从脚踏自行车到f1还有很长的路要走。但这正是人工智能初创公司Neural Concept及其联合创始人兼首席执行官皮埃尔?巴奎奥在短短六年内所取得的巨大飞跃。
2018年，该公司刚刚起步的软件帮助开发了世界上最符合空气动力学的自行车。今天，10个f1车队中有4个使用类似的技术发展。
与此同时，巴奎奥的公司赢得了空中客车(Airbus)和赛峰集团(Safran)等航空供应商的合同，并在2022年获得了910万美元的a轮融资。总部位于瑞士的Neural Concept目前有50名员工，正致力于B轮融资，同时它的软件帮助威廉姆斯车队等历史悠久的F1车队重回顶级跑车比赛的巅峰。世界之巅。
然而，由于一级方程式赛车依赖于1000马力的V6混合动力发动机，巴奎奥技术的第一个实际应用是人力驱动。
2018年，baqu
在瑞士洛桑理工学院école计算机视觉实验室学习，研究机器学习技术在三维问题中的应用。
“领导这个团队的人联系了我，他们正在设计第六代或第七代自行车，他们的目标是打破自行车速度的世界纪录，”巴奎奥说。这个人就是纪尧姆·德弗朗斯，他的研究团队是来自萨瓦勃朗峰大学的IUT Annecy。自行车小组对自行车的设计进行了六次迭代。
“两天后，我回到他身边，看起来和现在的世界纪录保持者几乎一模一样，”巴奎奥说。因此，团队要求进行更多的迭代。根据巴奎厄斯的说法，其结果是“目前世界上最符合空气动力学的自行车”。
这是一个强有力的说法，但它得到了2019年创下的多项世界纪录的支持。我们说的不是扇形排气管或凹轮辋，以减少阻力。这辆自行车是完全覆盖的，骑自行车的人在一个复合茧中出汗，完全屏蔽了风。
核心技术是一种名为神经概念形状(Neural Concept Shape，简称NCS)的产品。这是一个基于机器学习的系统，可以提出空气动力学的建议和建议。它适用于计算流体动力学(CFD)的广泛领域，训练有素的工程师使用先进的软件套件来运行三维空气动力学模拟。
CFD比雕刻物理模型然后扔进风洞要快得多。然而，它也需要很多系统，并且在很大程度上依赖于人类做出正确的决定。
NCS的核心是帮助工程师避免潜在的空气动力学缺陷，同时将他们推向他们可能没有考虑过的方向。在“副驾驶模式”下，工程师可以上传现有的3D几何图形，例如提供一个起点。
然后，NCS将深入其神经网络，对3D选择冒险游戏中的可能路径提出改进或修改建议。然后，人类工程师将选出最有希望的方案，并对其进行进一步的测试和改进，不断迭代，以达到空气动力学的辉煌。
NCS不仅对赛车有用，而且在汽车和航空航天工业中也很有用。谈到在有些保守的航空航天业工作时，巴奎说:“在这类公司广泛采用的道路是缓慢的。”“我们就是这样开始与汽车行业开展更多合作的。汽车行业的需求越来越高，而且变化很快。”
Neural Concept已经赢得了包括Bosch和Mahle在内的几家全球供应商的合同。空气动力学在汽车领域变得越来越重要，因为制造商正在寻找越来越多的空气动力学汽车，以提供最大可能的范围从一个单一的电池组。有一定的尺寸。
但这并不完全是为了欺骗风。NCS还被用于开发电池冷却垫之类的东西，如果制造得更有效，可以在不消耗太多能量的情况下将电池保持在最佳温度。“可以获得巨大的收益”，这意味着更广泛的业务范围，baqu
说。
虽然这些技术的最终试验场一直是道路，但最终的实验室是f1。自1950年以来，F1一直是一项全球性的赛车运动，目前正经历着前所未有的流行浪潮。
Netflix的剧集《F1:生存之路》将F1的刺激带给了全新的观众。虽然那个系列赛关注的是车队之间的政治和戏剧，但在赛道上的成功更多地与空气动力学有关。这就是神经学概念发挥作用的地方。
在Netflix吸引里德·黑斯廷斯(Reed Hastings)的眼球之前，巴奎尔斯就开始看f1了。“从大卫-库塔和迈克尔-舒马赫开始，我就一直在关注。”
今天，在他公司软件的帮助下开发的组件在全球赛车运动的顶峰上运行。“这是一种非常非常棒的成就感，”巴奎奥说。“当我创立公司时，我把这视为一个转折点。不仅是一级方程式赛车，还有路上的软件设计部件。是的，每次发生这种情况，感觉都很棒。”
f1也是一项极其隐秘的运动。在与Neural Concept合作的四个群体中，只有一个愿意被认定为客户，甚至他们对整个过程也守口如瓶。
威廉姆斯车队是f1中最著名的车队之一。1977年，赛车传奇人物弗兰克·威廉姆斯(Frank Williams)创立了他的车队，他的车队在20世纪90年代占据统治地位，赢得了五次世界冠军。对于车队来说，包括从1992年到1994年的三连冠。
但像大多数运动一样，f1车队的成功是周期性的，目前，威廉姆斯正处于重建阶段。这支球队在2022赛季排名最后，去年仅上升至第七位。
NCS是帮助威廉姆斯重获竞争优势的工具之一。“我们以多种方式使用这项技术，其中一些方法可以改进我们的模拟，而我们正在研究的其他方法将有助于在首次应用CFD时获得更好的结果。”
同样，CFD模拟既耗时又昂贵，f1规则限制了车队的实验能力，这使情况变得更加复杂。在风洞中的实际时间是非常有限的，而每个团队也有有限的预算来计算他们可以用来开发汽车的时间。
任何可以帮助团队快速进行空气动力学设计的工具都是潜在的优势，而NCS确实非常快。baquaq估计，通常需要一个小时的完整CFD模拟，通过NCS只需20秒。
而且，由于NCS不进行基于实际物理的计算，而是基于空气动力学学习网络进行人工智能驱动的猜测，因此它在很大程度上不受F1的严格限制。Roberts说:“我们所做的任何事情都可以让我们获得更多的知识，从而从每次CFD和风洞操作中获得更高的性能，这将给我们带来优势。”竞争地位”。
但球队仍然需要为此买单。baqu
表示，NCS的成本取决于团队的规模和访问类型，但通常在每年10万至100万欧元之间。考虑到F1车队每年的运营成本为1.35亿美元，这是一个重大的承诺。
威廉姆斯的罗伯茨不愿意指出任何具体的部件或圈速的改进都要归功于NCS软件，但他表示，这对他们的赛车性能产生了影响:“这项技术是我们空气动力学车辆开发工具包的一部分。因此，我们不能直接将单圈时间归因于它，但我们知道它有助于我们的相关性和速度，从而我们可以研究新的空气动力学条件。”
人工智能的无情进军不会就此止步。有人说，维修站墙上的人工代理可以决定比赛策略，甚至是赛车设置。
罗伯茨说:“这是一个激动人心的时刻，因为人工智能/机器学习行业的增长呈指数级增长。“但这也是当今任何从事科技行业的人面临的真正挑战。我们花时间去发现、开发和应用哪些新工具?”
这不是那种会吸引你的典型的“驱动生存”观众的阴谋，但对于许多F1球迷来说，比赛背后的比赛是戏剧的终极来源。
至于Neural Concept，该公司正在继续向汽车行业的非赛车领域进一步推进，致力于开发更高效的电动机，优化客舱加热和冷却系统，甚至进行碰撞测试。
巴奎厄表示，该公司的软件可以帮助工程师优化汽车的耐撞性，同时消除不必要的重量。然而，目前，该公司只能在单个部件上进行碰撞模拟，而不是整个汽车。“这是我们达到性能极限的少数几个应用程序之一，”他说。
也许是欧盟正在开发的人工智能超级计算平台的另一个应用?
