Yapay zeka da koşar (ve kazanır)

Yarış motosikletlerinde Formula 1 arabalarındaki gibi telemetri bulunmuyor. Yarış sırasında sürücü ile takımı arasında sürekli bir iletişim olmuyor ve takım, makineden gerçek zamanlı veri alamıyor. Ona talimat vermenin tek yolu, bisiklet üzerindeki küçük bir ekrana kısa mesaj gönderen bir sistem aracılığıyla oluyor; ancak bunun için öncelikle yarış yönetiminin onayı gerekiyor. Yani saatte 350 kilometre hıza ulaşabilen bir araçta değişmesi gereken her şeyin mutlaka eğitimlerden gelmesi gerekiyor. Ve yapay zekanın iki tekerleğe yönelik yeni çözümleri var.

Marc Márquez, sporun nasıl dönüştüğünü açıklamaya çalışırken, "Vay canına... MotoGP teknolojisi son 10 yılda çok değişti," diye homurdanıyor. Sekiz kez dünya şampiyonu olan pilot, bu yıl kategorinin en iyi araçlarından biri olan Ducati Lenovo takımıyla yarışıyor ve Dünya Şampiyonluğu'nu kazanmayı umuyor.

Márquez, Grand Prix'nin ilk serbest antrenman gününde bisikletine bindiğinde, mühendislerin kendisine pistin farklı bölümlerinde yardımcı olabilecek bir dizi bilgi açıkladığı teknik bir toplantıya katılmış oluyor. Yüksek performanslı bilgisayarlarda strateji ve analiz artık birbirine sıkı sıkıya bağlı.

"İçgüdülerime göre hareket etmeyi seviyorum" diye itiraf ediyor Márquez, yine de bilgisayarlı analizin kendisine sağladığı avantajlardan memnun. “Örneğin Katar'da mühendisler, ön lastiğe en fazla zarar veren virajları belirlemek için Lenovo teknolojisini kullandılar. Bana şunu söylediler: 'Bu virajı, bu virajı ve bu virajı izle, zorlama, şu ve şu virajın zorlamaya başlamasını bekle.' "Bütün bunları size filtreliyorlar ve en sonunda bisiklete bindiğinizde bunları hatırlamanız gerekiyor" diye belirtiyor.

Ducati Lenovo'da, padoktaki her Grand Prix günü, takımın üç kategorideki (Moto GP, Moto 2 ve Moto 3) altı motosikletinden elde edilen verilerin yanı sıra Ducati motosikletlerine sahip diğer takımlardan (BK8 ve VR46) gelen verilerin analizine dayanan teknik bir toplantıyla başlıyor. Analiz edilecek çok şey var.

Márquez: "Yorgunsanız fren yaptığınızda bir iki santim öne geçersiniz; bu tüm bisikleti değiştirir."

Bilgisayarlar giderek daha hassas simülasyonlara olanak sağlıyor, ancak motosikletlerde bu durum daha da karmaşıklaşıyor. “Motosikletin zor yanı ve güzel yanı, simülatörde Formula 1'deki gibi bir simülasyonun mümkün olmamasıdır. Bu imkansızdır,” diyor Marc Máquez ve bunu bir örnekle açıklıyor: “Sabahın ilk saatlerinden son saatlerine kadar fiziksel olarak yorgun oluyorsunuz ve fren yaptığınızda vücut ağırlığınız bir veya iki santimetre öne kayıyor. Bu, süspansiyondan başlayıp motor frenine ve makinenin dengesine kadar tüm bisikleti değiştiriyor. Bunu bir simülatörde temsil etmek çok zor.”

Tüm bu karmaşıklığa rağmen artık veriler hükmediyor. Pistteki her seansın ardından bisikletler, her makinede bulunan 50 sensörün yakaladığı her şeyi bir bilgisayara yükleyen askeri düzeyde bir güvenlik bağlantısı aracılığıyla bir kabloya bağlanıyor. Yaklaşık 30 GB veri.

Bu bilgilerin yüzde 80'i yerinde Lenovo bilgisayarları ve yazılımları kullanılarak yaklaşık 10 dakikada işleniyor, ancak tüm materyal aynı zamanda daha iyi çıkarımlara olanak tanıyan daha rafine sonuçların çıkarılabilmesi için İtalya'nın Bologna kentindeki bir süper bilgisayara da gönderiliyor.

Ama daha ileri gidebilmek için bisikletten gelen verileri pistten gelen verilerle birleştirmemiz gerekecek. Ve bu daha da karmaşıktır. Ducati Lenovo, lazer teknolojisini kullanarak pistte otomatik olarak gezinen ve tüm düzeni hassas bir şekilde tarayan bir robot geliştirerek çözüm aradı. Bu model üzerinde birden fazla simülasyon çalıştırılabilir, ancak teknolojinin hala bazı sınırlamaları vardır; örneğin, bir yarış sırasında yağmurun karmaşık etkilerinin simülasyonu gibi.

NTB-01 makinesi, pistin dijital ikizini oluşturarak, bisikleti pitten çıkarmadan bile yarışın bazı koşullarını simüle edebilmeyi sağlayan bir tür Roomba köpeği . LiDAR tarama teknolojisi, toplanan yaklaşık 200 GB veriden, devrenin dijital ikizini oluşturuyor.

"Zaman kazanmak için uygun bir araca ihtiyacımız vardı çünkü piste vardığımızda kaynaklar genellikle sınırlı oluyor. Bu yüzden Lenovo ile pistte otonom olarak gezinmesi, tüm bu verileri toplaması ve pistin geometrisi ve düzeni hakkında ihtiyacımız olan bilgileri bize sağlaması gereken bu otonom robotu inşa etmeye karar verdik," diyor Ducati Corse'da Araç Performansı Başkanı Nicolò Mancinelli.

Robot henüz test aşamasında ancak 22-24 Ağustos tarihleri ​​arasında 30 yıldır yarış yapılmayan Balaton Park pistinde düzenlenecek Macaristan Grand Prix'sinde kullanılmaya başlanacak. Amaç, bunu önce az bilinen rotalarda, sonra da hepsinde kullanmak.

Motosikletlerde değiştirilebilen parametre sayısı yaklaşık 30'dur. Yapay zekanın da yardımıyla bilgisayar analizleri, her rota veya günün saati için en uygun ayarların belirlenmesine olanak tanır. Yarış için ihtiyaç duyduğunuz şeyler, sıralama turları için ihtiyaç duyduğunuz şeylerle aynı değildir. Pistte bir kez sürüşe başlandığında sürücünün değişiklik yapma şansı pek yoktur. Motor haritalamasını değiştirmek için sadece üç renkli butonları var: kırmızı, sarı ve yeşil.

Bastığınız düğmeye bağlı olarak, tüm makineler için aynı olan motor kontrol ünitesi (ECU) programlamasını değiştirerek makine performansını optimize edebilirsiniz. Saatte 300 kilometrenin üzerindeki hızlarda daha karmaşık kontrollerle ilgilenmeye vakit yok.

Yapay zeka video analizinde de kullanılıyor. Her takımda yarışları görüntüleyen birileri bulunuyor. Mancinelli, "Makine öğrenimi yazılımıyla," diyor, "farklı sürücülerin sürüş stillerini ve performanslarını karşılaştırabiliyoruz ve bunu onlara verilerle birlikte gösteriyoruz, böylece nerede gelişebileceklerini görebiliyorlar." "Bu da bazı sonuçlar verdi ve pilotlar gördüklerine güvenmeye başladılar" diyor mühendislik şefi.

Ayrıca okuyun

Mühendislerle pilotlar arasındaki bu güven ilişkisi güçlendi. Ducati Corse Elektronik Sistemler Direktörü Gabriele Conti, anlaşmaya varma çabalarının karşılıklı olduğunu belirtiyor. "Bazen onlara bir şey yapmalarını söylüyoruz ve sürücü, 'Tamam, ama bunu yaparsam kaza yaparım' diyor. İşte biz de bu açığı kapatmaya çalışıyoruz: Verileri analiz ederek bisikletin limitlerinin, sürücülerin hisleriyle karşılaştırılması.”

"Geçtiğimiz dört yıl içinde veri analizi olmazsa olmaz hale geldi. Eskiden olduğu gibi devam etmeyi düşünmek zor, çünkü bu büyük bir nimet," diyor Mancinelli. Yapay zeka koşuyor. Ve o da kazanıyor.