bourbiza mohamed
«Noi abbiamo fame di dati». Le parole di Eliseo Sciarretta, responsabile Sviluppo software e applicazioni pista per Ducati Corse, mi risuonano in testa a pochi passi dall’asfalto perfetto del circuito del Mugello, mentre con la macchina fotografica in mano assisto alle prove libere del MotoGP – Gran Premio Brembo d’Italia 2024. Ci ripenso mentre a pochi metri da noi, uno dopo l’altro, girano come missili gli straordinari piloti della massima categoria di moto da corsa: atleti capaci di domare mostri che pesano poco più di 160 chili ed esprimono quasi 300 cv di potenza bruta; che accelerano in maniera esplosiva, spettacolare, per poi frenare da quasi 340 km/h a circa 90 in poco più di 300 metri, il tutto per decine di volte in una singola gara. E che, come la Ducati al Mugello, sul rettilineo raggiungono e superano i 360 km/h.
Siamo qui nei giorni che precedono la gara per incontrare alcuni responsabili del Ducati Lenovo Team. Come già in passato, l’obiettivo è scoprire quali segreti tecnologici si celino dietro i successi raccolti in questi anni dal costruttore italiano che dal 2018 ha come partner il colosso globale tech Lenovo, e da subito appare chiara una cosa: oggi i piloti sono “eroi aumentati”. Le moto che guidano richiedono abilità fisiche e mentali straordinarie (come quelle dimostrate da Francesco “Pecco” Bagnaia, che su Ducati ha vinto anche questo Gran Premio Brembo d’Italia 2024), e il pilota umano resta protagonista assoluto della competizione, ma sarebbero ingestibili senza l’elettronica di bordo sempre più complessa, senza le centraline intelligenti che utilizzano algoritmi sviluppati in-house per analizzare i dati e dare feedback specifici; e, soprattutto, se le scuderie non potessero raccogliere, analizzare e valorizzare in tempo reale l’enorme quantità di dati che questi mezzi producono mentre girano in pista. Dati che, per riprendere le parole di Sciarretta, non bastano comunque mai, specie se devono essere dati in pasto agli algoritmi di machine learning.
Nel corso di ogni weekend di gara, il Ducati Lenovo Team accumula un totale di 100GB di dati dalle otto Ducati Desmosedici GP che corrono in pista. In MotoGP non c’è telemetria come nel Gran Premio automobilistico, e quindi è solo durante le brevi soste ai box (ad esempio durante le prove) che gli ingegneri Ducati hanno la possibilità di scaricare i dati dalla moto, sottoporli a una prima analisi, fare delle scelte e variare le impostazioni. Ad ogni stop, ci sono circa 5 minuti a disposizione per effettuare riparazioni e prendere decisioni fondamentali che influenzeranno le prestazioni fino al prossimo pitstop.
Lenovo-Ducati: è il computer l’anima della moto
In ogni weekend di gara, il Ducati Lenovo Team accumula centinaia di chilometri e altrettanti GB di dati dalle otto Ducati Desmosedici GP che corrono in pista: per vincere il MotoGP serve la tecnologia, non solo nei motori ma anche in tutto il resto
L’infrastruttura tech, dal box al cloud
Ogni secondo è prezioso, ed è proprio per questo che – a partire da quest’anno – nel garage del Ducati Lenovo Team è stata introdotta l’infrastruttura iperconvergente (HCI) Lenovo ThinkAgile, che grazie ai server edge ThinkSystem SE350 consente di analizzare grandi quantità di dati in maniera efficiente anche in mobilità e in condizioni complesse, come se ne possono verificare dei box di una gara di MotoGP. L’infrastruttura è innanzitutto ottimizzata per far girare software che utilizzano strumenti di deep learning e machine learning sviluppati da Ducati, grazie ai quali il Reparto Corse è in grado di migliorare le prestazioni, l’affidabilità e la sicurezza delle moto.
Gli ingegneri Ducati utilizzano le workstation mobili Lenovo ThinkPad P1 per interfacciarsi con le moto nei box e in pista fino a pochi secondi prima della partenza, ma lo sforzo tecnologico non si esaurisce dove si svolge la gara: Ducati Corse sfrutta anche il Ducati Lenovo Remote Garage, che fisicamente si trova a Borgo Panigale, nella sede del costruttore. Qui gli ingegneri ricevono in tempo reale i dati dal box e possono utilizzarli per eseguire analisi più complesse e che richiedono maggiore potenza di calcolo. Aggiornato ogni anno con la tecnologia più recente, il Remote Garage è anche il luogo dove vengono effettuate le simulazioni aerodinamiche e fluidodinamiche, fondamentali per migliorare le prestazioni delle moto durante la competizione ma anche tra una gara e l’altra, che il team Ducati elaborate con la tecnologia High Performance Computing (HPC) basata su server ThinkSystem SD530, SR630 e SR650. E se poi nemmeno questa capacità di elaborazione dovesse bastare, c’è sempre il cloud di Lenovo, che mette a disposizione potenza e servizi aggiuntivi per adattarsi rapidamente ai picchi di lavoro.
«Siamo affamati di dati – spiega Eliseo Sciarretta, responsabile Sviluppo software e applicazioni pista per Ducati Corse – perché abbiamo bisogno di sapere cosa succede sulla moto. Il pilota è ovviamente il primo sensore, ma poi ce ne sono altri 50 da cui attingere». Il processo è fondamentale non solo al fine di ottenere il massimo mentre la gara è in corso, ma anche sul lungo periodo, quando si deve sviluppare l’intera moto: «La fluidodinamica computazionale ci consente di simulare la dinamica dei liquidi in un motore e l’aerodinamica della moto – chiarisce infatti Sciarretta – e questo ci aiuta tantissimo nella fase di progettazione e sperimentazione, quando possiamo capire l’effetto delle nostre scelte senza bisogno di andare in pista, con notevoli risparmi in termini di costi e di tempo».
Il robot in pista
E se i dati non bastano mai, non resta che trovare nuovi modi per produrne. Per esempio il giovedì prima della gara, quando sulla pista non è ammesso nessun mezzo a motore: di solito, è quello il momento in cui i piloti Ducati percorrono il circuito a piedi, seguiti da un ingegnere che spinge il carrello con la strumentazione che serve per rilevare la loro traiettoria ideale, la divisione in settori della pista e altre informazioni preziose sul percorso. Anche qui però le cose stanno per cambiare: «Lo scorso marzo mi sono laureato, e l’argomento che ho voluto affrontare nella tesi è stato proprio come migliorare e potenziare questo carrello dal punto di vista tecnologico», spiega Andrea Gorfer, MotoGP Electronics & Electronic Systems Designer per Ducati Corse.
In forze al team già dal 2015, ha portato in azienda il suo progetto e sviluppato NTB-01, un robot a guida semi-autonoma che è in grado di seguire da solo il pilota mentre cammina sulla pista e aumenta significativamente la quantità di informazioni che è possibile raccogliere. «Mi sono chiesto come portare questo strumento a un livello più alto – spiega Gorfer – quindi innanzitutto ho aggiunto sensori: un secondo odometro, una stereo camera, un sensore Lidar, un GPS e altro ancora. Insieme questi sistemi riescono a leggere molto meglio la pista, definendo ad esempio con molta più precisione la posizione del cordolo in una curva».
Così facendo, la piattaforma inerziale della moto viene informata con dati più puntuali che in passato, consentendone un funzionamento più efficiente. Oltre ai sensori, sul robottino di Gorfer c’è anche una workstation Lenovo ThinkStation P360 Ultra compatta e ad alte prestazioni, che raccoglie ed elabora – già in pista durante i rilievi, con grande risparmio di tempo – circa 200 GB di dati per circuito. Un tesoro di informazioni che si somma a quelle prodotte dalle moto in pista e dalle simulazioni.
L’ingegnere AI e (forse) la moto intelligente
«Con le tecniche di machine learning proviamo a replicare l’intelligenza dei nostri ingegneri». David Attisano, responsabile Analisi Dati – Racing e R&D per Ducati Corse, prova ad approfondire le molteplici applicazioni dell’IA nell’ambito delle corse motociclistiche: «Quando abbiamo iniziata la MotoGP la difficoltà era trovare il dato – spiega Attisano – perché non c’erano i sensori. Poi quando sono arrivati i sensori e i dati, a essere insufficiente era la potenza di calcolo e di archiviazione. Ora che questi problemi sono stati risolti – continua – possiamo addestrare gli algoritmi con vent’anni di dati che rappresentano tutta l’esperienza Ducati», di fatto creando un ingegnere digitale potenziato dall’AI. Questa tecnologia oggi serve soprattutto a supportare il team Ducati Corse nelle sue scelte tecniche e di strategia, ma in futuro – ipotizziamo – potrebbe forse “dare la parola” alla moto stessa, rendendola in grado di interagire con il pilota e con gli ingegneri in gara e fuori in modo più diretto di quando non faccia ora, quando l’AI nella centralina della moto segnala ad esempio possibili malfunzionamenti.
Intanto, tra le altre applicazioni del machine learning per l’analisi di big data in MotoGP, merita infine di essere citato il Virtual sensing: «È una specie di realtà aumentata – spiega ancora Attisano – grazie a cui è possibile emulare sensori che in realtà non sono a bordo della moto per mancanza di spazio o per regolamento. Incrociando i dati provenienti da più sensori fisici possiamo crearne uno virtuale che funziona come uno reale. I sensori fisici sono 50, ma i sensori virtuali generati possono essere oltre un migliaio e gli algoritmi per fare tutto questo li sviluppiamo noi».
Uno scambio alla pari
Iniziata nel 2018 come sponsorship e proseguita nel 2021 come partnership, la collaborazione tra Ducati Corse e Lenovo è sempre più stretta, e porta valore ad entrambe le aziende. Se infatti, da una parte, la tecnologia del colosso tech contribuisce a migliorare molte delle attività del team di Borgo Panigale, dall’altra Lenovo ottiene molto in cambio: «Porta innanzitutto un arricchimento sul piano umano – spiega Alessandro de Bartolo, AD e Country General Manager Infrastructure Solutions Group di Lenovo -, visto che negli anni si è instaurato uno scambio costante di competenze, di approcci e di metodologie. C’è poi anche la possibilità di sperimentare le nostre tecnologie più avanzate e recenti, che rendiamo disponibili a Ducati per l’early testing in un contesto complesso e ricco di sfide utile». Infine, Lenovo è un’azienda globale, e oltre all’ovvio ritorno di immagine che comporta la collaborazione con una realtà che mette al centro performance e affidabilità: «La nostra collaborazione è un successo tutto italiano da cui traiamo insegnamenti che possiamo declinare in altri contesti e mercati», conclude de Bartolo.
