{"id":2521,"date":"2021-10-27T19:35:11","date_gmt":"2021-10-27T17:35:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.muycomputerpro.com\/universo-lenovo\/?p=2521"},"modified":"2021-10-28T19:35:40","modified_gmt":"2021-10-28T17:35:40","slug":"modelado-avanzado-equipo-motogp-ducati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.muycomputerpro.com\/universo-lenovo\/modelado-avanzado-equipo-motogp-ducati\/","title":{"rendered":"El modelado avanzado impulsa al equipo de MotoGP Ducati"},"content":{"rendered":"

Gracias a los recursos de computaci\u00f3n de alto rendimiento <\/strong>que Lenovo<\/strong> pone a disposici\u00f3n del equipo de MotoGP de Ducati<\/strong><\/a>, sus miembros no solo han logrado optimizar su gesti\u00f3n y trabajo diario. Tambi\u00e9n han logrado otros avances, entre los que est\u00e1 el desarrollo de modelos de moto m\u00e1s complejo, lo que les ha permitido probar diferentes posibilidades sin necesidad de contar con equipamiento f\u00edsico en el mundo real hasta mucho despu\u00e9s de haber realizado todas las pruebas.<\/p>\n

M\u00e1s modelado lleva a un progreso m\u00e1s r\u00e1pido y a dejar menos cabos sueltos, incluso en el mundo de los motores de motos, extremadamente complejos. En temporadas anteriores, por ejemplo, el modelado de algo como la din\u00e1mica de fluidos de un motor de combusti\u00f3n interna no habr\u00eda sido posible. Pero ahora s\u00ed lo es. Todo gracias a lo que ha ganado el equipo Ducati en potencia de procesado, adem\u00e1s de la capacidad de monitorizar distintas propiedades f\u00edsicas de las motos con una amplia gama de sensores.<\/p>\n

Para ayudar a Ducati a sacar el m\u00e1ximo partido posible de estas posibilidades, Lenovo dise\u00f1\u00f3 a medida un cluster de computaci\u00f3n de alto rendimiento<\/strong> basado en los servidores ThinkSystem SD530, SR630 y SR650<\/strong>, lo que abri\u00f3 la puerta a Ducati para poder modelar incluso los escenarios m\u00e1s complejos, y adem\u00e1s hacerlo r\u00e1pido.<\/p>\n

Las herramientas de Big Data y el soporte de Lenovo ayudan tambi\u00e9n a conseguir los datos obtenidos de los sensores y monitores de las motos. Las estaciones de trabajo ThinkPad P1 extraen los datos directamente de las motos, consiguiendo informaci\u00f3n con rapidez cuando es necesario hacerlo. Por otro lado, gracias al machine learning se consigue superar las limitaciones del modelado est\u00e1ndar. Adem\u00e1s, esta tecnolog\u00eda logra un impulso fuerte de los servidores en el edge de Lenovo, con la flexibilidad suficiente para conseguir rendimiento y predicci\u00f3n en diversos contextos.<\/p>\n

Un ejemplo de esto lo encontramos en el caso de laos neum\u00e1ticos, que parece que no son muy complejas, pero las apariencias enga\u00f1an. Est\u00e1n compuestas de goma y elementos sint\u00e9ticos combinados en una estructura compleja cuyo comportamiento no captan con facilidad los modelos. Y la predicci\u00f3n del comportamiento de los neum\u00e1ticos es cr\u00edtico para conseguir la victoria. Si un motorista quema sus neum\u00e1ticos demasiado pronto en una carrera, el desastre est\u00e1 asegurado. Gracias al machine learning y la potencia de proceso que proporciona Lenovo, el equipo Ducati cuenta con m\u00e1s facilidades para conseguir predecir este comportamiento.<\/p>\n

El machine learning tambi\u00e9n reduce las dificultades y tareas que llevaban tiempo, gracias a la automatizaci\u00f3n. Los algoritmos de randomizado, adem\u00e1s, pueden comprobar distintas configuraciones de componentes para ver cu\u00e1les funcionan mejor, liberando a los ingenieros de Ducati para que puedan centrarse en la innovaci\u00f3n de alto nivel, y que algunas de sus innovaciones lleguen tambi\u00e9n a las motos de carretera de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

Gracias a la simulaci\u00f3n de configuraciones de motos con algoritmos como estos, ejecutados en port\u00e1tiles ThinkPad, los ingenieros de Ducati han elevado la eficiencia un 25%<\/strong>, y rebajado el tiempo de toma de decisiones m\u00e1s de un tercio, algo nada desde\u00f1able en un entorno en el que cada segundo cuenta. Adem\u00e1s, con una mayor eficiencia, lo que da m\u00e1s tiempo para pensar en la pr\u00f3xima gran idea que podr\u00eda cambiar la competici\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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