IBM e Dallara avviano una collaborazione focalizzata sull’impiego dell’intelligenza artificiale e sull’esplorazione del quantum computing per l’evoluzione dei processi di progettazione aerodinamica dei veicoli ad alte prestazioni.
L’iniziativa unisce le competenze ingegneristiche di Dallara con le tecnologie sviluppate da IBM nell’ambito dell’AI applicata alla fisica e del calcolo quantistico.
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Lo sviluppo congiunto di foundation model
Il progetto prevede lo sviluppo di foundation model specifici per domini fisici rilevanti, addestrati su dati aerodinamici proprietari. Un primo modello è già stato validato utilizzando simulazioni ad alta fedeltà, con l’obiettivo di integrare in futuro anche dati sperimentali provenienti da galleria del vento e prove su pista.
La progettazione aerodinamica si basa tradizionalmente sulla fluidodinamica computazionale (CFD), uno strumento che consente di analizzare le forze in gioco e ottimizzare componenti come carrozzeria, fondo vettura e appendici aerodinamiche. Tuttavia, queste simulazioni richiedono risorse computazionali significative e tempi di calcolo che possono estendersi da ore a settimane, soprattutto nelle fasi iterative di sviluppo.
L’approccio sviluppato con l’AI introduce un’accelerazione significativa. In un caso di studio relativo a una vettura concettuale simile a un prototipo Le Mans, il modello ha analizzato diverse configurazioni del diffusore posteriore in circa 10 secondi, a fronte delle ore richieste dai metodi tradizionali, individuando la stessa soluzione ottimale. Su un numero più ampio di configurazioni, il tempo complessivo di simulazione può ridursi da giorni a pochi minuti.
Questa riduzione dei tempi consente agli ingegneri di esplorare un numero più ampio di soluzioni nelle fasi iniziali, concentrando le risorse computazionali più intensive sulle ottimizzazioni finali del progetto.
L’approccio quantum nella progettazione
Parallelamente, le due aziende stanno valutando l’integrazione di approcci quantum e hybrid quantum nei flussi di progettazione. L’obiettivo è comprendere come queste tecnologie possano affiancare i metodi tradizionali nel breve periodo e contribuire, nel lungo termine, a migliorare ulteriormente la capacità di simulazione di fenomeni aerodinamici complessi.
«Le corse hanno insegnato a Dallara che ci sono due possibili esiti: o si vince o si è costretti a imparare. La fiducia di IBM nel collaborare a questo progetto innovativo testimonia la volontà di Dallara di superare continuamente i propri limiti e di non smettere mai di imparare», ha affermato Andrea Pontremoli, CEO di Dallara.
L’evoluzione dei modelli di AI è destinata a estendersi a condizioni operative più ampie, includendo variabili come velocità differenti o scenari di sorpasso, e a supportare la progettazione di nuovi veicoli. Le applicazioni non si limitano al motorsport, ma possono interessare anche l’automotive e l’aerospazio.
«I veicoli ad alte prestazioni rappresentano un banco di prova ideale per i modelli surrogati basati su reti neurali, ma il potenziale va ben oltre il mondo delle competizioni», ha dichiarato Fabrizio Arbucci, CIO di Dallara. «Una progettazione aerodinamica più efficiente potrebbe apportare benefici che spaziano dalle autovetture ai velivoli e ad altri settori fortemente influenzati dall’aerodinamica. Anche una riduzione dell’1-2% della resistenza aerodinamica nei veicoli passeggeri potrebbe tradursi, su larga scala, in miglioramenti significativi in termini di efficienza dei consumi e benefici ambientali».
I primi risultati della collaborazione sono stati presentati nell’ambito di una pubblicazione preliminare su arXiv e durante la International Conference on Learning Representations del 2026, evidenziando le prospettive di integrazione tra AI e sistemi fisici complessi.
