Inteligência artificial e bicicletas provocantes de Moto-GP

Inteligência artificial e bicicletas provocantes de Moto-GP

dezembro 14, 2019 Off Por obaidrock

Inteligência artificial e bicicletas provocantes de Moto-GP
Esta é a temporada mais despreocupada, já que o Moto-GP está em alta velocidade em 2018. No domingo passado, vimos provavelmente a melhor corrida dos anos anteriores, com mais de 100 vitórias e 6 pilotos distintos. Seja como for, tragicamente para diferentes candidatos, existe constantemente uma questão: Marc Marquez. Na chance de você nos perguntar, ele pode ser o robô nesta história, no entanto, até resolvermos nosso cálculo de aprendizado sobre esse tema, que tal entrarmos na parte divertida, a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina utilizados no Moto-GP. Alguém poderia pensar que a parte mais difícil de dirigir uma bicicleta de Moto Gp é derrubar seu corpo, de modo que seu joelho entra em contato com o top preto enquanto gira. Tão fora da base, a parte mais difícil de dirigir uma bicicleta é … iniciá-la. Começar uma bicicleta com mais de 250 pontos de força sem levantar a roda dianteira leva a mão de um virtuoso da Inteligência Artificial Ned, pois mesmo em seu quinto equipamento, eles ainda são insondáveis ​​para controlar e manter nas duas rodas. O mesmo vale para informações. As bicicletas de Moto-GP produzem uma medida colossal de informações devido ao desenvolvimento consistente de gadgets, incluindo as bicicletas para melhorar a execução. Equipar as bicicletas com hardware é muito simples, mas o passo crucial é coordenar as informações com as informações do ciclista e chegar à resolução ideal.

Gigi Dall’Igna, gerente geral do curso da Ducati, que conquistou dois títulos mundiais de Superbike, entre outros, recebeu a difícil tarefa de guiar o barco da Ducati de volta ao curso, depois de sua empreitada na fábrica de processamento, tanto no Moto-GP quanto no World Superbike começou a organizar, como expresso por sportrider.com. Tudo considerado, ele passou a obter informações importantes, além de ir a Lorenzo (uma triste reviravolta no que diz respeito a isso) e atualizou as primeiras inovações de IoT e Inteligência Artificial nas bicicletas da Ducati para a rivalidade de Moto-GP.

A motivação por trás do empreendimento é permitir que a Ducati se agrupe essencialmente em melhores escolhas em relação aos arranjos de bicicletas. Todos os anos, as bicicletas de Moto-GP devem ser projetadas para 18 pistas e a cada vez há resultados concebíveis ilimitados. É aí que entram os cálculos de Inteligência Artificial e, como indicado pelos anúncios da Ducati, teve qualquer tipo de efeito ao decidir sobre a escolha correta em relação ao arranjo de bicicletas.

Para obter todas as paradas em grandes informações, a Ducati executou um empreendimento de Inteligência Artificial e IoT, para que eles possam reproduzir a condução e a execução da bicicleta em diferentes condições. Os sensores na bicicleta, de 40 a 100, coletam informações, por exemplo, velocidade, parâmetros de funcionamento do motor, acionamentos, temperaturas de pneus e freios, aceleração, oscilação, vibração e alcance. Quando as informações são coletadas, a Inteligência Artificial é aplicada para entender o design correto. De acordo com seus anúncios, foram quebrados cerca de 4.000 segmentos de pistas de corrida e 20 situações diversas, com uma antecipação mais extensa do acordo. Além disso, as estratégias de Inteligência Artificial também podem antecipar a exibição e o comportamento da bicicleta após uma mudança de configuração.
No que diz respeito às bicicletas, a Ducati não é o produtor de Inteligência artificial que vai a grandes informações por pequenos conhecimentos. Além disso, a Yamaha faz todas as paradas na Inteligência Artificial e no ML e fez uma variante atualizada de seu cruzador autônomo que, após três anos de aprendizado, entrou em um circuito e conteve o tempo de Valentino Rossi. Equipado com um robô humanóide, o MOTOBOT descobriu como fazer uma volta total no circuito, mas sem estar nem perto do tempo de Rossi. Independentemente, estamos deslumbrados. Além disso, uma peça ficou louca: a Yamaha prevê fortemente que o bot vencerá Rossi dentro de dois anos, e isso nos monstruosiza muito mais. De qualquer forma, o motivo do empreendimento não é construir uma bicicleta que possa competir no Moto-GP, mas melhorar as bicicletas de estrada atuais, tornando-as mais seguras para os ciclistas.

melhorar ainda mais a bicicleta e a exposição do piloto!

“A partir da informação, podemos contar muitas coisas, já que temos sensores que revelam dados sobre os elementos da bicicleta, de modo que a frenagem, a aceleração e o acelerador. Nesse ponto, temos muitos sensores que fornecem dados sobre o execução do motor e vários sensores diferentes que são indicativos para a bicicleta. Fundamentalmente, posso ensinar tudo sobre a bicicleta “, afirma o engenheiro de dados de Valentino Rossi, Matteo Flamigni.

Outro excelente caso de grandes informações feitas no Moto-GP é John McGuinnes, o 21 vezes campeão na Ilha de Man TT, a rivalidade de bicicleta mais difícil e arriscada do planeta, que levou 245 vidas em seus 107 anos de história . João tinha uma pergunta: por que razão ele diria que ele é tão bom, o que o faz agir tão bem?considerado, juntamente com o EMC e o testador sênior de estradas, Adam “Chad” Child, mergulharam profundamente na informação obscura. Eles fizeram a sessão de teste de Inteligência Artificial em Inteligência Artificial, reuniram informações das duas bicicletas, assim como seus corpos, enquanto andavam em 6 voltas menores que a corrida normal de um percurso de 4.000 metros. Durante a sessão, foram coletadas informações do sensor de bicicleta, por exemplo, motor, transmissão, acelerador, acelerômetro, turbilhão e outros; informações biométricas, por exemplo, freqüência cardíaca e respiratória e calorias; e informações de GPS: três arranjos distintos de leituras de GPS para aumentar a exatidão. Para tornar as coisas divertidas, duas rivalidades eram a Inteligência artificial capaz para a população em geral, uma na qual a rede precisava fabricar um modelo que pudesse explicar a prosperidade de John, Modeling Motorcycle Math, e uma que provocou concorrentes a reunir todas as informações em painéis de longo alcance, Visualization Motorcycle Math.