Многие автопроизводители имеют дизайн- студии в южной Калифорнии, а также технологические лаборатории в Кремниевой долине, в которых проводится эксперимент с новейшими цифровыми разработками. По данным компании Nissan, традиционный процесс исследования и испытания новых материалов для деталей автомобиля занимает 20 лет, что связано с многочисленными циклами проб и ошибок. Однако моделирование с помощью искусственного интеллекта значительно сократило это время до двух лет, что в 1000 раз быстрее. Бала Радхакришнан, главный исследователь в области моделирования, объясняет:" С помощью машинного обучения и ИИ можно эффективно моделировать свойства материалов для значительно большего числа сценариев, которые могут быть легко проверены экспериментально в течение короткого промежутка времени. Это позволяет исследовать миллионы потенциальных материалов и определить кандидатов с нужными свойствами". Важно отметить, что ИИ, используемый компанией Nissan, отличается от таких систем, как ChatGPT, которая является генеративной ИИ, генерирующей содержание путем заимствования существующих знаний из Интернета.

С другой стороны, в системе Nissan используется машинное обучение для моделирования множества материалов для автомототехники и проведения испытаний для выявления их идеальных свойств, включая прочность, термочувствительность и электропроводность. ИИ просто помогает предсказать наиболее вероятные кандидатуры и отфильтровать неважные шумы. С практической точки зрения, в частности, в области, где ИИ значительно ускоряет прогресс, речь идет о разработке твердотельных аккумуляторных батарей для электромобилей. Nissan планирует внедрить эти передовые аккумуляторные технологии на рынок к 2028 году.