Die Audi-Designabteilung nutzt FelGAN, eine intern entwickelte Technologie. Der Name „FelGAN“ ist ein Mashup aus dem deutschen Wort für „Rand“ (Felge) und „GAN“, wobei letzteres ein Akronym für Generative Adversarial Networks ist. GANs sind eine spezielle Form von selbstlernenden Computerprogrammen, bei denen zwei Algorithmen während des sogenannten Trainings gegeneinander antreten und im Wettbewerb immer besser werden.
Das funktioniert so: Einer der beiden Algorithmen, der „Generator“, macht künstliche Bilder eines bestimmten Motivs – im Fall von FelGAN einer Fahrzeugfelge. Der Diskriminator – sozusagen der Konkurrent – sieht eine Auswahl an Bildern, bestehend aus echten Felgenfotos neben Bildern aus dem Generator. Nun entscheidet der Diskriminator, ob jedes Bild eine Kreation des Generators oder ein echtes Foto ist. Dieser Vorgang wird immer wieder wiederholt, bis das Training abgeschlossen ist.
Beide Algorithmen sind darauf ausgelegt, aus ihren Fehlern zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. Wie Audi in seiner Pressemitteilung erklärt, "sind die Kreationen des Generators nach genügend Durchläufen so täuschend echt, dass selbst das menschliche Auge sie nicht oder nur noch kaum von echten Fotos unterscheiden kann."
Die KI-designten Felgen sollen Designern als Inspiration dienen – eine Art spontane Ideenschmiede für das Felgendesign-Team von Audi. Es ermöglicht ihnen auch, neue Versionen und Variationen auszutauschen. Und schließlich ermöglicht das Tool Designern das einfache Experimentieren mit Form, Farbe, Oberflächenstruktur und anderen Parametern in Echtzeit.
Dieser neue Designprozess ist nicht vollständig auf KI-Ideen angewiesen. Audi Designer können das Programm auch mit eigenen Entwürfen und Fotos füttern und auf der virtuellen Experimentierfläche ergänzen. Der letzte Schritt in diesem Designprozess besteht darin, die virtuellen Designs durch die Herstellung eines Prototyps des Rads in etwas Greifbares zu verwandeln. Dieser wird entweder aus Kunststoff oder Aluminium sein und mit einer Hightech-Fräsmaschine hergestellt.
Thomas Knispel, Leiter Machine Learning & Data Science bei Audi: „Daten bringen in der Moderne einen immensen Mehrwert für Unternehmen und ihre Mitarbeiter. Audi hat sich dem Ziel verschrieben, ein datengetriebenes Unternehmen zu werden. Dafür stehen wir.“ Ich werde KI in vielen Abteilungen einsetzen. Deshalb ist unser Datenteam immer auf der Suche nach neuen Technologien.“
Quelle: Audi