Ducati s’est récemment illustré en jouant le rôle de précurseur en matière d’aérodynamique. Aujourd’hui, la firme de Borgo Panigale travaille sur un système d’apprentissage en collaboration avec Accenture dévoilé au Mobile World Congress de Barcelone.
L’idée est simple : équiper la Ducati Desmosedici de 100 capteurs IoT (Internet des Objets) pour recueillir le maximum d’informations durant un test. Combinées aux données recueillies au cours de ces dernières années, ces informations permettront aux ingénieurs de simuler et d’évaluer le comportement de la moto, peu importe les conditions (météo ou piste).
Techniquement, c’est en utilisant des algorithmes d’apprentissage (machine learning) sur l’ensemble de ces données que les ingénieurs pourront optimiser et prédire les réglages de leurs machines pour chacune des courses du calendrier.
« Pour nous assurer que nos motos fonctionnent à leur limite sur chacun des 18 circuits que compte le calendrier, nous avons besoin de tester autant de configurations et de scénario que possible, » confie Gigi Dall’Igna. « Jusqu’à présent, nous avons obtenu d’excellents résultats en laboratoire. La possibilité d’utiliser d’anciennes et nouvelles données nous aidera à choisir les réglages optimaux pour nos motos. Nos tests seront plus intelligents. »
Aujourd’hui, ce sont 4 000 secteurs référencés et plus de 30 scénarios qui ont été analysés. Le système agrège la vitesse, le régime moteur, la température des freins et des pneus. Ces informations, accessibles et simulées par l’intermédiaire d’une application dédiée, permettront à Ducati de préparer au mieux les prochains tests et le programme de développement.
L’idée est de simuler et de prédire le rendement de la moto grâce à un large choix de conditions météo et de circuits en utilisant les 100 capteurs et le système d’apprentissage. Cela permettra de « réduire le temps, les coûts et les efforts requis lors d’un test traditionnel, » selon Marco Vernocchi d’Accenture Analytics. Le système fonctionne et présente des résultats prometteurs.
« Les premiers résultats de cette solution sont extrêmement prometteurs. Le fait de rassembler les données de la moto et de courses antérieures nous permet de calculer de nombreuses possibilités de réglages. C’est un système permettant de disposer d’une moto plus intelligente et rapide. Les ingénieurs auront ainsi une vision réelle leur permettant d’apporter des réglages propres à chaque condition, » ajoute Marcello Tamietti, responsable Connected Transport pour Accenture Digital.
Ce système ne peut être utilisé que durant des essais et non durant un week-end de Grand Prix, le nombre de capteurs étant limité par le règlement sur une MotoGP.
Photos : copyright Accenture
