Nissan spinge forte sull'intelligenza artificiale nello sviluppo auto

L’innovazione nel settore automotive sta accelerando grazie a una nuova ondata di tecnologie digitali e, in particolare, all’adozione sempre più strategica dell’intelligenza artificiale nei processi di test e validazione. In questo scenario, spicca la rinnovata partnership triennale tra Nissan e Monolith, società britannica leader nelle soluzioni di machine learning applicate all’automotive. Un accordo che si fonda su numeri significativi: 90 anni di dati storici raccolti, una riduzione del 17% nei test fisici e un dimezzamento dei tempi di collaudo per i veicoli destinati al mercato europeo. Questi risultati rappresentano la base per una trasformazione profonda del sviluppo veicoli, con la promessa di portare sul mercato modelli più sicuri e performanti in tempi record.

Il centro in Europa è il baluardo

Il cuore pulsante di questa rivoluzione è il Nissan Technical Centre Europe di Cranfield, designato come polo d’innovazione per la sperimentazione delle nuove metodologie digitali. Qui, i sofisticati algoritmi di Monolith vengono alimentati da decenni di dati sperimentali provenienti dall’esperienza di Nissan, permettendo di simulare con precisione scenari complessi che tradizionalmente avrebbero richiesto lunghi e costosi cicli di collaudo fisico. La portata di questa iniziativa è notevole: dalla riproduzione virtuale dei crash test alle simulazioni delle dinamiche di marcia, fino all’analisi del comportamento delle sospensioni e delle batterie in condizioni estreme, tutto può essere replicato in ambiente digitale con un livello di accuratezza mai visto prima.

Secondo Emma Deutsch, direttrice di Customer Oriented Engineering and Test Operations presso il centro europeo, il vantaggio competitivo offerto dall’integrazione tra dati storici e intelligenza artificiale è “notevole precisione” nella previsione delle prestazioni dei veicoli. Questo significa che non sarà più necessario sottoporre ogni prototipo a cicli completi di test fisici, accelerando così il processo di validazione e introducendo un nuovo paradigma nel sviluppo veicoli. Un esempio concreto è rappresentato dalla nuova Nissan Leaf, primo modello a beneficiare in Europa di queste tecnologie, destinata a fare da apripista per l’intera gamma continentale.

La visione industriale

La strategia si inserisce pienamente nella visione ReNissan, il piano industriale del gruppo che punta a ridisegnare i processi interni per rendere più rapida ed efficiente l’introduzione di nuovi modelli sul mercato. Ottimizzare le risorse di ricerca e sviluppo, accelerare il time-to-market e ridurre i costi di validazione sono gli obiettivi chiave di questa roadmap, che trova nell’alleanza con Monolith un partner tecnologico d’eccellenza. Ma Nissan non è sola in questa corsa: anche altri costruttori stanno esplorando soluzioni ibride che combinano simulazioni digitali avanzate con campagne fisiche mirate, riconoscendo nella riduzione dei cicli di sviluppo un vantaggio sempre più decisivo per la competitività globale.

Nonostante le prospettive entusiasmanti, l’adozione su larga scala di sistemi predittivi basati su intelligenza artificiale pone alcune sfide cruciali. Le normative vigenti in materia di sicurezza, le procedure di omologazione e le certificazioni richiedono ancora una validazione rigorosa dei risultati simulati rispetto ai dati ottenuti dai test reali. In questo contesto, la trasparenza sui dataset utilizzati, la conoscenza dei limiti dei modelli matematici e l’adozione di procedure di verifica affidabili diventano elementi imprescindibili per conquistare la fiducia di stakeholder, consumatori e autorità di controllo.

La sfida, quindi, sarà dimostrare che la velocità introdotta dalle nuove tecnologie non va a discapito del rigore sperimentale e della sicurezza dei veicoli. Il successo di iniziative come quella tra Nissan e Monolith potrebbe rappresentare il punto di svolta per un settore chiamato a coniugare innovazione, sostenibilità e affidabilità. La trasformazione digitale del sviluppo veicoli è appena iniziata, ma i primi risultati promettono di rivoluzionare profondamente il modo in cui vengono progettate, testate e portate su strada le auto del futuro.