アクセンチュア、機械学習を活用しドゥカティ・コルセのバイクの性能を向上

スポーツバイクメーカー、ドゥカティ・モーター・ホールディングのレース部門であるドゥカティ・コルセは、アクセンチュアと協力し、IoTと人工知能(AI)関連技術をMotoGPのレーシングバイクのテストに活用している。

MotoGP世界選手権に参戦するドゥカティ・チームの公式デジタルパートナーであるアクセンチュア・アナリティクスは現在、ドゥカティ・コルセと共に、特別な分析エンジンを用いて、レーシングバイクのテストにおける作業の効率化と、コスト削減や有効性の向上に取り組んでいる。この取り組みでは、統合された機械学習技術により、システムに取り込まれるデータ量が増えるほど、テスト時の最適なコンフィギュレーションに関する予測精度を向上させることができる。

また、直感的なユーザーエクスペリエンスをもたらすデータ可視化ツールにより、テストエンジニアはいつでも微調整を加えながら、コンフィギュレーションやレースタイムに関する新たな知見を得ることが可能。このため、ドゥカティ・チームは、トラックテストのセッション数を減らしても、これまで以上の結果を得られるようになり、テストに要する時間やコスト、労力を節約しながら、テスト走行のたびにバイクの性能を向上できるという。

アクセンチュアが開発したソリューションにより、ドゥカティ・チームのエンジニアは、バイクに装着した100個ものIoTセンサーが集めたデータと既存のテストデータを活用し、バイクのパフォーマンスを多様なコンディションでシミュレーションおよび評価することが可能。また、最先端のアナリティクスや機械学習技術を活用することで、過去にトラック上で実施したテストのデータからレース結果をシミュレーションし、あらゆるレースでバイクのコンフィギュレーションを最適化できる。

こうした知見はすべて、直感的なダッシュボードを通じて迅速に提供されるため、チーム全体に新たな対話やコラボレーションをもたらすという。これまで以上に多くのコンフィギュレーションを検証できることは、実際のトラック上でのテストという機会の最大活用、ひいてはレース本番での競争力強化につながる。

ドゥカティ・チームは、これまで、レーストラックの約4,000セクターと30を超えるレースシナリオを分析しており、同ソリューションをより幅広い領域で展開する計画としている。また、テストにおけるエンジン運転パラメータ、速度、回転数、タイヤ/ブレーキ温度などのデータを集めており、今後、MotoGPレースのプランニング、準備、テスト走行における活用を予定している。

アクセンチュア、機械学習を活用しドゥカティ・コルセのバイクの性能を向上
アクセンチュア・アナリティクスが開発したアプリのスクリーンショット

【関連リンク】
ドゥカティ(Ducati)
アクセンチュア(Accenture)

Previous

Z-wave、認定対象デバイスのセキュリティを向上

NTTデータとキリン、IoTを活用したビールディスペンサーモニタリング実証実験を開始

Next