Da der Druck chinesischer Konkurrenten zunimmt und die Stände auf dem Elektroautomarktgroße US-amerikanische und europäische Automobilhersteller sind Rennen die Kosten für die Produktion von Elektrofahrzeugen zu senken, um die Preise und Gewinnspannen von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor zu erreichen. Dazu müssen sie jedoch Wege finden, den Designprozess schneller und effizienter zu gestalten.
Nun hat ein aus der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) hervorgegangenes Unternehmen in einer Finanzierungsrunde der Serie B 27 Millionen Dollar aufgebracht, um mithilfe künstlicher Intelligenz genau dieses Problem zu lösen.
Einfach ausgedrückt ermöglicht Neural Concept Designern, die Leistung von Komponenten zu modellieren, bevor diese hergestellt werden können. Es reicht nicht aus, nur das Design einer Komponente zu haben, man muss auch wissen, wie sie sich beispielsweise als Teil eines Motors verhält. Hier kommt diese Plattform ins Spiel. Die Anwendung könnte in einer Vielzahl von Branchen von Nutzen sein, beispielsweise in der Automobilindustrie, der Mikroelektronik, der Luft- und Raumfahrt und der Energiebranche.
Das Unternehmen sagt, es nutze Deep Learning in einer 3D-Umgebung und kombiniere Datenanalyse mit maschinellem Lernen, um die Entwicklungszeiten um bis zu 75 % und die Produktsimulation um bis zu das Zehnfache zu beschleunigen.
Pierre Baqué, Mitbegründer und CEO von Neural Concept, sagte, die Plattform beschleunige einen derzeit manuellen Prozess enorm. „Nehmen wir an, ich habe einen Entwurf für eine Batterie und möchte, dass sie leistungsfähiger wird, um ihre thermische Effizienz zu erhöhen. Unsere Software schlägt einige Verbesserungen vor, um sie effizienter zu machen, da sie die Eigenschaften der Materialien kennt“, erklärte er.
„Vor unserer Software zeichnete ein CAD-Designer normalerweise 3D-Designs und schickte sie dann an jemanden, der sehr komplexe numerische Simulationen durchführte. Das konnte sehr lange dauern oder physische Tests erfordern. Aber jetzt kann unsere Plattform den Designer direkt anleiten.“
Baqué glaubt, dass seine Plattform die Entwicklungszeit eines Elektrofahrzeugs von vier Jahren auf 18 Monate verkürzen könnte.
Das Produkt des Startups wird derzeit von Airbus, Bosch, General Electric, Mubea, Subaru und vier Formel-1-Rennteams verwendet. Das Unternehmen arbeitet mit NVIDIA zusammen, um die GPUs und die CUDA-Software des Grafikkartenherstellers zu optimieren.
Neural Concept tritt gegen viel größere Giganten der Komponentensimulation an, wie ANSYSdas versucht hat, mit eigenen Plattformen in den Bereich des „Deep Learning“ vorzudringen.
Die Serie B wurde geleitet von Vorstagkapitalmit bestehenden Investoren Alven, Constantia Neugeschäft, HTGF Und Aster Group ebenfalls beteiligt. Die Runde folgt auf eine Serie A-Runde mit 9 Millionen US-Dollar im März 2022 und eine Seed-Runde mit 2 Millionen US-Dollar im Jahr 2020. Das neue Geld wird für die Rekrutierung und Expansion in Europa, APAC und den USA verwendet
In einer Erklärung sagte Deborah Pittet, Senior Principal bei Forestay Capital: „Neural Concept ist Vorreiter im Bereich 3D Deep Learning – der Speerspitze der KI – und hat bei Kunden in verschiedenen Branchen auf der ganzen Welt phänomenale Zugkraft und Ergebnisse gezeigt.“