luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Categories:

Интервью TAdviser: CTO Ducati Константин Костенаров - о роли данных и ИИ в производстве мотоциклов

Итальянская компания Ducati производит мотоциклы, предназначенные для обычной езды и спортивных состязаний. О том, какие технологии она использует для производства мотоциклов, и как они отличаются от применяемых в сфере гоночных автомобилей, в интервью TAdviser рассказал Константин Костенаров, технический директор Ducati Motor Holding.



Константин, расскажите, пожалуйста, вкратце, какие мотоциклы вы выпускаете?

Константин Костенаров: Ducati создает вдохновленные гонками мотоциклы, которые характеризуются производительными двигателями с десмодромным распределением, инновационным дизайном и авангардными технологиями. Компания производит ряд премиум мотоциклов с техническими функциями и дизайном, которые охватывают основные сегменты рынка. У нас есть следующие семейства моделей: Diavel, XDiavel, Hypermotard, Monster, Multistrada, Panigale, Streetfighter and SuperSport.

На 2020 год мы представили несколько новых моделей Dream Bikes и три новых модели серии Ebikes, которые дополнят Ducati MIG-RR, представленный в прошлом году. В качестве новых мотоциклов у нас вышла специальная версия Grand Tour мотоцикла Multistrada 1260 S и три абсолютных новинки. Первая из них - Panigale V2, оснащенная двигателем 955 cc Superquadro. Это модель в среднем весе, новая с точки зрения эстетики и производительности.

Также мы представили новую версию Panigale V4, которая два года подряд была самой продаваемой моделью спортивных мотоциклов в мире.

Но самая впечатляющая модель – это давно ожидаемый Streetfighter V4, выдающийся мотоцикл, в котором мы применили, как мы это назвали в Борго-Панигале, «Формулу Битвы»: мы взяли двигатель Desmosedici Stradale 1,103 cc, добавили набор электроники последнего поколения, облегчили его, чтобы получить 178 кг сухого веса, а также добавили высокий и широкий руль, убрали аэродинамические обвесы и достигли мощности в 208 л/с при 12,750 об/мин.

Насколько вы согласны с утверждением, что мотогонки и автогонки в значительной степени являются соревнованием инженеров в области аэродинамики?

Константин Костенаров: Полностью согласен. Это особенно верно для автогонок, но к мотогонкам тоже относится. Разница в том, что, скажем, по сравнению с Formula 1, в мотоспорте большее значение имеет человеческий фактор, профессионализм гонщика. В Formula 1 электроника и аэродинамика закрывают многие сложные моменты, с которыми в мотоспорте дело иметь приходится непосредственно человеку. К примеру, удержание прямой линии по ходу движения и получение нужной скорости на поворотах. Но, возвращаясь к вашему вопросу, несомненно, огромная часть соревнований приходится на конкуренцию между инженерами, которые борются за получение преимуществ каждый день.



Здесь нужно отметить, что наши технические достижения в области гоночных мотоциклов, в том числе в области аэродинамики, мы привнесли и в линейку дорожных мотоциклов, которые предлагаем нашим клиентам.

Какие средства вы используете в аэродинамической гонке с конкурентами?

Константин Костенаров: Во-первых, это такой элемент как крылья. Они были представлены несколько лет назад и помогают сгенерировать прижимную силу и предотвратить подъем передней части мотоцикла в момент ускорения. Крылья также помогают с охлаждением мотоцикла.

Наконец, мотоцикл оснащен электроникой. К примеру, внутри мотоцикла установлены разные датчики, с помощью которых мы собираем данные и затем анализируем их для улучшения скорости транспортного средства.



Помимо скорости, какие еще данные собираются с помощью датчиков?

Константин Костенаров: В общей сложности мы используем более 40 физических сенсоров в гоночных мотоциклах, позволяющих мониторить тормоза, подвеску, топливо, давление масла, температуру шин и многое другое. Это физические датчики внутри.

Дополнительно мы также можем моделировать виртуальные сенсоры, которые невозможно физически использовать в мотоцикле, а также выполнять отдельное моделирование, чтобы понимать, как установить параметры программного обеспечения.

Когда мотоцикл находится в процессе тестирования, блок управления собирает информацию, данные с сенсоров, а после отправки в гараж мы выгружаем все это, анализируем, моделируем будущую динамику, чтобы наши инженеры могли скорректировать какие-то параметры, влияющие на конечную производительность.

Какое программное обеспечение для моделирования аэродинамики вы используете? А также, используете ли вы для моделирования высокопроизводительные вычисления? К примеру, для моделирования при создании автомобилей Formula 1 и других гоночных авто применяются суперкомпьютеры.

Константин Костенаров: Аэродинамика является стратегическим направлением, поэтому называть конкретные программные продукты я не могу - эта информация может быть использована конкурентами как преимущество. Что же касается моделирования, часть его выполняется на локальных компьютерах, а для крупных расчетов мы используем наш высокопроизводительный компьютер.

Насколько мощный?

Константин Костенаров: Наша система в Италии содержит 400 вычислительных узлов, а информацию о производительности в терафлопсах я тоже выдавать не могу.

Продолжаете ли вы проводить натурные испытания новых моделей или их уже можно полностью заменить численным моделированием?

Константин Костенаров: Мы используем аэродинамические трубы, но основная часть наших разработок проистекает из моделирования, которое выполняют инженеры. Помимо того, что моделирование и искусственный интеллект позволяют сократить время анализа и улучшить результаты в физических тестах, они также дают возможность протестировать какие-то средства и ситуации, которые невозможно воспроизвести в аэродинамической трубе.

В отличие от команд Formula 1, у нас нет собственной аэродинамической трубы. Не знаю, может быть, у наших конкурентов по MotoGP есть такой инструмент, но мы используем его от партнеров.

Можно ли будет в ближайшем будущем полностью заменить натурные испытания моделированием, как вы считаете?

Константин Костенаров: С технической точки зрения, думаю, да, поскольку программное обеспечение для моделирования очень мощное, и мы можем выделять ресурсы на множественные вычисления, чтобы быть конкурентными. И если через пару лет мы сможем использовать только вычислительные системы для динамических расчетов, мы, скорее всего, будем делать это.

Мотоциклы Ducati неоднократно демонстрировали самую высокую скорость на мотогонках. Каковы перспективы достижения еще больших скоростей? Каковы главные технологические барьеры в этом процессе?

Константин Костенаров: Скорость в мотогонках – это один из параметров, который нужно улучшать, и я думаю, что здесь мы можем добиться большего. Однако не единственный параметр, необходимый для победы. В сезоне есть 19 треков, и все они очень разные. И хотя для победы нужно быть, в конечном счете, более быстрым, чем остальные, на некоторых трассах особую роль играет скорость на поворотах и уровень износа шин. Если шины изнашиваются слишком быстро, можно проиграть гонку.





Расскажите вкратце, какие помимо софта для моделирования и высокопроизводительного кластера, технологии применяются по всей цепочке создания мотоциклов, включая производственную площадку? Используются ли на производстве ваших мотоциклов, к примеру, интернет вещей, робототехника?

Константин Костенаров: Между подходом к производству Ducati и, скажем, автомобилей Lamborghini, есть разница. На автопроизводстве проще применять роботов, а в случае с мотоциклами, особенно Ducati, сборка практически полностью осуществляется вручную. При этом мы используем интернет вещей, чтобы понимать, когда у нас заканчиваются какие-то запчасти. Таким образом, мы можем заблаговременно пополнять запасы и избегать задержек производства.

Для мотоциклов, которые мы производим для разных стран, и запчасти нужны разные, чтобы соответствовать местным регуляторным требованиям. Наборы запчастей для изделий, которые поставляются в Испанию и Россию, отличаются. Чтобы не было остановки производственной линии, мы предупреждаем сотрудников заранее, для какого мотоцикла какие запчасти понадобятся. Каждая коробка помечается, чтобы им было проще найти ее.

Кроме того, мы периодически обновляем программное обеспечение встроенных бортовых компьютеров мотоциклов. К примеру, на начальном этапе производства на нем может быть установлена одна версия этого ПО, а в процессе производства инженеры могут выпустить новые версии. Мы должны быть уверены, что на выходе мотоцикл имеет последнюю версию ПО. Чтобы понять, какая версия на каком мотоцикле установлена, какие их них нуждаются в получении обновлений, мы тоже используем интернет вещей.

Для проверки качества, в свою очередь, мы используем машинное обучение, чтобы анализировать такие параметры как производительность двигателя, расход топлива, износ шин и другие, чтобы убедиться, что все в порядке.

Сейчас мы также изучаем возможности применения на производстве технологий виртуальной реальности, в частности, для обучения новых сотрудников. Производственный сезон для нас начинается в середине февраля и завершается в сентябре. У нас 400 постоянных сотрудников и еще столько же сменяемых. Для новых сотрудников нам необходимо организовывать обучение. Виртуальная реальность позволяет в этом случае сэкономить время и ресурсы на обучении. Пока эти технологии мы применяем только в форме прототипов.

Какие технологии и как применяются для проведения мотогонок?

Константин Костенаров: Здесь процесс очень отличается от гонок Formula 1. У нас нет возможности отогнать мотоцикл в гараж, чтобы снять данные, и мы также ограничены регуляторными требованиями к безопасности. Только сам гонщик может менять параметры мотоцикла во время гонок.

Пока мы не можем коммуницировать с мотоциклом во время гонок. Более того, из соображений безопасности нам и с гонщиком запрещено общаться напрямую во время гонок. Вот почему существует специальный человек, который на гонках показывает водителю таблицу с его различными параметрами: с позицией, отставанием или опережением.

В связи с этим пока мы используем технологии для выгрузки информации из мотоцикла, когда он находится в гараже. Тогда мы выгружаем данные из бортового компьютера для их последующего анализа. Мы используем не только информацию, которую получаем от гонщика, но и производительность электроники мотоцикла. Мы можем тестировать, что произойдет при изменении тех или иных параметров, принимать решения, реконфигурировать мотоцикл и загружать в него новую картографическую информацию во время тестов.

Мы можем устанавливать разные конфигурации мотоцикла, но в конце концов только гонщик сможет выбрать опции картографических данных, между которыми он может переключаться вручную во время гонок.

При этом из гаража у нас есть удаленный доступ к вычислительной инфраструктуре, и мы можем управлять данными напрямую оттуда. Для этих целей у нас есть готовая конфигурация в облачной инфраструктуре, которую мы могли бы разворачивать в любом ближайшем дата-центре, не будучи географически привязанными к какой-либо стране. И это определенно станет частью будущего улучшения касательно использования высокопроизводительных вычислений в MotoGP.

Вы используете и собственную, и стороннюю облачную инфраструктуру для вычислений и хранения данных?

Константин Костенаров: Для вычислений - и то, и другое, чтобы получить больше вычислительных мощностей. Часть информации, которая загружается для вычислений, является по сути сырой и без знания алгоритмов не несет ценности. Для таких вычислений мы можем использовать публичные облака по модели on-demand.

В 2018 году мы решили провести обновление собственной инфраструктуры, чтобы максимально использовать потенциал данных для мотогонок, и для этого начали обширное сотрудничество с компанией NetApp. Мы полностью обновили инфраструктуру хранения данных, создали резервный дата-центр с использованием решений NetApp.

В течение 2019 года Ducati активно переводила свою ИТ-инфраструктуру на гиперконвергентные решения, и теперь на них построена инфраструктура филиалов компании в США, странах Европы, Африки, Ближнего Востока, Азии и Тихого океана. Эти решения также позволяют гоночной команде Ducati улучшать свои результаты на трассе и в рамках чемпионата мира MotoGP. Кроме того, более 200 приложений, консолидирующих и обеспечивающих защиту всей среды данных Ducati, сегодня работают на флэш-решениях NetApp.

В последнее время Ducati, при поддержке NetApp, разрабатывает инновационные решения и реализует многочисленные цифровые проекты — от моделирования с использованием высокопроизводительных вычислений для повышения аэродинамических характеристик мотоциклов до создания подключенных к интернету моделей, от разработки и реализации приложения Ducati Link, позволяющего мотоциклистам настраивать параметры, записывать свои показатели и маршруты и открывать для себя новые виды мототуризма, до повышения безопасности и разработки новых моделей.

Источник

Tags: интервью, искусственный интеллект, мотоцикл, производство
Subscribe

Posts from This Journal “мотоцикл” Tag

promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 3 comments