OpenAI test Astra voor fysieke productontwikkeling, van apparaten tot voertuigen

OpenAI maakte op 3 november 2026 een reeks projecten op het gebied van fysieke productontwikkeling bekend, waaronder een door Astra ontworpen testapparaat, uitgebreidere technische samenwerking met Chip Ganassi Racing en een nieuwe onderzoekssamenwerking met Mazda rond voertuigontwerp.

De mogelijkheden bestrijken zowel werktuigbouwkunde als elektrotechniek en het ontwerpen van complete systemen: van het opstellen van tekeningen en het inrichten van simulaties tot het coördineren van wijzigingen tussen disciplines. Het doel is ingenieurs meer tijd te geven om ideeën te verkennen en ontwerpen te verbeteren, en tegelijkertijd het werk tussen gespecialiseerde tools op elkaar af te stemmen.

Een apparaat ontwikkelen van begin tot eind

Bij het apparaatexperiment werden de multimodale mogelijkheden en computervaardigheden van GPT-6 Astra getest door het model een apparaat te laten maken waarmee je met Codex kunt praten, zonder dat teamleden de ontwerpresultaten rechtstreeks bewerkten. Astra stelde de functionele eisen vast, ontwikkelde de behuizing en de interne steunen voor onderdelen, selecteerde elektrische componenten en ontwierp de printplaat, inclusief de plaatsing en verbindingen van de componenten. Ook ontwierp het de gebruikersinterface en genereerde het de firmware en softwarekoppelingen die nodig waren om het apparaat met Codex te verbinden.

Bij een eerdere demonstratie van Astra plaatste het model componenten en legde het koperen verbindingen aan in KiCad, waarbij het een elektronisch schema omzette in een printplaatontwerp.

Twee teamleden ontwierpen het testapparaat samen met Astra in minder dan een week, als nevenproject. Vervolgens maakte een contractfabrikant in minder dan een maand een kleine serie prototypes.

Om het ontwerp gereed te maken voor productie waren nog verschillende beoordelings- en verbeterrondes nodig. Astra hield niet consequent rekening met de productiebeperkingen, toleranties of montagevereisten van de fabrikant. Die tekortkomingen helpen vaststellen wat toekomstige modellen moeten verbeteren en maken duidelijk dat een volledig ontwerp genereren iets anders is dan dat ontwerp voorbereiden op productie.

Interne toepassing en BenchCAD 2.0

Bij werkzaamheden rond robotica en rekeninfrastructuur gebruiken de hardware- en infrastructuurteams van OpenAI Codex en ChatGPT voor CAD-modellering en -revisies, productietekeningen, het opzetten van simulaties en ontwerpbeoordelingen. OpenAI meldt dat het modelgebruik binnen de hardwareteams, gemeten in tokens, sinds februari 23 keer zo groot is geworden. Dat cijfer geeft het modelverbruik weer en meet niet rechtstreeks de technische output of de bespaarde tijd.

BenchCAD 2.0 biedt een afzonderlijke beoordeling van ontwerpvaardigheden: modellen moeten er 3D-onderdelen en -samenstellingen reconstrueren en verbindingen op printplaten bepalen. OpenAI meldt een gemiddelde score van 0,875 voor een nieuwer intern model, tegenover 0,594 voor GPT-6 Astra bij de hoogste redeneerinstelling. Het bedrijf ziet die verbetering als een eerste aanwijzing dat AI-modellen professionele ontwerprondes kunnen versnellen, maar merkt op dat ontwerp slechts één onderdeel van de technische levenscyclus is.

Er blijft dus een duidelijk verschil tussen prestaties op benchmarks en gereedheid voor productie: de evaluatie omvat ontwerpgerelateerde taken, terwijl het apparaatexperiment laat zien dat productievereisten nog altijd aanvullende beoordeling nodig kunnen maken.

Technische beoordeling bij Chip Ganassi Racing en Mazda

OpenAI test deze mogelijkheden met een kleine groep samenwerkingspartners uit de industrie, van wie de ingenieurs de modelresultaten beoordelen op nauwkeurigheid en praktisch nut. Hun beoordelingen moeten duidelijk maken welke taken modellen kunnen ondersteunen en wat er moet verbeteren voordat ze veilig en betrouwbaar kunnen worden ingezet.

Bij Chip Ganassi Racing test de uitgebreide samenwerking workflows die 3D-scans van bestaande onderdelen omzetten in bewerkbare CAD-modellen en 2D-productietekeningen, met name wanneer de oorspronkelijke ontwerpbestanden ontbreken. Ingenieurs van CGR controleren de resulterende modellen en tekeningen op nauwkeurigheid en maakbaarheid. Hun feedback maakt duidelijk waar handmatig werk kan worden verminderd en waar de modellen verbetering nodig hebben.

In het eerste jaar richtte de samenwerking met Chip Ganassi Racing zich op het interpreteren van gegevens van autosensoren, races en de prestaties van pitstopteams. De nieuwe workflows breiden dat eerdere werk met gegevens uit met technische ontwikkeling en prototyping van fysieke onderdelen.

In de samenwerking met Mazda werken de onderzoeks- en Forward Deployed Engineering-teams van OpenAI samen met Mazda-ingenieurs op het gebied van aerodynamica en botsveiligheid. De teams gebruiken simulaties van luchtstromen en structureel gedrag om voertuigontwerpen te ontwikkelen en te beoordelen, rekening houdend met vormgeving en kosten. Voor het aerodynamische werk genereert GPT-6 Astra alternatieve neusvormen, voert het simulaties van luchtstromen uit en verfijnt het veelbelovende ontwerpen om de luchtweerstand te verminderen.

Akihiro Nakata, hoofdingenieur bij Mazda, zei dat het simuleren van tientallen varianten ingenieurs helpt te begrijpen welke kenmerken van belang zijn voor de aerodynamica en waar ontwerpers ruimte hebben om te experimenteren. OpenAI is van plan verdere voortgang en resultaten van het onderzoek te delen.

OpenAI nodigt ook ingenieursbureaus en softwareleveranciers die betrokken zijn bij ontwerp, simulatie, fabricage en productie uit om voorstellen te doen voor waardevolle toepassingen en hulpmiddelen voor toekomstige samenwerkingen. De centrale vraag bij deze projecten is of betere ontwerpresultaten bestand zijn tegen productiebeperkingen en technische beoordelingen: de fasen die nog altijd bepalen of een gegenereerd ontwerp kan uitgroeien tot een product dat daadwerkelijk kan worden gemaakt.