Los ingenieros del equipo de Moto GP reciben tras cada carrera 80 GB de datos que se analizan para mejorar el rendimiento. En el desarrollo de la moto interviene la inteligencia artificial
26 jul 2020 . Actualizado a las 05:00 h.El Campeonato del Mundo de Motociclismo inició el pasado domingo una atípica temporada en Jerez —tenía que haber comenzado el 8 de marzo en Lusail (Catar) pero todo se truncó por la pandemia del coronavirus—, donde hoy se celebra la segunda prueba del calendario. En la máxima categoría Ducati consiguió entrar en el podio con Andrea Dovizioso, eterno aspirante al trono de Moto GP y uno de los máximos rivales de Marc Márquez. Al igual que el resto de escuderías, la italiana es un equipo donde pilotos e ingenieros están obligados a colaborar al cien por cien para dar el máximo en el gran circo de las dos ruedas. Y en esta simbiosis resulta fundamental la aportación de la informática para arañar décimas y centésimas de segundo al cronómetro, la delgada línea que separa éxito del fracaso.
En abril de 2018, el equipo de Borgo Panigale firmó con Lenovo como su principal socio tecnológico y desde entonces los ordenadores, tablets y servidores de alto rendimiento de la compañía china —en realidad una multinacional con doble sede en Pekín y Morrisville (Carolina del Norte)— son los responsables de procesar toda la telemetría de la competición.
Konstantin Kostenarov, director técnico de Ducati, explica que «sabemos fabricar motos de carreras y de carretera de alto rendimiento, pero dado el cambio de paradigma al que se enfrenta la industria de las motocicletas la empresa ha tenido que pasar por una transformación digital y convertirse en una empresa impulsada por datos». ¿Hasta qué punto el big data es tan importante como la gasolina en las carreras y entrenamientos? Valga un ejemplo palmario como muestra: el arranque de la moto se hace mediante el portátil o tablet a pie de pista y, en tiempo real, los 50 sensores que incorpora el vehículo mandan datos que se tienen que analizar tanto en el muro como en el box.
Los sensores lo rastrean todo, desde la velocidad de giro de una rueda hasta la facilidad de aceleración del motor. Durante una carrera, los datos se almacenan en la moto y luego se descargan por cable en cada parada en boxes en una batería de equipos Lenovo ThinkPad P1. Las workstations analizan rápidamente la información y después el equipo modifica las especificaciones de la motocicleta para la siguiente sesión. En total, tras cada gran premio los ingenieros tienen a su disposición unos 80 GB de archivos que deben analizar para mejorar la moto tanto de cara a la siguiente carrera como para desarrollar la montura del próximo año.
Los ingenieros de Ducati Corse Gabriele Conti, Davide Barana y Edoardo Lenoci explicaron los entresijos de su trabajo en un webcast celebrado el pasado mes de junio y al que asistió La Voz de Galicia. En el evento se puso de manifiesto cómo la tecnología ha dado un vuelco sin precedentes a la categoría de Moto GP, donde las simulaciones que provee Lenovo pueden predecir el comportamiento de una moto antes de que sus neumáticos pisen el asfalto y mejorar de forma sustancial su aerodinámica.
En Ducati llevan ya años apoyándose en simulaciones de la aerodinámica, señaló Lenoci: «Incluso antes de hacer las piezas podemos analizar todas las superficies y el movimiento del aire sobre ellas, representando la realidad en términos de velocidad y presión, además de predecir las fuerzas aerodinámicas en el cuerpo de la moto y el piloto, para enfocarnos en puntos concretos a mejorar».
Para Conti, «sin la ayuda de un socio como Lenovo es imposible desarrollar una moto. No podemos probar en la pista más que en un par de test oficiales al año y, durante la temporada, en los entrenamientos libres».
«La moto —indicó por su parte Barana, director técnico del equipo— puede ajustarse en gran medida. Todo, desde el chasis hasta el panel de control, puede modificarse. Cada pista tiene su propio diseño específico y hay que adaptar la moto a esas características».
La inteligencia artificial y el machine learning ayudan a gestionar la recogida y el análisis de los datos. Pero la tecnología no puede sustituir la habilidad y el entrenamiento del piloto, sino que es un complemento. «La moto siempre está bajo el control del corredor —añadió Barana—. La electrónica, como el control de tracción, está destinada a servir como ayuda, no como una distracción invasiva».
El piloto de Ducati Danilo Petruzzi intervino al final del evento y corroboró que «los datos no muestran las sensaciones en la moto, pero el 80 % del trabajo preparando la moto se hace con ellos». Tanto él como Dovizioso reciben antes de cada carrera un informe de nueve páginas con los datos de la telemetría «y ya soy capaz después de tantos años y de cientos de emails de reconocer un circuito solo por sus cifras».