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INTELLIGENZA A BORDO i sistemi di apprendimento dei dispositivi, che si basano sostanzialmente sulla statistica avanzata, possono trovare quelle strutture in modo molto più sistematico e logico”. “Si tratta di cercare di inserire informazioni laddove non ce ne sono”, afferma Muñoz. “Utilizziamo questi dati in tempo reale per monitorare l’identificazione di cause che portano a disfunzioni e per poi mettere insieme questo puzzle ed ottenere un quadro d’insieme”. Muñoz spiega che per ottimizzare input e output ed osservare la situazione nel suo complesso, l’analisi va oltre ciò che succede sulla barca durante una singola sessione di allenamento. “Stiamo guardando oltre il normale approccio di analisi della performance tradizionale”, afferma. “Il nostro compito non si limita a macinare i dati di oggi, bensì li mette a confronto con quelli generati qualche mese fa, sperando che, con il passare del tempo, la scoperta di tendenze possa portare ad un processo decisionale per lo sviluppo della barca basato su maggiori informazioni”. Ma non è semplice come sembra. “Uno degli aspetti fondamentali che è necessario capire della vela è che, a differenza della Formula 1, il problema è molto vago”, continua Muñoz. “La performance della barca può essere nettamente diversa da un giorno all’altro, nonostante il fatto che le variabili che si possono controllare sulla barca rimangano inalterate”. In realtà, proprio queste variabili fanno affiorare il meglio del team di Portsmouth e degli algoritmi che utilizzano quando lavorano per coprire con le loro analisi una gamma di scenari e di influssi in crescita; ciò che viene definito un vento di 10 nodi che sferza sulla superficie del mare può in realtà variare da 7 a 13 nodi; le correnti sottomarine mutano continuamente; e gli avvenimenti tendono a susseguirsi rapidamente su una barca ACC. Si condisca poi il tutto con le variabili che il team di gara è in grado di controllare, come commutare diversi aliscafi, e la situazione si complica ancor più. “Qualora si modifichi o cambi una componente sulla barca, si cerca di capire l’impatto di quello specifico cambiamento e di eliminare il rumore di fondo”, sostiene Johnston. “La mera abbondanza di informazioni che viene generata dai sensori della barca fa una differenza enorme. Le tecniche da noi sviluppate, con le quali i dispositivi apprendono da soli, aiutano a fare una cernita attraverso questa miriade di informazioni, per trovare ed intercettare elementi in costante cambiamento”. Utilizzando questi continui e minuscoli ritocchi per migliorare il design della barca, il team di Portsmouth e le loro controparti che si stanno allenando alle Bermuda lavorano LA 35 A AMERICA’S CUP Date: dal 26 maggio al 27 giugno Località: le Bermuda Numero dei team: sei (un defender e cinque avversari) Campione in carica: ORACLE TEAM USA (skipper: Jimmy Spithill) Classe di barche: tutte le barche dell’America’s Cup sono soggette a regole di progettazione specifiche, le cosiddette “Class Rules”. Tutti i team devono attenersi a queste specifiche norme di progettazione e presentare le proprie barche, costruite specificatamente per questa gara. Il team dati Land Rover BAR ha la sua base a Portsmouth, Regno Unito, ed è stato creato per potenziare la performance in acqua: nella foto Jim Johnston (a sinistra), Richard Hopkirk (in basso a sinistra) e Mauricio Muñoz (in basso a destra) “LA BATTAGLIA pertanto in piena sintonia, mettendo a confronto le loro P E R V I N C E R E scoperte nel comune intento di ottimizzare la barca ACC R1 Land L ’ A M E R I C A ’ S C U P Rover, per quanto possibile prima S I T I E N E A D U N della competizione. Gli sforzi provengono da un NUOVO LIVELLO, team relativamente giovane in competizione con la resistenza di P I Ù A V A N Z A T O : decenni di esperienza. I MEGADATI” Ciononostante la squadra di Portsmouth è stata in grado di trarre beneficio dalle tecnologie sviluppate da Jaguar Land Rover provenienti dal car design e dalla relativa ricerca. Ciò aiuta ad accelerare la curva di apprendimento e, in ultima analisi, il progresso. Johnston aggiunge: “È stata l’esperienza di Jaguar Land Rover nella gestione e nell’analisi dei dati per la nostra tecnologia automobilistica self-learning che ci ha aiutato a creare un team di esperti in grado di capire e creare algoritmi per divulgare i dati. Ciò include l’aerodinamica, i sistemi di controllo e ovviamente il potere di apprendimento dei dispositivi in combinazione con i flussi di lavoro che abbiamo sviluppato”. “Abbiamo un chiaro obiettivo finale”, sostiene Hopkirk. “Alle Bermuda vogliamo azzeccare tutto. Anche se non c’è modo di sapere su cosa si stanno concentrando gli altri team, l’analisi su larga scala dei dati sulla performance è probabilmente una novità a livello mondiale nel mondo delle gare ed il nostro obiettivo consiste nel mostrarne la sua efficacia. Stiamo continuamente cercando nuovi modi per utilizzare questi importantissimi dati da immettere negli algoritmi e per ottenere nuove informazioni”. “Si tratta solo di vincere e portare a casa la Coppa”, afferma Johnston. “È questo il motore chiave. Anche se non ci fermeremo a questo traguardo”, aggiunge Hopkirk. “Utilizzeremo i rilevamenti che stiamo raccogliendo durante tutta questa fase per preparare la prossima competizione, ed oltre”. 44

INTELLIGENZA A BORDO 300 CANALI PER AIUTARE A RACCOGLIERE INSIGHT DALLA BARCA IN TEMPO REALE 175 GIGABYTES DI DATI GREZZI RACCOLTI D U R A N T E O G N I S I M U L A Z I O N E FOTO: HARRY KENNEY-HERBERT (1) 45