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Artificial Intelligence 10 November 2025, 12:44

⚙️ Nissan usa inteligência artificial para acelerar o lançamento de veículos elétricos

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⚙️ Nissan usa inteligência artificial para acelerar o lançamento de veículos elétricos

A Nissan ampliou sua parceria com a startup britânica Monolith para aplicar IA no processo de testes e reduzir pela metade o tempo de desenvolvimento dos seus carros elétricos.

🚗 A Nissan está apostando forte em IA para mudar a forma como desenvolve seus veículos elétricos.
A montadora japonesa anunciou a extensão de sua parceria com a empresa britânica Monolith por mais três anos, até 2027, para usar inteligência artificial e aprendizado de máquina na otimização dos testes automotivos.

O objetivo é acelerar o ciclo de desenvolvimento, reduzir custos e diminuir o número de testes físicos necessários antes que os modelos cheguem ao mercado.

💡 A colaboração começou com um projeto-piloto bem-sucedido usando o Nissan LEAF, onde o sistema de IA analisou grandes volumes de dados de engenharia e previu o desempenho dos veículos em diferentes condições — sem precisar de tantos testes práticos.

Os engenheiros do Centro Técnico da Nissan na Europa, em Cranfield (Reino Unido), estão usando a plataforma Monolith para examinar mais de 90 anos de dados de testes da montadora.
Com isso, o sistema consegue prever como cada componente se comporta antes mesmo que o protótipo chegue à pista.

📊 Resultados impressionantes:
Em uma das fases do projeto, o algoritmo da Monolith foi usado para testar conexões de parafusos no chassi dos veículos.
A IA determinou automaticamente o torque ideal de aperto e ainda recomendou quais testes adicionais deveriam ser priorizados pelos engenheiros.

👉 O resultado: redução de 17% no número de testes físicos e melhoria significativa na precisão das previsões.
Segundo a Nissan, se o método for aplicado a todos os programas de desenvolvimento, o tempo total de testes poderá cair até pela metade.

⚙️ Inovação sustentável e digitalização industrial
A aplicação de IA ajuda não apenas na eficiência, mas também na sustentabilidade, já que reduz consumo de energia, materiais e deslocamentos para testes.
Além disso, o modelo da Monolith pode ser ajustado continuamente com novos dados, criando um sistema de aprendizado constante que melhora a cada veículo produzido.