自動車の検証およびシミュレーションワークフローへの人工知能の統合

dSPACEは、自動車の開発および検証プロセスを合理化するため、オープンなModel Context Protocol（MCP）に基づく新しいAI対応のエンジニアリングワークフローをリリースしています。この技術統合により、人工知能アシスタントがシミュレーションおよびハードウェアテスト環境と直接対話できるようになり、サイロ化されたシステム間の手動によるデータ転送を削減することで、より広範な自動車データエコシステムを最適化します。

自動車エンジニアリングにおけるツールチェーンのギャップの解消
現代の自動車開発において、要件管理、仕様策定、ソフトウェア実装、ハードウェアテストといった個別のフェーズは、通常、異なるソフトウェアツールや環境にわたって分離されています。この分断化により、継続性を維持するためには大幅な手動介入が必要となります。Model Context Protocolの統合は、標準化された通信インターフェースとして機能し、AIアシスタントがこれらの異なるエンジニアリングツールを読み取り、解釈し、対話できるようにします。インターフェースを標準化することで、システムは分離されたプロンプトベースのAI対話から、継続的かつ仕様主導のワークフローへと移行し、AIがシステム要件を構文解析してシミュレーションモデルに直接適用できるようになります。

シミュレーションおよびハードウェア検証用の標準化インターフェース
システムレベルにおいて、MCP対応のワークフローは、AIアシスタントがエンドツーエンドのエンジニアリングタスクをサポートすることを可能にします。このプロトコルは、AIをVEOS、ConfigurationDesk、Bus Manager、ControlDesk、およびリアルタイム処理ハードウェアを含む、特定のソフトウェアやHardware-in-the-Loop（HIL）環境と接続します。標準的なユースケースにおいて、AIアシスタントは生のエンジニアリング要件を解釈し、技術仕様を改良し、ソフトウェア開発を支援し、その後ConfigurationDeskまたはVEOS内でシミュレーションパラメータを準備します。

自動化された支援にもかかわらず、エンジニアは生成されたすべてのアクティビティと設定のレビューおよび承認に対する完全な制御を維持します。これにより、テストケースの設定に必要な手動のオーバーヘッドを削減しつつ、安全性が重視される自動車システムが正確に検証されることが保証されます。ハードウェアの実行中に収集されたインサイトと診断データは自動的に開発プロセスにフィードバックされ、基盤となるコードの継続的な改善が可能になります。

継続的な改善とプロセスのトレーサビリティ
AIを測定および検証ツールと結合することで、エンジニアリングチームはコンセプトから検証済みの実装への移行を加速することができます。dSPACEのプロダクトポートフォリオマネジメント担当ディレクターであるJann-Eve Stavesand氏は、このアーキテクチャの背後にある運用ロジックを強調し、AIは「エンジニアリングワークフローの外で独立して動作するのではなく、ワークフロー自体をサポートすることによって」最大の効果をもたらすと述べています。氏は、このアプローチにより、エンジニアは「要件管理や仕様策定から実装、検証に至る各段階をシームレスに調整しながら、完全な透明性とトレーサビリティをもってエンジニアリングプロセスを管理できる」と指摘しました。

追加コンテキスト
本セクションでは、当初のニュースリリースには含まれていない技術仕様および競合ベンチマークについて詳述します。

Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルが外部ツールやデータセットと接続する方法を統一するために設計されたオープンソース標準であり、カスタム構築された統合を普遍的なアーキテクチャに置き換えます。自動車のテストおよび検証市場において、Vector Informatik（CANoeおよびvTESTstudio）やETAS（LABCAR）などのプラットフォームは、これまでテスト自動化のためにCAPLやPythonのような決定論的なスクリプト言語に依存してきました。MCPの統合により、大規模言語モデル（LLM）によって駆動される確率的要素が導入され、複雑な自然言語の要件の構文解析およびテスト生成を処理できるようになります。このようなAI統合の有効性のベンチマークは、一般的に、LLMとシミュレーション環境間のAPIレイテンシ、大規模な仕様ドキュメントを処理するためのコンテキストウィンドウの利用率、およびハードリアルタイムのハードウェアシミュレータとインターフェースを取る際に厳密な決定論的実行を維持するシステムの能力を評価することに依存しています。

Aishwarya Mambet（Induportals編集者）、AIの支援により編集。

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