Nissans britischer Softwarepartner Monolith gab am Freitag bekannt, dass die beiden Unternehmen ihre Zusammenarbeit intensiviert haben, um mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) die Anzahl physischer Fahrzeugtests zu reduzieren und so die Entwicklung neuer Fahrzeuge für den japanischen Automobilhersteller zu beschleunigen. Monolith und Nissan haben KI bereits erfolgreich eingesetzt, um die Prüfzeit für das Anziehen von Schrauben im Chassis des neuen Elektrofahrzeugs Nissan Leaf zu verkürzen. Diese Technologie soll künftig bei weiteren Nissan-Modellen in Europa Anwendung finden.
Angesichts der Herausforderung durch chinesische Wettbewerber, die innerhalb von 18 Monaten neue Modelle auf den Markt bringen, bemühen sich traditionelle Automobilhersteller wie Nissan, ihre Fahrzeugentwicklungszyklen von durchschnittlich etwa fünf Jahren zu verkürzen. Emma Deutschland, Leiterin der kundenorientierten Entwicklung und Testabteilung im europäischen Technologiezentrum von Nissan, erklärte gegenüber Reuters: „Wir sind uns der Geschwindigkeit der Forschung und Entwicklung in China sehr wohl bewusst. Wir müssen unsere Produkte schneller auf den Markt bringen.“ Aufgrund rückläufiger Autoverkäufe in den USA und China passt Nissan seine Strategie durch Entlassungen und Werksschließungen an.
Der KI-Rechenzentrumsbetreiber Coreweave gab Anfang des Monats die Übernahme von Monolith bekannt, um Kunden bei der weiteren Verkürzung ihrer F&E-Zyklen zu unterstützen. Die Deutsche Bank berichtete, dass durch den Einsatz der KI-Technologie von Monolith auf physische Testdaten von Nissan seit der Markteinführung des Micra im Jahr 1992 der „extrem zeitaufwändige“ Schraubenziehtest von sechs auf fünf Monate reduziert werden konnte. Für zukünftige Modelle wird eine weitere Halbierung der Testzeit auf drei Monate erwartet.
Nissan arbeitet aktuell mit Monolith an Projekten zur Verkürzung der Testzeiten für Reifen und Batterien und erwartet zukünftig weitere Kooperationen. Auch der chinesische Elektrofahrzeughersteller NIO setzt Monoliths KI-Technologie ein, um seine Fahrzeugbatterien zu testen und zu verbessern. Die Deutsche Bank gab an, den gesamten Testumfang für Nissans neue Fahrzeuge durch den Einsatz von KI in weiteren Prozessen um 20 % reduzieren zu wollen.
