自行车的设计力学知识（利用深度学习自动设计符合空气动力学的自行车）

EPFL衍生公司开发了一种使用深度学习自动设计空气动力学自行车的软件。现在艾设计的自行车有望打破人类设计的自行车世界纪录。

EPFL的衍生公司Neural Concept最近开发了一款软件，可以让工程师快速得到符合空气动力学原理的自行车最优设计方案。目前，工程师们已经通过这个程序设计出了一辆自行车，其速度有望在今年秋天打破世界纪录内华达世界人力速度挑战赛。神经概念的工程师在ICML展示了这个软件。

目标：打破陆上骑行的最高纪录。

目前自行车在平坦路面上跑的纪录是133.78 km/h，是荷兰队2012年在内华达沙漠参加一年一度的世界人力速度挑战赛时创下的。

IUT安纳西团队的目标是在今年9月打破这一记录。通过使用由EPFL发起并由神经概念开发的人工智能软件，该团队可以有效地提高自行车的性能。在短短几分钟内，神经概念技术可以从空气动力学原理计算出最佳的自行车外形。

此外，这种技术还可以用于许多其他气动计算场合。该公司在2018年斯德哥尔摩国际机器学习大会上展示了这款软件。

从外观上看，IUT安纳西团队的斜躺自行车看起来像一艘小划艇，而不是人力自行车。它采用独家定制的方式，以更好地适应骑自行车的人的身体结构。

在挑战过程中，8公里冲刺结束后，它将继续以最快的速度骑行200米长的直道。很明显，这款自行车的设计目标不是提高骑行者的舒适度，而是提高自行车的性能。

软件自动设计的空气动力学自行车运行成功。

AI提供更快、更细致、更有效的设计。

现有的气动设计方法需要强大的计算能力。传统上，自行车工程师会提出不同的设计方案，然后通过计算机模拟进行测试。但这一次，工程师们第一次用优化后的软件代替自己的直觉来定义水平自行车整流罩。

横卧自行车整流罩，图片来源：踏板室

IUT安纳西团队使用Neural Concept的软件计算了自行车的最大长度和宽度，以及动力传输系统和车轮所需的空间。接下来，程序会对各种外形设计方案进行分类，快速比较，选出最佳的外形设计方案。例如，这个程序可以帮助工程师确定车辆设计中最大宽度部分的最佳位置。

为了开发和巩固软件背后的技术支持，EPFL计算机视觉实验室的研究人员训练了卷积神经网络，以计算由一般多边形网格(用于生成三维形状的点集)表示的各种形式的空气动力学特性。

软件三维渲染符合空气动力学特性。

工程师可以使用该软件更快更准确地分析不同的设计。NeuroConcept公司的首席执行官皮埃尔巴奎说：与原来的传统方法相比，我们的方案设计可以提高气动性能5-20%。什么此外，它还可以应用于一些传统方法不能应用的场合。无法实现。"

另一个亮点是，该软件可以在没有人为偏见或先入之见的情况下进行设计比较。"用于训练程序的形状可能与给定对象的标准形状非常不同，这使得它非常灵活。巴奎补充道。

世界人力速度挑战赛是由一组大学生设计的自行车比赛。将于今年9月10日至15日举行。许多队伍挑战这项赛事诞生的世界纪录。对于IUT安纳西团队和Neural Concept来说，这场挑战将是现实世界中机器学习技术的较量。

此外，该软件还可应用于其他领域，如设计无人飞行器、风力涡轮机和飞机。各行各业的专业人士都敏锐地意识到了深度学习的潜力。

目前，IUT安纳西和Neural Concept已经开始为明年设计自行车比赛，而这个设计将由软件独立完成，不需要任何人为干预。