen und nicht genug Zeit.
Für jede Eingabe, die ein imaginärer Dämpfer auf einer imaginären Straße erhält, wird die Reaktion nicht nur durch Ihr programmiertes Ventil, die Art des Aufpralls und die Straßengeschwindigkeit bestimmt, sondern auch durch das Ölverhalten, wie das Gas im Öl gelöst ist, ob der Kolben nahe an der vollen Kompression oder komplett ausgefahren ist, Fließgeschwindigkeit durch bestimmte Ventile, Druck an präzisen Stellen innerhalb der Kompressionskammer, Temperaturen und sogar die elastische Verformung des Dämpferrohrs.
Wahrlich, die Abhängigkeiten sind genug, um Ihr Gehirn schrumpfen zu lassen. Es ist auch ein Problem für die Modellierungscomputer, deren Anweisungen an die Anlage hinter der Vorwärtsbewegung des simulierten Fahrzeugs zurückbleiben.
Ergebnis: unbrauchbare Daten und irreführendes Gefühl für den Fahrer in der Schleife.
Motte hat daher damit begonnen, ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) zu trainieren, das Eingaben in sein KI-Blackbox aufnimmt und eine Reaktionsausgabe ausgibt, indem es ‚Berechnungen‘ von Matrixmultiplikationen durchführt.