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PressClub Schweiz · 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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Technologie
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BMW Group

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Autor.

Benedikt Fischer
BMW Group

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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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ANNUAL GENERAL MEETING.

Munich, 13 May 2026.

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CO2-Emissionen & Verbrauch.

Der Durchschnittswert der CO2-Emissionen aller immatrikulierten Neuwagen beträgt für das Jahr 2026 111 g/km. Die Berechnung beruht auf der Verordnung des UVEK über Angaben auf der Energieetikette von neuen Personenwagen (VEE-PLS) vom 02. Juli 2025. Die Verbrauchsangaben sind Normverbrauchs-Angaben gemäss dem WLTP (Worldwide harmonized Light vehicles Test Procedure), die zum Vergleich der Fahrzeuge dienen. In der Praxis können die Angaben jedoch je nach Fahrstil, Zuladung, Topografie und Jahreszeit teilweise deutlich abweichen.

Die Angaben zu Kraftstoffverbrauch, CO2-Emissionen und Stromverbrauch wurden nach dem vorgeschriebenen Messverfahren VO (EU) 2007 / 715 ermittelt. Für die Bemessung von Steuern und anderen fahrzeugbezogenen Abgaben, die (auch) auf den Verbrauch und/oder CO2-Ausstoss abstellen, können je nach Kantonaler Regelung teilweise andere als die hier angegebenen Werte gelten.

Damit Energieverbräuche unterschiedlicher Antriebsformen (Benzin, Diesel, Gas, Strom, usw.) vergleichbar sind, werden sie zusätzlich als sogenannte Benzinäquivalente (Masseinheit für Energie) ausgewiesen.

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