Las motos de carreras no tienen telemetría como los coches de Fórmula 1. Durante la carrera no hay comunicación constante entre el piloto y su equipo, que no dispone de datos de la máquina en tiempo real. La única posibilidad de transmitirle alguna indicación es un sistema que permite enviar un texto a una pequeña pantalla en la moto, aunque antes debe pasar la aprobación de la dirección de la carrera, así que todo lo que se tiene que cambiar en un vehículo que puede alcanzar los 350 kilómetros por hora debe salir de los entrenamientos. Y la inteligencia artificial tiene nuevas soluciones para las dos ruedas.
“Buff...La tecnología en Moto GP, en estos 10 últimos años ha cambiado muchísimo”, resopla Marc Márquez para intentar explicar cómo se está transformando este deporte. El ocho veces campeón del mundo pilota este año una de las máquinas punteras de la categoría, en el equipo Ducati Lenovo, con el que aspira a ganar el Mundial.
Cuando Márquez se sube a la moto el primer día de entrenamientos libres de un gran premio, ha pasado ya por una reunión técnica en la que los ingenieros le han desvelado una serie de informaciones que pueden ayudarle en los diferentes tramos del circuito. La estrategia y el análisis en computadoras de alto rendimiento van ahora íntimamente ligadas.
“A mí me gusta correr por mi instinto”, confiesa Márquez, que no obstante está encantado con las ventajas que le dan los análisis computerizados. “Por ejemplo, en Qatar, los ingenieros veían con la tecnología de Lenovo las curvas que degradaban más el neumático delantero. Me decían: ‘vigila aquí, aquí y aquí en esta curva, no presiones, espera a la vuelta tal para empezar a empujar’. Todo esto te lo filtran ellos y luego, al final, encima de la moto, te tienes que acordar”, apunta.
En el Ducati Lenovo, cada día de gran premio en el paddock se inicia con una reunión técnica a partir del análisis de los datos de las seis motos del equipo en las tres categorías (Moto GP, Moto 2 y Moto 3), además de los datos de los otros equipos con motos Ducati (BK8 y VR46). Mucho para analizar.
Márquez: “Si estás cansado, al frenar, vas uno o dos centímetros más adelante; eso cambia toda la moto”
Los ordenadores permiten simulaciones cada vez más precisas, pero en las motos es especialmente complicado. “Lo difícil de la moto, y lo bonito, es que no existe una simulación posible como en la Fórmula 1 en un simulador. Es imposible”, asegura Marc Máquez, y lo ilustra con un ejemplo: “De la primera hora de la mañana a la última, ya estás físicamente cansado y el peso de tu cuerpo en la frenada lo llevas uno o dos centímetros más adelante. Eso cambia toda la moto, empezando por las suspensiones y pasando por el freno motor y el balance de la máquina. Esto es muy difícil de representar en un simulador”.
La Desmosedici GP25 lleva 50 sensores que proporcionan unos 30 GB después de cada sesión en la pista
Pese a esa complejidad, ahora los datos mandan. Después de cada sesión en la pista, las motos se conectan a un cable mediante una conexión de seguridad militar que vuelca en un ordenador todo lo que han captado los 50 sensores que tiene cada máquina. Alrededor de 30 GB de datos.
El 80% de esa información se procesa en el mismo taller, con los ordenadores y el software de Lenovo, en unos 10 minutos, pero todo el material se envía también a un supercomputador ubicado en Bolonia (Italia), donde se pueden extraer resultados más refinados que permitirán mejores conclusiones.
Pero para llegar más lejos habría que combinar los datos de la moto con los del circuito. Y eso es más complicado. Ducati Lenovo ha buscado una solución con el desarrollo de un robot que recorre de forma automática la pista y escanea con precisión todo el trazado mediante tecnología un láser. Sobre ese modelo se pueden hacer múltiples simulaciones, aunque la tecnología tiene todavía limitaciones como simular los complicados efectos, por ejemplo, de la lluvia en una carrera.
La máquina NTB-01 es una especie de roomba-perro quetraza un gemelo digital del circuito, lo que permite simular algunas de las condiciones de una carrera sin ni siquiera sacar la moto del box. El escaneado mediante la tecnología LiDAR obtiene un gemelo digital del circuito en forma de unos 200 GB de datos recopilados.
El robot con el que Ducati Lenovo puede crear gemelos digitales de los circuitos
“Necesitábamos una herramienta adecuada para ahorrar tiempo, porque normalmente cuando llegamos a la pista los recursos son limitados. Así que decidimos con Lenovo construir este robot autónomo que debe recorrer la pista de forma autónoma y recopilar todos estos datos y proporcionarnos la información que necesitamos sobre la geometría y la disposición de la pista”, indica Nicolò Mancinelli, jefe de rendimiento de vehículo de Ducati Corse.
El robot está todavía en fase de pruebas, pero empezará a utilizarse en el Gran Premio de Hungría, del 22 al 24 de agosto, que llegará al circuito de Balaton Park, en el que no se corren carreras desde hace 30 años. La idea es usarlo primero en los trazados más desconocidos y, finalmente, en todos.
El número de parámetros que se pueden modificar en las motos es de unos 30. El análisis por ordenador, con la intervención de la inteligencia artificial, permite decidir las configuraciones más adecuadas en cada trazado o momento del día. No es lo mismo lo que necesitas para una carrera que para una clasificación. Una vez en la pista, el piloto tiene pocas opciones de cambiar cosas. Sólo disponen de tres botones de colores –rojo, amarillo y verde– para cambiar el mapeo de motor.
Durante cada sesión se recopila la información de 50 sensores de la moto
Según el botón que pulsen, se puede modificar la programación de la unidad de control del motor (ECU) –igual para todos los equipos– para optimizar el rendimiento de la máquina. A más de 300 kilómetros por hora no hay tiempo de mirar controles más complicados.
La IA se utiliza también para el análisis de vídeo. Todos los equipos tienen a alguien filmando cada una de las carreras. “Con un software de aprendizaje automático –comenta Mancinelli–, podemos comparar los estilos de conducción de diferentes pilotos y su rendimiento, y se lo mostramos a ellos junto con los datos para que puedan ver dónde pueden mejorar”. “Esto también ha dado algunos resultados y los pilotos han empezado a confiar en lo que ven”, señala el jefe de ingeniería.
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Esa relación de confianza entre ingenieros y pilotos se ha ido reforzando. Gabriele Conti, director de sistemas electrónicos de Ducati Corse, observa que el esfuerzo de entendimiento es mutuo. “A veces les decimos que hagan algo determinado y el piloto te dice: ‘vale, pero si lo hago, me estrello’. “Esa es la diferencia que estamos tratando de reducir: comentar los datos para encontrar cuál es el límite de la moto en comparación con la sensación de los pilotos”.
“En los últimos cuatro años, el análisis de datos se ha convertido en algo esencial. Ahora es difícil pensar en volver a lo que era antes, porque es una gran ayuda”, afirma Mancinelli. La IA corre. Y también gana.
