IBM Research i Dallara: AI surrogate model GIST evaluira aerodinamiku trkaćeg automobila u 10 sekundi umjesto sati klasične CFD simulacije

IBM Research i Dallara, talijanski proizvođač šasija za seriju trkaćih automobila uključujući LMP2 i IndyCar, objavili su 30. travnja 2026. zajedničku suradnju u kojoj AI surrogate model preuzima dio aerodinamičkog dizajn-procesa. Model nazvan GIST zamjenjuje skupu klasičnu CFD (computational fluid dynamics) simulaciju u ranoj iterativnoj fazi i skraćuje pojedinačnu evaluaciju dizajna s nekoliko sati na otprilike 10 sekundi.

Kako GIST zamjenjuje računalnu dinamiku fluida?

GIST (Gauge-Invariant Spectral Transformer) je graf-bazirani neuralni operator koji izlazno polje brzine i tlaka oko geometrije reprezentira u spektralnoj domeni i učen je tako da je invarijantan na izbor lokalnog koordinatnog sustava. Praktično, model uči mapirati 3D mrežu geometrije u predviđeno polje toka koje je dovoljno blizu CFD referentnoj simulaciji za rangiranje dizajn-kandidata. Konkretni use case je optimizacija stražnjeg difuzora LMP2-tipa vozila, gdje Dallara obično generira stotine geometrijskih varijanti i rangira ih po aerodinamičkoj učinkovitosti. CFD analiza svake varijante traje nekoliko sati, a Dallara procjenjuje da bi GIST-om iteracija mogla pasti s dana na minute. Rad pod naslovom “Faster by Design” predstavljen je na AI & PDE Workshopu unutar ICLR 2026 konferencije.

Što sljedeće: kvantne metode i šira primjena

Tim na strani IBM-a vodi Mattia Rigotti, a na strani Dallare CFD metodologiju vodi Elisa Serioli. Sljedeća planirana faza istraživanja je integracija kvantnog i hibridnog kvantno-klasičnog računanja u optimizacijski tijek, što bi po IBM-u moglo dodatno ubrzati pretraživanje prostora dizajna. Autori naglašavaju da primjena ne ostaje samo u utrkama: tehnologija je relevantna i za potrošačka vozila gdje je cilj smanjiti otpor zraka radi efikasnosti goriva, te za komercijalnu aviopromet aerodinamiku gdje vrijede slični zahtjevi za brzom iteracijom geometrije.