Sensores, datos e IA: así busca Marc Márquez hacerse con el podio de MotoGP

En el garaje del Ducati Lenovo Team, los mecánicos que abren y cierran las motos de Marc Márquez y Pecco Bagnaia se entremezclan con los ingenieros que esperan con sus ordenadores y miles de datos a que los pilotos acaben el entreno. Es el viernes previo al Gran Circuito de Jerez Ángel Nieto y para los miembros de la escudería Ducati, una jornada crucial para apoyarse en la última tecnología y lograr que alguno de sus pilotos suba al podio el domingo.

Tras el entreno matutino, en el que Márquez ha probado sus dos motos, el piloto español se sienta con los ingenieros para comparar los datos que ellos han recogido desde los más de 50 sensores de la máquina con las sensaciones de Marc Márquez. "El salto de la tecnología en estos últimos diez años ha sido brutal", asegura el español.

"A mi me gusta correr fiándome por mi instinto, pero los ingenieros analizan muchos parámetros y sensores de la moto ofreciéndome información muy valiosa. En el último Gran Premio de Qatar, me avisaron de que los neumáticos delanteros se estaban degradando y me aconsejaron tener cuidado en las curvas, esperar para empezar a empujar. Ya no es solo pilotar, sino también observar los datos en las reuniones técnicas diarias para acordar en equipo lo que creemos que necesitamos mejorar", añade Márquez.

Ducati es muy consciente de cómo la tecnología ha cambiado por completo el campeonato de motociclismo más importante del mundo. Hace seis años, cuando la escudería estaba inmersa en una de sus peores rachas y ganar parecía cosa del pasado, "nos dimos cuenta de que necesitábamos un partner tecnológico. Estábamos muy por detrás de toda la tecnología que los otros equipos usaban", explica Mauro Grassilli, director deportivo de Ducati Corse. Lenovo se convirtió en socio tecnológico del equipo en 2018 y en 2021 la alianza se amplió hasta convertirse en su patrocinador principal.

Desde entonces, el llamado Ducati Lenovo Team es uno de los equipos con mayor apuesta tecnológica, y esta inversión en inteligencia artificial, análisis de datos y soluciones de software inteligente se ha traducido en victorias.

Un día antes de que comience el trajín de los entrenos, en el garaje de Ducati Corse, Luigi Dall' Igna, director general de Ducati Corse, muestra orgulloso a un grupo reducido de periodistas, entre ellos EXPANSIÓN, la moto de Pecco Bagnaia para presumir de toda la innovación con la que cuenta, empezando por el diseño del vehículo.

Gigi, como llaman al máximo directivo de Ducati Corse, fue el primero en introducir los alerones aerodinámicos, un componente fundamental en cada moto. El propósito de los alerones es ayudar a mantener la rueda delantera en el suelo, algo importante debido a la potencia del motor de este tipo de equipos. Para el diseño de estas piezas aerodinámicas, Ducati recurre a la simulación CFD (Dinámica de Fluidos Computacional), que requieren un esfuerzo computacional tan grande que es necesario utilizar la computación de alto rendimiento (HPC) que les proporciona Lenovo. Estas simulaciones dan como resultado prototipos que se llevan a la pista para poner a prueba y permiten ahorrar mucho tiempo.

Otra parte fundamental de la moto son los sensores. Con más de cincuenta, la escudería extrae datos de los neumáticos, los frenos, el motor, el clima o la humedad, entre otros muchos, para tomar decisiones. Toda esa información se registra en la ECU (Unidad de Control del Motor) y en una mañana entera de entreno, el volumen de datos puede llegar a los 20 Gigas.

Para transmitirlo a un ordenador, en cada moto también hay un conector militar que funciona como un cable Ethernet.

La recopilación de datos y el estudio previo a la carrera se convierten en una pata fundamental en una competición en la que la telemetría está prohibida, lo que significa que el equipo no tiene acceso en tiempo real a los datos de la moto mientras está en pista.

De hecho, la única forma de comunicación entre el equipo y el piloto se encuentra en una pequeña pantalla (dashboard) en la que es posible emitir comunicaciones básicas relacionadas con el combustible o los neumáticos para que se puedan realizar ligeros cambios. Ese panel, junto con tres botones (rojo, amarillo y verde) para cambiar el mapeo del motor en base a las indicaciones recibidas, son las únicas modificaciones que puede hacer el piloto en la configuración de la moto mientras corre a 350 kilómetros por hora.

Todo lo que se quiera configurar y cambiar tiene que hacerse antes. "Una de las cosas que diferencia este deporte son las reuniones técnicas. Tenemos seis motos en pista con sus sensores, las analizamos, y cada día empezamos con una reunión con los ingenieros donde revisamos lo del día anterior y lo que creemos que hay que mejorar ese día", explica Márquez.

Y el viernes previo a la carrera es crucial para recopilar toda esa información. Tras varias vueltas a la pista, Márquez vuelve al garaje de Ducati donde esperan 10 mecánicos y 10 ingenieros que le atienden a él y a su compañero Pecco. Nada más entrar, la moto de la que se baja se conecta con el cable militar para poder transmitir toda la información que han recogido los sensores y que dos ingenieros con Marc y otros dos con Pecco, se encargarán de analizar con ellos mano a mano.

"Tenemos un servidor (en el garaje) muy potente, así que realizamos más o menos el 80% del trabajo de procesamiento de datos aquí. Y para las tareas más refinadas o difíciles, o las simulaciones más costosas que realizamos durante el fin de semana, tenemos el garaje remoto conectado con un equipo de ingenieros en Italia, así que dividimos el trabajo. En este campo tratamos de usar aprendizaje automático e inteligencia artificial para ayudarnos a extraer información de los datos más rápido. Es un trabajo mitad humano, mitad automatizado, porque tenemos que haber analizado 20 gigas de datos lo antes posible para decidir qué hacer para el sábado y el domingo, decidir qué comunicarle al piloto y qué hacer con la moto", explica Nicolò Mancinelli, el director de desarrollo de vehículo en Ducati Corse.

Al uso de servidores potentes en la pista que proporciona Lenovo, se suma la importancia de tener expertos en remoto. Este equipo, ubicado en Italia, comenzó a funcionar durante la pandemia ante lo complejo que resultaba viajar y desplazarse. Desde entonces, estos ingenieros tienen acceso total a los datos recopilados por la moto y ayudan al equipo en pista a tomar decisiones. "Desde aquí somos capaces de acceder a muchos datos, pero ellos terminan el trabajo durante la noche para que a la mañana siguiente tengamos información confiable y valiosa", añade Mancinelli.

¿Y qué se puede cambiar en una moto tras analizar los datos? Durante los días previos a la carrera es posible ajustar entre 20 y 30 parámetros, como la potencia del motor en cada curva o la geometría de la moto, para adaptarse a una pista específica o al estilo de conducción de un piloto en particular. Otro aspecto importante que se decide en base a los datos son los neumáticos que se gestionan como un componente, como un elemento tecnológico más.

Asimismo, en estos sensores el uso de inteligencia artificial es fundamental desde hace unos años. En concreto, Ducati utiliza aprendizaje causal en aspectos en los que no puede llegar con modelos físicos. "Cuando no es posible, como con el cuerpo humano, que es muy difícil de crear un gemelo digital real, entonces usamos machine learning. A veces, por ejemplo, no podemos medir directamente la temperatura de un neumático, así que usamos sensores junto con inteligencia artificial para estimar esa información. Esto es una aventura tecnológica nueva para nosotros porque nuestro negocio principal es la motocicleta, no la informática, por lo que utilizar a socios como Lenovo nos ha ayudado mucho a enfrentarnos a este nuevo mundo", añade.

Otra de las tecnologías que están utilizando los equipos de MotoGP para poder mejorar en cada vuelta es el análisis de vídeo. Ducati cuenta con varias cámaras colocadas en las curvas de los circuitos que graban durante los entrenamientos tanto a sus pilotos como a los de otros equipos. "Todos en el paddock hacen este tipo de análisis, pero la diferencia está en qué tan bien y qué tan rápido procesas esa información. Ahí está la clave. Recogemos cientos de datos cada 10 minutos y son muy pesados, así que necesitamos máquinas potentes capaces de procesarlos rápidamente y generar información útil a tiempo para las reuniones técnicas que tenemos cada tarde", explica Mancinelli.

Gracias a la utilización de machine learning en el análisis de las imágenes, son capaces de comparar los estilos de conducción y el rendimiento de los pilotos. "Al observar que uno está ganando tiempo en una curva concreta, nos centramos en entender por qué: ¿es por su estilo de pilotaje o por el setup de la moto? Entonces comparamos esa curva específica, su trazado, y el rendimiento de ese piloto en ese punto. Luego usamos esa información para mostrársela a los demás. Por supuesto, es muy difícil decirle a Marc Márquez dónde puede mejorar, tienes que confiar mucho en tus datos y tu análisis, pero, sin duda, en los últimos años, esto ha dado resultados, empiezan a confiar en lo que ven", asegura el director de desarrollo de vehículos de Ducati Corse.

Márquez, por su parte, tiene claro el poder del uso de la tecnología, pero dejándose llevar, en parte, por su instinto. "Todos los pilotos de Ducati tenemos acceso a los datos de los demás. Incluso Álex, mi hermano, que está en el equipo satélite de Ducati, tiene mis datos, y yo tengo los suyos. Ese es también uno de los puntos fuertes para seguir mejorando. La idea es hacer que la moto sea lo más completa y competitiva posible, para que luego sea el piloto el que marque la diferencia", explica el español.

Previsiblemente, en el próximo Gran Premio de Hungría, que se celebrará este mes de agosto, el Ducati Lenovo Team tendrá un nuevo integrante, un robot autónomo diseñado por la tecnológica que permitirá a los ingenieros de Ducati trabajar con un gemelo digital en 3D exacto del circuito. Se trata de un modelo virtual detallado que mapea con precisión las curvas de la pista utilizando 200 GB de datos por circuito.

El robot, que a simple vista es una pequeña caja de cuatro ruedas, cuenta con sensores de alta resolución en tecnología LIDAR (Light Detection and Ranging) y una estación de trabajo ThinkStation P360 Ultrade Lenovo.

Ducati estrenará por primera vez su robot durante el premio de Hungría al tratarse de una pista donde no corren desde hace tres décadas, pero la idea es comenzar a utilizarlo poco a poco en todos los circuitos. Las investigaciones que maneja el equipo estiman que contar con datos altamente realistas para alimentar los algoritmos de simulación, combinados con tecnología de alto rendimiento para impulsar el análisis complejo de datos, puede ahorrar entredos segundos y medio y tres segundos por carrera, lo que equivale a una ventaja de trescientos metros en la salida.