A IBM e o Grupo Dallara, líder mundial em automobilismo e fabricação de veículos de alto desempenho, anunciaram hoje uma colaboração para avançar o design e a otimização de veículos usando inteligência artificial, além de explorar o uso da computação quântica. O trabalho combina a experiência da Dallara em engenharia de veículos de alto desempenho com a liderança da IBM em IA aplicada à física e computação quântica, com o objetivo de pesquisar como acelerar o design aerodinâmico e abrir caminho para fluxos de simulação ainda mais avançados.
Há mais de 50 anos, a Dallara projeta e fornece veículos de alto desempenho para algumas das principais categorias do automobilismo mundial, incluindo a IndyCar (onde as velocidades médias podem ultrapassar 370 km/h) além de Fórmula 2, Fórmula 3, Super Fórmula e Indy NXT, com atuação adicional em campeonatos de alto nível como Fórmula E, WEC e IMSA. Essa ampla variedade de programas de competição oferece uma capacidade única de validar os resultados da simulação com o desempenho real do veículo. A Dallara também aplica sua engenharia a veículos de estrada de alto desempenho e ao setor aeroespacial. Essas e outras características distintivas e inovadoras, foram essenciais para a decisão da IBM de colaborar com a Dallara.
Como parte do projeto, a IBM vem desenvolvendo modelos fundacionais específicos para o setor automotivo, em estreita colaboração com a Dallara. Esses modelos utilizam não apenas dados aerodinâmicos de alta fidelidade da Dallara, mas também a vasta experiência técnica da empresa. Em uma próxima etapa, as equipes pretendem integrar medições validadas de veículos reais em túnel de vento e em pista, embora o uso exclusivo de dados de simulação de alta qualidade já está gerando resultados iniciais relevantes.
Engenheiros dependem fortemente da Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) para prever forças aerodinâmicas e otimizar o desempenho dos veículos em componentes como a geometria da carroceria, assoalho, asas e rodas. Essas simulações são extremamente poderosas, mas computacionalmente custosas. Mesmo análises relativamente específicas podem levar algumas horas ou mais, enquanto fluxos de trabalho completos para o desenvolvimento de um carro de corrida podem levar semanas ou meses, à medida que os engenheiros iteram sobre as mudanças de geometria, as condições de operação e compensações de desempenho.
A IBM e a Dallara estão usando IA para acelerar esses processos sem substituir a física subjacente. Em um exemplo inicial, focado na geometria de um carro conceitual semelhante a um Le Mans Prototype 2 (LMP2), as empresas compararam análises de CFD de várias configurações do difusor traseiro (componente localizado na parte traseira do assoalho que ajuda a gerar uma força descendente eficiente e, por tanto, aderência) com os resultados do novo método de IA baseado em física.
A abordagem tradicional levou algumas horas para calcular todas as configurações. Entretanto, o modelo de IA concluiu as mesmas avaliações em cerca de 10 segundos, identificando o mesmo design ideal, com margens de erro semelhantes às do CFD. Aplicado a um conjunto típico de centenas de configurações geométricas, essa aceleração poderia reduzir dias de simulação para apenas minutos.
Esses e outros resultados preliminares indicam que os engenheiros da Dallara podem avaliar muitas mais configurações de veículos em menos tempo, acelerando as fases iniciais de design e concentrando os recursos computacionais mais custosos na otimização do design e desenvolvimento de carros de corrida.
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Em uma modelagem inicial do campo de pressão ao ajustar o ângulo do difusor traseiro de um carro de corrida semelhante ao LMP2 de -2 a +4 graus, os resultados do CFD tradicional (à esquerda) e da nova abordagem de IA baseada em física da IBM (à direita) foram muito semelhantes. Crédito: IBM & Dallara.Em paralelo, a IBM e a Dallara estão começando a explorar como abordagens quânticas e métodos híbridos quântico‑clássicos podem aprimorar ainda mais os fluxos de trabalho de design de carros de corrida. Ao combinar a experiência da Dallara em engenharia de alta fidelidade e design CFD com a liderança da IBM em computação quântica e IA, a colaboração irá avaliar em que casos esses métodos podem complementar os fluxos de trabalho de simulação tradicionais a curto prazo, ao mesmo tempo que identifica oportunidades a longo prazo para uso prático no design automotivo e de automobilismo.
“Nas corridas, a Dallara aprendeu que existem apenas dois resultados possíveis: vencer ou aprender. A colaboração próxima com a IBM neste projeto inovador demonstra nossa disposição de ir além dos limites e nunca parar de aprender”, disse Andrea Pontremoli, CEO da Dallara.
“Alguns dos desafios de engenharia mais difíceis estão relacionados à simulação precisa do mundo físico”, afirmou Alessandro Curioni, IBM Fellow e VP de Algoritmos e Aplicações da IBM Research. “Com a Dallara, a IBM está usando IA hoje para acelerar o design aerodinâmico, enquanto avança na computação quântica para levar as simulações ainda mais longe. Juntas, essas tecnologias podem ajudar engenheiros a avançar mais rápido, explorar mais possibilidades e projetar veículos com melhor desempenho.”
Avançando o design aerodinâmico com IAProjetar um veículo de alto desempenho envolve equilibrar a carga aerodinâmica, arrasto, estabilidade e capacidade de resposta em condições que podem mudar de corrida para corrida. Como algumas peças são projetadas com extrema precisão, mesmo pequenas alterações no projeto podem ter impactos surpreendentemente grandes no desempenho, e a melhor solução aerodinâmica nem sempre é óbvia.
Os modelos de IA estão sendo projetados para ajudar prever comportamentos aerodinâmicos diretamente a partir da geometria e de outros parâmetros de engenharia. À medida que a colaboração avança, a IBM e a Dallara planejam expandir esses modelos para abranger uma gama mais ampla de condições, como diferentes manobras ou cenários de ultrapassagem, aplicá-los ao design de novos veículos e desenvolver ferramentas que permitam uma exploração mais rápida de novas configurações aerodinâmicas antes de investir em simulações intensivas de veículos completos.
“Veículos de alto desempenho são um campo ideal para modelos neurais substitutos, mas o impacto potencial vai muito além das pistas”, disse Fabrizio Arbucci, CIO da Dallara. “Designs mais eficientes poderiam beneficiar todas as categorias de transporte, desde veículos de passageiros a aeronaves, e até mesmo outras indústrias que dependem da aerodinâmica. Mesmo uma redução de 1% a 2% no arrasto aerodinâmico de veículos de passageiros poderia se traduzir em melhorias significativas na eficiência de combustível em larga escala.”
Os resultados iniciais da colaboração estão detalhados em um estudo preliminar publicado no arXiv em 20 de abril de 2026. Esse trabalho se baseia em um novo modelo de IA desenvolvido pela IBM, chamado Gauge‑Invariant Spectral Transformers (GIST), descrito em um estudo preliminar publicado em 17 de março. A IBM e a Dallara apresentaram esses e outros avanços na aplicação de IA a sistemas físicos complexos em 26 de abril de 2026, durante a International Conference on Learning Representations, no Rio de Janeiro.
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