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PressClub Deutschland · Artikel.

BMW Group und Mistral AI treiben KI in der Crashsimulation voran

+++ Industrielle Datensätze als Grundlage für KI-Training +++ KI verbessert Analyse und Auswertung von Crashsimulationen +++ Verbindung von Entwicklungskompetenz und KI-Expertise +++

Mistral AI
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Large Industry Model
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Crashsimulation
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CIO
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Technologie
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Künstliche Intelligenz
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Benedikt Fischer
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München / Paris. Die BMW Group und Mistral AI gehen eine Partnerschaft ein, um den Einsatz von KI in der Crashsimulation weiterzuentwickeln. Ziel ist es, Qualität, Genauigkeit und Geschwindigkeit komplexer Entwicklungsaufgaben zu verbessern. Die Zusammenarbeit ist ein erster Schritt, um anwendungsspezifische KI auf weitere Bereiche der Fahrzeugentwicklung und entlang der Wertschöpfungskette der BMW Group zu skalieren.  

„Für die BMW Group ist die Nutzung industrieller Daten ein zentraler Faktor, um künstliche Intelligenz in Wertschöpfung zu übersetzen“, sagt Dr. Franz Decker, CIO und Senior Vice President der BMW Group. „Durch die Kombination unserer Engineering-Datensätze mit den Trainingsfähigkeiten von Mistral AI entwickeln wir spezialisierte KI, die komplexe Entwicklungsaufgaben unterstützt.“  

Komplexität und Datenvolumen in der Crashsimulation  

Der Umfang und die Komplexität der Crashsimulation bei der BMW Group unterstreichen den Bedarf an anwendungsspezifischer KI. Jede Woche führt das Unternehmen tausende virtuelle Crashsimulationen durch und erzeugt dabei große Mengen an Engineering-Daten. Über die Zeit ist so ein historischer Datensatz von mehr als einem Petabyte entstanden. Dieser enthält hochdetaillierte Informationen über Fahrzeugstrukturen und Materialverhalten und bildet eine einzigartige Grundlage für das Training eines industriellen KI-Modells.

„Industrielle KI gewinnt für Unternehmen zunehmend an Bedeutung und wir sind stolz, mit der BMW Group zusammenzuarbeiten“, sagt Marjorie Janiewicz, Chief Revenue Officer von Mistral AI. „Diese Kooperation zeigt, wie branchenspezifische KI-Modelle helfen können, komplexe technische Herausforderungen wie die Crashsimulation zu bewältigen.“  

Large Industry Models als technische Grundlage  

Für die Skalierung setzt die BMW Group auf sogenannte Large Industry Models (LIM). Diese KI-Systeme werden auf branchenspezifischen Engineering- und Simulationsdaten aus Fahrzeugentwicklung und Sicherheitstests trainiert. Im Unterschied zu generischen KI-Systemen integrieren LIMs Domänenwissen direkt in das Modell. Dafür sind neben industriellen Daten auch tiefgehende Expertise sowie technische Umgebungen erforderlich, in denen KI‑Systeme direkt aus Entwicklungsprozessen lernen können.  

Die Partnerschaft unterstreicht die Bedeutung industrieller Daten für die nächste Phase datengetriebener Wertschöpfung. Zugleich stärkt sie das KI‑ und Innovationsökosystem der BMW Group.  

 

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CO2-Emissionen & Verbrauch.

Die Angaben zu Kraftstoffverbrauch, CO2-Emissionen, Stromverbrauch und Reichweite werden nach dem vorgeschriebenen Messverfahren VO (EU) 2007/715 in der jeweils geltenden Fassung ermittelt. Sie beziehen sich auf Fahrzeuge auf dem Automobilmarkt in Deutschland. Bei Spannbreiten berücksichtigen die Angaben im NEFZ Unterschiede in der gewählten Rad- und Reifengröße, im WLTP die Auswirkungen jeglicher Sonderausstattung.

Alle Angaben sind bereits auf Basis des neuen WLTP-Testzyklus ermittelt. Aufgeführte NEFZ-Werte wurden gegebenenfalls auf das NEFZ-Messverfahren zurückgerechnet. Für die Bemessung von Steuern und anderen fahrzeugbezogenen Abgaben, die (auch) auf den CO2-Ausstoß abstellen, sowie gegebenenfalls für die Zwecke von fahrzeugspezifischen Förderungen werden WLTP-Werte zugrunde gelegt. Weitere Informationen sind hier www.bmw.de/wltp und hier www.dat.de/co2/ zu finden.

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