El arma china de Ducati para que Marc Márquez vuelva a ser competitivo

«Entendía la moto y cómo gestionar las cosas. Aún me queda mucho por aprender, quizá no para ir más rápido, sino para ser más constante e ir mucho más seguro», añadió Márquez, que pide algo de paciencia en su nuevo reto después de llevar once años con la misma moto, y sufriendo en los últimos tres varias operaciones en el brazo, huesos rotos y muchas caídas. A pesar de ello, sus números y el momento que atraviesa actualmente Ducati, vencedor de los dos últimos títulos de Campeón del Mundo y dominador absoluto de la categoría reina, invitan a imaginar en una especie de resurgir del catalán tras dos años sin ganar un carrera.

El Campeonato del Mundo dará comienzo el próximo 10 de marzo con la carrera que se disputará en Catar, y a medida que se acerca la fecha los test de los pilotos con sus máquinas son constantes. Cada año la fábrica de Borgo Panigale perfecciona la Desmosedici de la clase reina, y este curso contará con seis motos oficiales en carrera, dos en las filas del equipo Ducati MotoGP (Francesco Bagnaia y Enea Bastianini), dos con Pramac Racing (Jorge Martín y Franco Morbidelli), y otras dos en el equipo Gresini (Marc Márquez y Álex Márquez).

Desde 2018, la escudría firmó con Lenovoo como principal socio tecnológico, y desde entonces los ordenadores, tablets y servidores de alto rendimiento de la compañía china son los responsables de procesar toda la telemetría de la competición. Con la multinacional se trabaja cada curso en un sistema de inteligencia artificial que logre los principales objetivos que se marcan los ingenieros de Ducati para impulsar el desarrollo de las futuras monturas transalpinas.

¿Por qué los datos son tan importantes como la gasolina en las carreras y los entrenamientos? «El Big Data es y será fundamental en todas las etapas del desarrollo de las motos, empezando por los cálculos del motor, la dinámica del vehículo, la aerodinámica y la electrónica. Lo que está cambiando en los últimos años es la forma en que se utilizan los datos con la introducción de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial», explica el responsable de software y estrategia de Ducati, Gabriele Conti, que ahonda en que «estas tecnologías tienen la importante ventaja de procesar una gran cantidad de datos y permiten generar opciones de forma autónoma o semiautónoma o incluso tomar decisiones sobre todos los aspectos recién mencionados. Esto acorta enormemente los tiempos de desarrollo de la moto y permite alcanzar objetivos óptimos mucho más rápido».

«Durante cada fin de semana de carrera, se recaba en torno a 200GB de datos procedentes de las Ducati que circulan sobre el circuito así como de la propia pista, cada una de las cuales va equipada con medio centenar de sensores ópticos y de inercia que rastrean todo, desde la velocidad de giro de una rueda hasta la facilidad de aceleración del motor. Durante la prueba, los datos se almacenan en la moto y luego se descargan por cable en cada parada en boxes en una batería de equipos llamada Lenovo ThinkAgile», indica Luca Rossi, presidente del grupo de dispositivos inteligentes de Lenovo.

Además de proporcionar a los equipos datos de la pista, la tecnología permite a la escudería simular el comportamiento de la máquina antes de que sus ruedas toquen la pista. Con posibles mapeados del motor o escenarios del recorrido ideal, que permiten, por ejemplo, detectar en qué curva el piloto podría arriesgar más apurando la frenada o directamente modificar los reglajes. El personal técnico emplea inteligencia artificial mediante las herramientas de aprendizaje profundo (deep learning) y aprendizaje automático (machine learning) que permite a las motocicletas reconocer posible situaciones que hace una década eran imposibles de cuantificar. Lejos quedan los tiempos en los que los pilotos dependían solo de su habilidad y de la mecánica.

«Los datos les dan la posibilidad de comprender mejor lo que sucede en la pista, qué se puede mejorar en sus motos y qué hacen los demás pilotos de la escudería de forma distinta, con el objetivo de recortar dos o tres décimas de segundo que son clave en cada carrera. Los datos también les ayudan a sentirse más preparados para la carrera: aprender de los datos un sábado por la noche significa que los pilotos y el equipo saben qué neumáticos van a utilizar y cuánto combustible consumirán. Por lo tanto, no quedan incertidumbres de cara al domingo y están listos para darlo todo», añade Conti.