ドゥカティは最近、エアロダイナミクスの分野でパイオニアの役割を果たすことで頭角を現しています。現在、ボルゴ・パニガーレ社はアクセンチュアと共同で学習システムの開発に取り組んでおり、バルセロナで開催されたモバイル・ワールド・コングレスで発表された。
アイデアはシンプルです。Ducati Desmosedici に 100 個の IoT (モノのインターネット) センサーを装備し、テスト中にできるだけ多くの情報を収集します。過去数年間に収集されたデータと組み合わせることで、エンジニアは条件 (天候やコース) に関係なく、オートバイの挙動をシミュレーションして評価できるようになります。
技術的には、このすべてのデータに対して学習アルゴリズム (機械学習) を使用することで、エンジニアはカレンダー上の各レースのマシンの設定を最適化し、予測できるようになります。
« カレンダーにある 18 のサーキットのそれぞれでバイクが限界までパフォーマンスを発揮できるようにするには、できるだけ多くの構成とシナリオをテストする必要があります。 » ジジ・ダリーニャはこう打ち明ける。 「 これまでのところ、私たちは研究室で優れた結果を達成しています。新旧のデータを使用できるため、オートバイに最適な設定を選択することができます。私たちのテストはより賢くなるでしょう。 »
現在、4 のセクターが参照され、000 以上のシナリオが分析されています。このシステムは、速度、エンジン回転数、ブレーキ、タイヤの温度を集計します。専用アプリケーションを介してアクセスおよびシミュレーションできるこの情報により、ドゥカティは次のテストと開発プログラムに最適な準備をすることができます。
そのアイデアは、100 個のセンサーと学習システムを使用して、気象条件やサーキットの幅広い選択肢のおかげでオートバイのパフォーマンスをシミュレートし、予測することです。これにより、「 従来のテストに必要な時間、コスト、労力を削減し、 » Accenture Analytics の Marco Vernocchi 氏は次のように述べています。このシステムは機能し、有望な結果を示しています。
« このソリューションの最初の結果は非常に有望です。バイクや過去のレースからデータを収集することで、多くの調整の可能性を計算することができます。バイクをより賢く、より速く走らせるためのシステムです。したがって、エンジニアは実際のビジョンを持ち、各条件に固有の調整を行うことができます。 » アクセンチュア デジタルのコネクテッド トランスポート マネージャー、マルチェロ タミエッティ氏が追加しました。
このシステムはテスト中にのみ使用でき、グランプリ週末には使用できません。センサーの数は MotoGP のレギュレーションによって制限されています。
写真: 著作権 Accenture
