Apesar de algumas boas atuações aqui e ali, a temporada 2022 A Moto2 foi difícil para o belo Kalex da American Racing Team, o muito bem sucedido Cameron Beaubier raramente percebendo sua velocidade na pista e Sean Dylan Kelly muitas vezes aparecendo bem no ranking, apesar de encorajar os testes de pré-temporada.
Com uma ponta de lança terminando em 17º e um esperançoso 29º, faça um balanço com Mateus Grodecoeur, o responsável técnico da estrutura americana, poderia ter resultado numa clássica entrevista misturando desculpas e ironias, ou mesmo uma recusa... Muito pelo contrário! Um facto suficientemente raro para ser destacado e para crédito do engenheiro francês a quem agradecemos imensamente!
Acesse aqui a primeira parte da entrevista.
Obrigado, entendemos melhor porque no próximo ano o seu piloto mais rápido não estará lá e porque você está mantendo aquele que foi mais lento…
Do ponto de vista técnico, vimos que você assinou
um acordo com BOSS AI, uma empresa de inteligência artificial, um campo que você já usava para pneus, como a Ducati vem fazendo no MotoGP há vários anos com MegaRide. Você pode nos contar um pouco mais sobre isso?
Mateus Grodecoeur : “ Na verdade, em 2021, em Austin, ficamos muito mais próximos da Dell, que tem sede em Austin. É um grupo enorme que se tornou um parceiro muito próximo nosso e nos conectou com empresas com as quais trabalham, incluindo a Boss AI. Aí estabelecemos uma relação verdadeiramente privilegiada que nos permitiu tentar montar um grande projeto. Começamos testando pequenas coisas, principalmente a pressão dos pneus na largada. Concretamente, o problema que temos, e que também existem no MotoGP, é que a pressão é mínima, e é muito difícil prever que se começarmos com a mesma pressão das sessões de testes encontraremos a mesma pressão estabilizada durante a corrida. Nas corridas, há muitos outros fatores que entram em jogo e, muitas vezes, se você começar com a mesma pressão que definiu no treino, você se verá muito melhor na corrida. Então a ideia era encontrar um sistema, baseado em vários parâmetros, que nos dissesse, uma hora antes da corrida, quando conhecemos as condições, que deveríamos largar com uma certa pressão para estabilizar o mais próximo possível do limite. Então foi bastante interessante e enviamos muitos dados de corridas passadas para que pudessem criar um modelo baseado nas condições atmosféricas e no seu histórico do fim de semana. Pela nossa parte, estabelecemos um protocolo onde o pneu de corrida ainda está suficientemente protegido até ao último momento para tentar controlar ao máximo a pressão no início da corrida. Hoje é bastante preciso: Várias vezes fomos até bastante conservadores, ou seja, o valor que o modelo nos deu parecia tão baixo que tínhamos muito medo de usá-lo e ficar abaixo do limite. Então, muitas vezes, tomamos uma pequena margem, mas percebemos que não poderíamos ter feito isso. Então sim, é bastante interessante. »
Recorde-se que, até este ano, era sancionado em caso de pressão muito baixa na Moto2 (lembramos a desclassificação de Fabio Quartararo no Japão), ao contrário do MotoGP que só será sancionado a partir da temporada de 2023…
« sim. '
Você ainda procura estar o mais próximo possível da pressão mínima?
« Essa é a ideia, sim. Portanto, este modelo preditivo funcionou muito bem, mas, como nos disseram, ainda era uma aplicação muito limitada do que podiam fazer. Na verdade, foi só para nos dar uma ideia do que poderíamos fazer. É preciso dizer também que a Dell Technologies trabalha muito com a McLaren como parceira técnica, e eles nos explicaram o que estavam fazendo em termos de inteligência artificial para a McLaren: é inacreditável! Não creio que estejamos lá no MotoGP e também não pretendemos chegar lá, mas a capacidade de tomar decisões com inteligência artificial é realmente enorme. Como resultado, queríamos fazer um projeto muito maior integrando muito mais parâmetros. Lá, trabalhamos para fornecer a eles muitas informações coletadas nos últimos três anos para que possam gerar modelos de configuração das motocicletas. Eles poderão dizer “neste circuito, esta é a configuração ideal para estas condições”, então poderemos enviar dados após FP1 e FP2, e eles nos dirão “dados os seus dados, seria melhor tome esta direção onde esta direção. Então estamos realmente falando de suporte à decisão em relação à configuração, com base em muitos dados. Algo que nenhum ser humano seria capaz de fazer, compilar tantos dados. É muito interessante e é o objetivo que nos propusemos, mas não é necessariamente algo que leve a resultados concretos em 2023: ficaria surpreso se já conseguíssemos ter um modelo que esteja rodando nesta temporada. Por enquanto, a ideia é realmente dar a eles muitas informações e tentar gerar o modelo, depois treinar o modelo até vermos que dá resultado. Mas não creio que isso nos trará resultados imediatos. »
Quando você diz configuração, você está falando sobre geometria e suspensões da bicicleta?
« Sim, e pressão dos pneus e esse tipo de coisa. Porque às vezes pode ser necessário andar com uma pressão um pouco mais alta. Mas estas são coisas contra-intuitivas na análise: hoje, o que parece lógico não é necessariamente a melhor solução. Aprendi muito isso com o túnel de vento e os elementos finitos: CFD era realmente contra-intuitivo e aqui é um pouco a mesma coisa. O modelo nos dará decisões que não teríamos tomado, completamente contra-intuitivas, mas muitas vezes percebemos que estão certas. »
Falando em túneis de vento, como reage às barbatanas de selim que surgiram no MotoGP, apesar de terem sido os pioneiros nesta área, antes de serem banidos da Moto2?
« (Risos) Sim, isso me chateia um pouco porque ainda tenho a impressão de que abrimos uma direção. Mas não é só isso: há muitas coisas que vejo hoje no MotoGP e que tentámos há quatro anos. É um pouco confuso mas é assim: sabemos que a Moto2 é muito restritiva tecnologicamente e não há nada que possamos fazer. Mas é sempre bom dizer que provavelmente não estávamos completamente errados (risos). »
Obrigado Matthieu, acompanharemos tudo isso com interesse!
