Sensörler, veriler ve yapay zeka: Marc Márquez'in MotoGP'de podyuma çıkma hedefi böyle.

Ducati Lenovo Team garajında, Marc Márquez ve Pecco Bagnaia'nın motosikletlerini açıp kapatan mekanikerler, bilgisayarları ve binlerce veriyle sürücülerin antrenmanlarını tamamlamasını bekleyen mühendislerle iç içe. Gran Circuito de Jerez Ángel Nieto yarışından önceki cuma günü, Ducati takımı üyeleri için en son teknolojiden yararlanıp sürücülerinden birinin pazar günü podyuma çıkmasını sağlamak açısından kritik bir gün.

Márquez'in her iki motosikleti de test ettiği sabah antrenmanının ardından İspanyol sürücü, mühendislerle bir araya gelerek makinenin 50'den fazla sensöründen topladıkları verileri Marc Márquez'in kendi hisleriyle karşılaştırdı. İspanyol, "Son on yıldaki teknolojik sıçrama çok acımasızdı" diyor.

"Ben içgüdülerime göre yarışmayı seviyorum, ancak mühendisler motosikletin birçok parametresini ve sensörünü analiz ediyor ve bana paha biçilmez bilgiler veriyor. Son Katar Grand Prix'sinde, ön lastiklerin bozulduğu konusunda beni uyardılar ve virajlarda dikkatli olmamı ve zorlamaya başlamak için beklememi tavsiye ettiler. Artık sadece sürüşle ilgili değil, aynı zamanda günlük teknik toplantılarda verileri gözlemleyerek bir ekip olarak neyin iyileştirilmesi gerektiğini düşündüğümüz konusunda anlaşmaya varmakla ilgili," diye ekliyor Márquez.

Ducati , teknolojinin dünyanın önde gelen motosiklet yarış şampiyonasını nasıl tamamen değiştirdiğinin farkındadır. Altı yıl önce, takım en kötü dönemlerinden birinin ortasındayken ve kazanmak geçmişte kalmış bir şey gibi görünürken, "teknolojik bir ortağa ihtiyacımız olduğunu fark ettik. Diğer takımların kullandığı tüm teknolojilerden çok gerideydik," diye açıklıyor Ducati Corse'nin sportif direktörü Mauro Grassilli. Lenovo, 2018 yılında takımın teknoloji ortağı oldu ve 2021 yılında ortaklık, takımın ana sponsoru olacak şekilde genişledi.

O tarihten bu yana Ducati Lenovo Takımı olarak adlandırılan ekip, teknolojiyi en yoğun kullanan ekiplerden biri haline geldi ve yapay zeka, veri analitiği ve akıllı yazılım çözümlerine yapılan bu yatırım zaferlere dönüştü.

Sensörler ve çok sayıda veri

Eğitim seansının başlamasından bir gün önce, Ducati Corse garajında, Ducati Corse Genel Müdürü Luigi Dall' Igna, aralarında EXPANSIÓN'un da bulunduğu küçük bir gazeteci grubuna Pecco Bagnaia'nın motosikletini gururla göstererek aracın tasarımından başlayarak sahip olduğu tüm yenilikleri gözler önüne seriyor.

Ducati Corse'nin üst düzey yöneticisi olarak bilinen Gigi, her motosikletin temel bir bileşeni olan aerodinamik spoyleri ilk tanıtan kişiydi. Spoilerların amacı, bu tür ekipmanların motor gücü nedeniyle önemli olan ön tekerleğin yerde kalmasına yardımcı olmaktır. Ducati, bu aerodinamik parçaları tasarlamak için CFD (Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği) simülasyonunu kullanıyor. Bu da o kadar büyük bir hesaplama gücü gerektiriyor ki, Lenovo tarafından sağlanan yüksek performanslı hesaplamanın (HPC) kullanılması gerekiyor. Bu simülasyonlar sonucunda pistlere test amaçlı götürülen prototipler ortaya çıkıyor ve bu da önemli miktarda zaman tasarrufu sağlıyor.

Motosikletin bir diğer temel parçası ise sensörlerdir. Ekip, elliden fazla araçla lastiklerden, frenlerden, motordan, havadan, nemden ve daha birçok şeyden veri toplayarak kararlar alıyor. Tüm bu bilgiler ECU’da (Motor Kontrol Ünitesi) kayıt altına alınıyor ve bir sabah boyunca süren eğitim sonucunda veri hacmi 20 GB’a kadar çıkabiliyor.

Bunu bilgisayara iletmek için her motosiklette aynı zamanda Ethernet kablosu gibi çalışan askeri bir konnektör de bulunuyor.

Telemetrinin yasak olduğu, yani takımın pistteyken bisikletin verilerine gerçek zamanlı erişiminin olmadığı bir yarışmada, veri toplama ve yarış öncesi araştırma, yarışmanın temel bir parçası haline geliyor.

Aslında ekip ile sürücü arasındaki tek iletişim şekli , yakıt veya lastiklerle ilgili temel iletişimlerin yapılabileceği ve ufak değişikliklerin yapılabileceği küçük bir ekran (gösterge paneli) üzerinden gerçekleşiyor. Bu panel, alınan talimatlara göre motor haritalamasını değiştirmeye yarayan üç düğmeyle (kırmızı, sarı ve yeşil) birlikte, sürücünün 350 kilometre hızla yarışırken motosikletin ayarlarında yapabileceği tek değişikliklerdir.

Yapılandırmak ve değiştirmek istediğiniz herhangi bir şey varsa, önce bunları yapmanız gerekir. "Bu sporu farklı kılan şeylerden biri de teknik toplantılardır. Pistte sensörleri olan altı bisikletimiz var, bunları analiz ediyoruz ve her gün mühendislerle bir toplantı yaparak başlıyoruz, burada önceki günün ilerlemesini gözden geçiriyoruz ve o gün nelerin iyileştirilmesi gerektiğini düşünüyoruz," diye açıklıyor Márquez.

Yarıştan önceki cuma günü tüm bu bilgileri toplamak açısından kritik öneme sahip. Pistte birkaç tur atan Márquez, Ducati garajına geri dönüyor. Burada kendisine ve takım arkadaşı Pecco'ya yardım etmek için 10 mekaniker ve 10 mühendis bekliyor. İçeriye adım attığınız anda indiğiniz motosiklet, sensörler tarafından toplanan tüm bilgileri iletmek için askeri kabloya bağlanıyor; Marc'ın da aralarında bulunduğu iki mühendis ve Pecco'nun da yanında bulunan iki mühendis, el ele analiz ederek bu bilgileri takip edecek.

"Garajda çok güçlü bir sunucumuz var, bu yüzden veri işleme işinin yaklaşık %80'ini burada yapıyoruz. Daha rafine veya zor görevler veya hafta sonu çalıştırdığımız daha pahalı simülasyonlar için, uzak garajı İtalya'daki bir mühendis ekibine bağlıyoruz, bu yüzden işi bölüyoruz. Bu alanda, verilerden daha hızlı içgörüler çıkarmamıza yardımcı olması için makine öğrenimi ve yapay zeka kullanmaya çalışıyoruz. Yarı insan, yarı otomatik bir iş, çünkü Cumartesi ve Pazar ne yapacağımıza, sürücüye ne ileteceğimize ve motosikletle ne yapacağımıza karar vermek için 20 gigabayt veriyi olabildiğince çabuk analiz etmemiz gerekiyor," diye açıklıyor Ducati Corse'de araç geliştirme direktörü Nicolò Mancinelli.

Lenovo'nun sağladığı güçlü ray üstü sunucularına ek olarak, uzaktan uzmanlara sahip olmanın da ek bir önemi var. İtalya'da bulunan bu ekip, seyahat ve ulaşımın karmaşıklığı nedeniyle pandemi döneminde faaliyetlerine başladı. O tarihten bu yana, bu mühendisler bisiklet tarafından toplanan verilere tam erişime sahip oldu ve pist ekibinin karar almasına yardımcı oldu. Mancinelli, "Buradan çok sayıda veriye erişebiliyoruz, ancak işlerini gece boyunca tamamlıyorlar, böylece ertesi sabah güvenilir ve değerli bilgilere sahip oluyoruz" diye ekliyor.

Peki veriler analiz edildikten sonra motosiklette neler değiştirilebilir? Yarışa yakın günlerde, her virajdaki motor gücü veya motosikletin geometrisi gibi 20 ila 30 parametreyi, belirli bir piste veya belirli bir sürücünün sürüş stiline uyacak şekilde ayarlamak mümkün . Verilere dayanarak karar verilen bir diğer önemli husus ise bir diğer teknolojik unsur olarak, bir bileşen olarak yönetilen lastiklerdir.

Ayrıca bu sensörlerde yapay zekanın kullanımı birkaç yıldır temel bir unsur olarak yer alıyor. Ducati, özellikle fiziksel modellerle ulaşılamayan alanlarda nedensel öğrenmeyi kullanıyor. "İnsan vücudu gibi gerçek bir dijital ikiz yaratmanın çok zor olduğu durumlarda, makine öğrenimini kullanıyoruz. Bazen, örneğin, bir lastiğin sıcaklığını doğrudan ölçemiyoruz, bu nedenle bu bilgiyi tahmin etmek için yapay zekayla birlikte sensörler kullanıyoruz. Bu bizim için yeni bir teknolojik girişim çünkü temel işimiz bilgi işlem değil, motosikletler, bu nedenle Lenovo gibi ortakları kullanmak bu yeni dünyada yolumuzu bulmamıza gerçekten yardımcı oldu," diye ekliyor.

Video

MotoGP takımlarının her turda gelişmek için kullandıkları bir diğer teknoloji ise video analizi. Ducati, pistlerin köşelerine yerleştirdiği kameralarla hem kendi sürücülerini hem de diğer takımların sürücülerini antrenmanlar sırasında kayıt altına alıyor. "Padock'taki herkes bu tür analizleri yapıyor, ancak fark bu bilgileri ne kadar iyi ve ne kadar hızlı işlediğinizde yatıyor. Anahtar nokta bu. Her 10 dakikada yüzlerce veri noktası topluyoruz ve bunlar çok karmaşık, bu yüzden bunları hızlı bir şekilde işleyebilen ve her öğleden sonra yaptığımız teknik toplantılar için zamanında yararlı bilgiler üretebilen güçlü makinelere ihtiyacımız var," diye açıklıyor Mancinelli.

Makine öğrenimini kullanarak görüntüleri analiz ederek sürücülerin sürüş stillerini ve performanslarını karşılaştırabiliyorlar. "Birinin belirli bir virajda zaman kazandığını gördüğümüzde, bunun nedenini anlamaya odaklanıyoruz: sürüş tarzı mı yoksa motosiklet düzeni mi? Sonra o belirli virajı, yerleşimini ve o noktadaki sürücünün performansını karşılaştırıyoruz. Daha sonra bu bilgileri başkalarına göstermek için kullanıyoruz. Elbette Marc Márquez'e nerede gelişebileceğini söylemek çok zor; verilerinize ve analizinize çok güvenmeniz gerekiyor , ancak şüphesiz son yıllarda bu işe yaradı; gördüklerine güvenmeye başlıyorlar," diyor Ducati Corse'nin araç geliştirme direktörü.

Márquez ise teknolojiyi kullanmanın gücünün farkında, ancak bunu yaparken bir yandan da içgüdülerine güveniyor. "Tüm Ducati sürücüleri birbirlerinin verilerine erişebiliyor. Ducati uydu takımında olan kardeşim Alex bile benim verilerime sahip ve ben de onun verilerine sahibim. Bu da gelişmeye devam etmek için önemli noktalardan biri. Amaç, motosikleti olabildiğince eksiksiz ve rekabetçi hale getirmek, böylece sürücü fark yaratabilir," diye açıklıyor İspanyol.

Parçayı daha iyi anlayacak bir robot

Öngörülebilir bir şekilde, bu Ağustos ayında düzenlenecek olan bir sonraki Macaristan Grand Prix'sinde Ducati Lenovo Takımı'nın yeni bir üyesi olacak: Teknoloji şirketinin tasarladığı, Ducati mühendislerinin pistin tam 3 boyutlu dijital ikiziyle çalışmasına olanak tanıyacak otonom bir robot. Her devre için 200 GB veri kullanılarak pistin virajlarını doğru bir şekilde haritalayan detaylı bir sanal modeldir.

İlk bakışta küçük, dört tekerlekli bir kutuyu andıran robot, yüksek çözünürlüklü LIDAR (Işık Algılama ve Mesafe Belirleme) sensörlerine ve Lenovo ThinkStation P360 Ultra iş istasyonuna sahip.

Ducati, 30 yıldır yarışmadıkları bir pist olan Macaristan Grand Prix'sinde robotunu ilk kez tanıtacak ancak yavaş yavaş tüm pistlerde kullanılmaya başlanması planlanıyor. Ekibin araştırması, simülasyon algoritmalarını besleyecek oldukça gerçekçi veriler ile karmaşık veri analizlerini yönlendirecek yüksek performanslı teknolojinin bir araya getirilmesinin, yarış başına iki buçuk ila üç saniye arasında bir zaman kazandırabileceğini , bunun da başlangıçta 300 metrelik bir avantaja eşdeğer olduğunu tahmin ediyor.