Quando si pensa alle corse motociclistiche, la prima immagine che balza alla mente (oltre al 46 giallo fluo di Valentino Rossi) sono i potentissimi mezzi a due ruote che creano lo spettacolo dall’alto dei loro 350 km/h di velocità. E i centauri, che per domare bestie da 250 CV si sottopongono a preparazioni fisiche rigidissime, a test e studi serrati al fianco della squadra. Ma c’è una cosa, nell’epoca dell’ipertecnologia, forse ancora più importante del carburante che le alimenta: i dati. Parlando nello specifico di motomondiale, i dati sono tutto e “non bastano mai”, come sottolineato da Eliseo Sciarretta, responsabile Sviluppo Software e Applicazioni Pista di Ducati Corse.
L’abbiamo capito non tanto guardando da anni le gare da spettatori appassionati, ma facendo un tour nel box Ducati Lenovo durante il Gran Premio d'Italia al Mugello, scortati da ingegneri, elettronici, manager e meccanici che, oltre a svelarci i retroscena del grande circo della MotoGP, ci hanno spiegato quanto la tecnologia sia legata a doppio filo alle gare e alla loro riuscita, prima, durante e dopo. Oltre che ai mezzi in sé, ça va sans dire.
Per fare il salto di qualità che le ha permesso di tornare competitiva, Ducati si è affidata a Lenovo come partner tecnologico nel 2018, diventato title partner nel 2021. Un sodalizio fruttuoso, accomunato da valori e obiettivi condivisi ("migliorare e vincere", ci ha confidato Mauro Grassilli, Direttore Sportivo, Marketing e Comunicazione di Ducati Corse), che ogni stagione porta a vantaggi multipli per entrambe le realtà: da un lato, Ducati si nutre delle competenze tecnologiche, dell'affidabilità, qualità e potenza del portfolio di un colosso come Lenovo; dall'altro, alleandosi a Ducati Corse, Lenovo non solo ha piantato una bandiera (tricolore) nel mondo del motorsport, accrescendo il prestigio delle sue collaborazioni, ma ha potuto e può tuttora utilizzare il circuito come campo di sperimentazione delle ultime innovazioni.
Un mondo di dati
Già, i dati. Durante ogni weekend di gara, Ducati raccoglie 100 GB di dati dalle otto Desmosedici GP che sfrecciano sull’asfalto, ognuna delle quali monta circa 50 sensori.
I dati vengono analizzati dentro e fuori dal circuito: all'interno del box, grazie a un’infrastruttura iperconvergente (Lenovo ThinkAgile) che ne macina enormi quantità e aiuta il team a trasformarli in informazioni da analizzare e utilizzare. Si tratta di un'infrastruttura ottimizzata per l'intelligenza artificiale, che alimenta gli strumenti di deep learning e machine learning della squadra impiegati per migliorare le prestazioni, l'affidabilità e la sicurezza delle moto, oltre che per studiare i dati raccolti dai sensori delle moto e in pista insieme ai feedback dei piloti.
E fuori, nel Remote Garage del quartier generale Ducati a Borgo Panigale, un prolungamento del box dove gli ingegneri ricevono i dati in tempo reale dal circuito, portano l’analisi a un livello ancora superiore e aiutano il team a migliorare la configurazione delle moto prima del loro rientro in pista.
Al contrario della Formula Uno, le regole della MotoGP non consentono la telemetria: i team non hanno il controllo in tempo reale sui parametri del motore e dei sensori, che vengono invece impressi nella centralina della moto e raccolti al termine di ogni sessione di prova, collegandola a un cavo di rete in tempi record (una manciata di minuti). Aggiungendoci una scarsissima comunicazione tra il pilota in azione e la squadra, limitata a comunicazioni basiche legate per lo più alla sicurezza, il gioco si complica. E il pilota, quando lascia il “nido” per mettersi all’inseguimento dei suoi rivali, deve spicciarsela da solo.
Per questo motivo, il tempo diventa ancora più prezioso: maggiore è la rapidità con cui Ducati Corse elabora i dati raccolti ed estrae informazioni fondamentali, per non dire decisive, maggiori sono le possibilità di metterle in pratica prima - e meglio - per superare la concorrenza.
Il robot a guida semi-autonoma
Parlando sempre di tecnologia e dati, quest’anno al team Ducati Lenovo si è aggiunta una “mascotte” ancora in fase di sperimentazione: un piccolo robot a guida semi-autonoma ricoperto di sensori inerziali e ottici che, all’inizio del weekend di gara, percorre il circuito nella sua interezza, mappandolo e raccogliendo le informazioni fondamentali per le analisi, le simulazioni e lo sviluppo delle strategie di gara. In questo modo, la squadra accede a una radiografia completa del tracciato, non solo relativa alla sua conformazione, tra curve e rettilinei, inclinazione, distanza e coordinate spaziali, ma anche alla condizione dell’asfalto e ogni minuscola variazione rispetto agli anni precedenti.
Il robot nasce dall’estro di Andrea Gorfer, ex studente di ingegneria meccatronica e MotoGP Electronics & Electronic Systems Designer di Ducati Corse, che ha fatto evolvere il carrello utilizzato tradizionalmente per i rilievi (spinto manualmente), trasformandolo in un'entità robotica in grado di muoversi autonomamente al seguito del pilota, che simula a piedi la sua traiettoria ideale di gara. Oltre ai 15 sensori, il robot monta una stereocamera a 360 gradi e un LIDAR, con cui acquisisce fino a 200 GB di dati per ogni circuito, processati man mano su una workstation Lenovo contenuta al suo interno. Dati che, una volta terminato il giro del tracciato, vengono consegnati direttamente nelle mani del team.
Per ora il robot ha ancora bisogno dell’affiancamento degli esseri umani, ma è al momento al vaglio uno studio per renderlo completamente autonomo in futuro, cosicché possa non solo muoversi in autonomia, ma capire anche il tipo di informazioni da raccogliere e dove spostarsi per mappare il tracciato.
