La tecnología que se esconde en la trastienda de un box de MotoGP
Lenovo y Ducati nos revelan la estrecha relación entre tecnología y motos
El pasado mes de marzo, entre otras competiciones, debería haber empezado el campeonato de MotoGP 2020, algo que se ha retrasado y que se comprimirá en 13 pruebas de las cuales, 7 se harán en territorio español – haciendo doblete en fines de semana consecutivos tanto en Jerez y Teruel -. Es una de las temporadas más atípicas, que ha trastocado los planes de muchos equipos que han echado mano de la tecnología para poder seguir evolucionando las motos pese a tener la puerta del box cerrada.
Gracias a un encuentro virtual organizado por Lenovo con los principales ingenieros del equipo Ducati, al que también se unió uno de sus pilotos punteros, Danilo Petruzzi, pudimos conocer cómo han sobrellevado estos meses de confinamiento y, sobre todo, qué herramientas han sido la clave para continuar con la labor del equipo en un panorama tan complicado. “Nos ha pillado de vacaciones, pero está claro que el retraso del campeonato y los cambios ha trastocado los planes. Hemos aprovechado para estudiar cosas a medio y largo plazo y no tanto sobre la moto, sino sobre nuevas herramientas” afirmaba Eduardo Lenoci, Aerodynamics Development Manager en Ducati Corse.
La tecnología crea la moto… hasta casi que está en la pista
Aunque vemos a los pilotos subidos en sus máquinas a toda velocidad por la pista, ni siquiera se podrían arrancar si no tuvieran un ordenador al lado. Gabriele Conti, Head of Electronics System Department, era así de tajante, “si nos quedamos “sin cobertura” en la parrilla, nos tenemos que retirar”. Son auténticas obras de arte donde la mecánica y la tecnología se dan la mano para sacar un segundo más al cronómetro cada vuelta. Pero hasta que llega la moto al circuito hay mucho trabajo detrás que se ha podido seguir desarrollando durante la cuarentena.
Lenoci, responsable del desarrollo aerodinámico del equipo Ducati MotoGP revelaba que “llevan ya años apoyándose en simulaciones de la aerodinámica de las motos.” De esta manera, 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”.
Y es que el desarrollo de cada prototipo se inicia después del verano, probando nuevas ideas, implementaciones. Se parte de una idea, usualmente diseñando algunas superficies para el carenado y accesorios que queremos poner. A partir de ahí se va adaptando del desarrollo a las regulaciones, utilizando la experiencia de campeonatos anteriores y traduciendo todo esto en modelos para probarlos en el túnel del viento, optimizarlo, etc. viendo qué funciona y no. Es en ese momento, cuando se empiezan a preparar las piezas reales para empezar con las pruebas en circuito y con pilotos de pruebas para, finalmente, decidir qué va decidiendo que se va poniendo en la moto.
Gabrielle Conti, ampliaba indicaba que “sin la ayuda de un partner como Lenovo, es imposible desarrollar una moto. No podemos probar en la pista las motos más que en un par de test oficiales al año y durante la temporada, en los entrenamientos libres. Por eso es tan importante la relación entre ambas empresas ya que hay que simular todo para que, el único día que puedes probarlo, estar seguro de lo que quieres conseguir”.
Los datos van más rápidos que los pilotos
En MotoGP, aún el factor humano del piloto tiene un peso específico, pero es algo que se está empezando a equilibrar. En un fin de semana de carreras se llegan a recoger 80 GB de información de cada moto, que lleva cerca de 50 a 55 sensores integrados.
Ahora bien, Davide Barana, Ducati Corse Tehnical Director, matiza “aprendimos con Stoner que los datos no pueden ser todo, y confiamos también en las sensaciones del piloto. Pero año a año, los datos han ido cogiendo más importancia. Lo que hay que hacer es entender lo que siente el piloto y verlo en los datos que se obtienen. A diferencia de F1, en motoGP la sensación del piloto es importante porque tiene mucho más presente una posible caída. Estamos en el camino de equilibrar ambos inputs… pero aún tardará”.
La otra parte de la ecuación, la que va encima de la moto, Danilo Petruzzi, confesaba “es una parte muy importante y… (risas) desafortunadamente estamos más tiempo mirando los datos que pilotando la moto en las carreras por las restricciones del reglamento. Pero es cierto que se puede aprender, comparar y hacer muchas cosas durante el fin de semana de carreras. Los datos no muestran las sensaciones en la moto, pero el 80% del trabajo preparando la moto se hace con ellos.” Preguntado si cuando éstos le llevan la contraria le sienta bien, Petruzzi afirmaba “no es algo agradable. Pero a veces se miran los datos y comparan con otros pilotos, porque encontrar una solución rápida. Pero nuestra suerte es que cada piloto es diferente, y lo que funciona con uno no lo hace con otro. Es importante tener datos, pero sobre todo, ingenieros y técnicos que sepan leerlos y mezclarlos con el feeling del piloto, para usarlos en la moto.”
En otro sentido, el piloto oficial de la escudería revelaba “antes de cada carrera recibimos un informe de 9 páginas con datos… y ya soy capaz después de tantos años y de cientos de emails de reconocer un circuito solo por sus cifras”.
¿Qué se necesitan, más caballos o más gigas?
Llegados a este punto, la pregunta a los ingenieros era inevitable ¿que necesitan para mejorar las motos, más datos o más mecánicos? Evidentemente, la respuesta es que ambos están relacionados, pero Gabrielle Conti indicó que “en cada carrera tenemos muy poco tiempo y es cuando, de verdad, nos hace falta mucha potencia de computación. Hay que analizar y obtener respuestas de la información recogida en apenas 5 minutos para hacer los ajustes necesarios. Al menos en pista, cuánto más capacidad de proceso tengamos, seremos más eficientes en la puesta a punto de cara a un Gran Premio”.
Es cuando también entra la IA en juego. Conti confesaba “Es el futuro, porque necesitamos algo que piense más rápido que los humanos. han empezado con algo de machine learning, capaz de manejar muchos datos que ellos no pueden hacer. El siguiente paso será ayudar a los técnicos de pista y de fábrica”.
