Abril de 2017

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INTELIGENCIA A BORDO con

INTELIGENCIA A BORDO con el aprendizaje automático, que básicamente es estadística avanzada, podemos detectar estos patrones de una forma mucho más lógica y sistemática”. “La idea es llenar de información los vacíos que tenemos”, cuenta Muñoz. “Con estos datos en tiempo real podemos identificar las causas de los fallos y unir todas las piezas para disponer de una imagen global más completa”. Y como para formarse esta imagen global es importante multiplicar los flujos de información, el análisis no se limita a lo que ocurre en el catamarán durante un entrenamiento. “Nuestro planteamiento va más allá del típico análisis del día a día”, cuenta Muñoz. “No solo procesamos los datos diarios, sino que los comparamos con los generados meses atrás, para identificar tendencias que nos ayuden a afinar mejor en las decisiones relacionadas con el desarrollo de la embarcación”. Suena fácil, pero no lo es. “En la vela, a diferencia de lo que ocurre en la Fórmula 1, es muy complicado aislar un problema”, explica Muñoz. “El rendimiento de la embarcación puede variar mucho de un día a otro, aunque las variables sobre las que tienes control sean las mismas”. Estas variables obligan al equipo de Portsmouth y a sus algoritmos a redoblar esfuerzos para cubrir cada vez más escenarios y factores en sus análisis. Una ráfaga de 10 nudos en la superficie del mar puede oscilar en realidad entre los 7 y los 13 nudos, las corrientes submarinas cambian constantemente y en una embarcación America’s Cup Class todo sucede muy deprisa. Si a estos factores se suman las variables que el equipo puede controlar (como el despliegue de las diferentes hidroalas), el panorama se complica todavía más. “Al modificar o sustituir un componente de la embarcación, hay que tratar de entender el efecto de este cambio y aislarlo del ruido de fondo”, reflexiona Johnston. “El ingente volumen de información generado por los sensores del barco tiene un gran enorme. Las técnicas de aprendizaje automático que hemos diseñado ayudan a cribar este torrente de datos para controlar los elementos 35.ª COPA AMÉRICA Fechas: del 26 de mayo al 27 de junio Lugar: Islas Bermudas Número de equipos: seis (un defensor y cinco retadores) Defensor actual: ORACLE TEAM USA (Skipper: Jimmy Spithill) Clase de embarcación: el diseño de las embarcaciones de la Copa América se rige por unas normas específicas, conocidas como las normas de la clase, que todos los equipos deben respetar al crear sus barcos para la regata. El equipo de datos del Land Rover BAR, desde su base de Portsmouth (Reino Unido), tiene la misión de conseguir que la embarcación vuele al filo de la perfección: en la imagen, Jim Johnston (izquierda), Richard Hopkirk (abajo a la izquierda) y Mauricio Muñoz (abajo a la derecha). con más variabilidad”. Siguiendo “LA BATALLA POR este minucioso proceso de mejora LA COPA AMÉRICA constante, el equipo de Portsmouth y sus compañeros de las Bermudas SE LIBRA EN UN han puesto en común sus observaciones para perfeccionar hasta TERRENO MUCHO MÁS el último detalle del catamarán SOFISTICADO, EL DE R1 antes de la competición. Los protagonistas de este LOS BIG DATA”. titánico esfuerzo son relativamente jóvenes, en comparación con unos rivales que acumulan décadas de experiencia. Sin embargo, el equipo de Portsmouth ha tenido a su lado las tecnologías desarrolladas por Jaguar Land Rover y su departamento de investigación, un aliado que ha acelerado sin duda la curva de aprendizaje. Johnston añade que “la experiencia de Jaguar Land Rover en el procesamiento y el análisis de datos para los coches inteligentes nos ha ayudado a formar un equipo de expertos capaz de comprender y desarrollar algoritmos para propagar los datos en aspectos como la aerodinámica, los sistemas de control y, naturalmente, la capacidad de aprendizaje automático, y combinarlos con los flujos de trabajo que hemos desarrollado”. “El objetivo final está clarísimo”, asegura Hopkirk. “En las Bermudas, tenemos que dar en el blanco en todo. No hay forma de saber en qué están trabajando los demás equipos, pero un análisis de los datos de rendimiento de esta magnitud seguramente no tiene precedentes en la historia de la competición y queremos demostrar todo lo que puede aportar. Por eso buscamos constantemente nuevas formas de procesar estos datos cruciales para alimentar los algoritmos y generar nueva información”. “Solo queremos ganar y traer la copa a casa”, confiesa Johnston. “Es nuestra gran motivación”. “Pero no será el final de nuestro camino”, añade Hopkirk. “La información recogida a lo largo de esta copa nos servirá para la próxima competición y para mucho más”. 44

INTELIGENCIA A BORDO 300 CANALES PARA OBTENER DATOS EN TIEMPO REAL DE LA EMBARCACIÓN 175 GIGABYTES DE DATOS EN BRUTO OBTENIDOS POR SIMULACIÓN FOTOGRAFÍAS: HARRY KENNEY-HERBERT (1) 45

 

Revista Land Rover

 

La revista Land Rover Magazine recoge en sus páginas historias de diferentes lugares del mundo que hablan de fuerza interior y de afán de superación.

En este número, ponemos a prueba el Defender de la mano de dos intrépidos y jóvenes aventureros mientras preparan una expedición al Polo Sur. También celebramos los 50 años del Range Rover participando en una ruta que descubre las maravillas de Dubái. Echamos la vista atrás, pero también miramos hacia el futuro: un grupo de visionarios nos explica las tecnologías que pueden cambiarnos la vida en los próximos años.

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