Automobilentwicklung KI-Agenten verbinden Simulation und reale Fahrzeugtests

Anbieter zum Thema

VI-grade GmbH

HBK Hottinger Brüel & Kjaer GmbH

Heidrive GmbH

ITWH Inst.f.technisch- wissensch. Hydrologie GmbH

BCS CAD + INFORMATION TECHNOLOGIES GmbH

HBK, VI-grade und MOVEdot: Eine neue Partnerschaft verknüpft Driver-in-the-Loop- und Offline-Simulation, physische Tests und Engineering-Daten und unterstützt die Automobilentwicklung dabei, komplexe Daten schneller in fundierte Entwicklungsentscheidungen zu überführen.

VI-grade and HBK geben eine neue Partnerschaft mit MOVEdot bekannt, einem Anbieter von KI-Agenten für Automotive Testing, Simulation und Validierung. Ziel der Zusammenarbeit ist es, künstliche Intelligenz und agentenbasierte Workflows in die Simulation und Erprobung von Fahrzeugen zu integrieren. Die Partnerschaft vereint die Simulationstechnologien von VI-grade, die Lösungen von HBK für physische Tests und Messtechnik sowie die KI-gestützte Engineering-Plattform von MOVEdot. Dadurch werden Daten aus Fahrsimulatoren, Offline-Simulationen, physischen Tests und weiteren Engineering-Prozessen in einem einheitlichen, KI-gestützten Workflow miteinander verknüpft. Entwickler können Informationen aus unterschiedlichen Phasen der Automobilentwicklung gemeinsam analysieren und so effizienter von Rohdaten zu relevanten Erkenntnissen und fundierten Entwicklungsentscheidungen gelangen.

Differenziertes Ökosystem

MOVEdot setzt KI-Agenten ein, die Testdaten, Simulationsergebnisse und Engineering-Dokumente gemeinsam analysieren, mit Engineering-Tools interagieren und relevante Informationen innerhalb weniger Minuten bereitstellen können. Die Plattform verbindet Daten aus Dateien, Datenbanken, Lakehouses und APIs und lässt sich in etablierte Engineering-Umgebungen integrieren, darunter Simulationssoftware sowie MATLAB/Simulink.

Im Rahmen der Partnerschaft können HBK und VI-grade die Technologie von MOVEdot gemeinsam mit ihren bestehenden Lösungen anbieten und ihren Kunden damit einen abgestimmten Ansatz für Vertrieb, Integration und technischen Support bereitstellen. Die Zusammenarbeit schafft ein differenziertes, exklusives KI-Ökosystem rund um die Fahrsimulatoren von VI-grade und erweitert gleichzeitig die Vorteile der KI-Funktionen von MOVEdot auf Offline-Simulationen und physische Testprozesse. Indem Simulations-, Test- und Telemetriedaten durchsuchbar, vergleichbar und direkt nutzbar gemacht werden, können Entwickler Muster schneller erkennen, Ergebnisse zusammenfassen sowie Analysen und deren Interpretation beschleunigen. Governance-, Sicherheits- und Bereitstellungsoptionen für Unternehmensanforderungen erleichtern zudem die Integration in bestehende Engineering-Organisationen.

Komplexe Daten für Entwicklungsentscheidungen nutzbar machen

„Unsere Kunden erzeugen in Simulation und physischen Tests immer größere Datenmengen. Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch erst dann, wenn diese Informationen effizient miteinander verknüpft und interpretiert werden können“, sagt Guido Bairati, Vice President Global Sales, In Simulation and Validation bei HBK. „Die Kombination der KI-Technologie von MOVEdot mit den Simulationslösungen von VI-grade und den Testkompetenzen von HBK schafft einen leistungsfähigen End-to-End-Workflow, mit dem Entwickler komplexe Daten schneller in konkrete Entwicklungsentscheidungen überführen können.“

KI-unterstützte Workflows in der Automobilentwicklung

„Engineering-Teams müssen zunehmend Informationen aus Simulationen, Tests und anderen Engineering-Daten gemeinsam betrachten, anstatt jede Datenquelle isoliert zu analysieren“, sagt Girish Radhakrishnan, CEO und Mitgründer von MOVEdot. „Gemeinsam mit HBK und VI-grade können wir KI-Agenten direkt in diese Workflows integrieren. Sie unterstützen Entwickler dabei, Informationen über verschiedene Tools und Datenquellen hinweg miteinander zu verknüpfen und schneller zu aussagekräftigen Ergebnissen zu gelangen.“

Weitere Informationen finden Sie unter https://www.vi-grade.com.

KI-gestütztes Testen und Validieren von Software Defined Vehicles (SDVs)

Was funktioniert, was nicht und was lässt sich verbessern?