Ecco il tanto criticato simulatore Ferrari. Ma come funziona il nuovo?

Quasi in risposta alle recenti critiche mosse al team da diversi addetti ai lavori, ieri il team ha pubblicato un post in cui ha mostrato alcune immagini del simulatore usato a Maranello fino allo scorso anno e qualche giorno prima un dettagliato approfondimento sul suo sito ufficiale.

Da tempo si sente dire che uno dei problemi più grandi della F1-75 e della sua evoluzione, la SF-23, sia la mancata correlazione tra i dati che si ottengono dal simulatore e dal CFD e quelli poi riscontrati in pista. Critiche frutto di alcune dichiarazioni dei piloti e del team principal, poi amplificate dalle scarse prestazioni riscontrate fin dai test pre-stagionali dopo un inverno in cui gli stessi protagonisti ci avevano presentato dati ottimistici. In realtà le cose sono ben più complesse e la Ferrari comunque dispone di uno tra i migliori simulatori di tutto il circus, da poco ulteriormente rinnovato. Diamo prima uno sguardo all'approfondimento Ferrari dedicato al vecchio simulatore Moog, poi troverete alcune informazioni sul nuovo simulatore Dynisma ed infine un paragrafo dedicato all'utilizzo della IA per migliorare l'affidabilità del sistema.

"Inside the machine" come funzionava il precedente simulatore Ferrari

L'approfondimento intitolato "Inside the machine" spiega alcuni dettagli del funzionamento del simulatore precedente usato, e ribattezzato "ragno" dagli addetti ai lavori.

' [...] Una parte fondamentale dell'arsenale tecnologico della Ferrari è il simulatore, uno strumento che è stato utilizzato dalla squadra di F1 per gran parte degli ultimi due decenni. La sua importanza come aiuto allo sviluppo è stata notevolmente accelerata quando i test in stagione sono stati vietati dalla FIA nel 2009.

Con l'introduzione di un tetto ai costi scrupolosamente controllato, l'evoluzione di una nuova vettura di F1 è più che mai una prerogativa del mondo virtuale. La Scuderia Ferrari ha recentemente iniziato a utilizzare un nuovissimo simulatore, la cui correlazione con il mondo "reale" e la capacità di convalida sono così buone che i piloti che lo utilizzano sostengono che sia preciso al 98%.

Ma questo non significa che il sistema precedente sia superfluo. Anzi, è ancora vivo e vegeto, come spiega il responsabile dell'officina F1 Clienti, Programma XX e Corso Pilota Filippo Petrucci. "Questo simulatore è stato utilizzato fino al 2022 da tutti i piloti. Con il passaggio della Scuderia all'ultima generazione di simulatori, questo sarà utilizzato dai team Ferrari di corse clienti e dal programma LMH. Abbiamo anche pensato di offrire l'opportunità di guidare il moderno V6 turbo ibrido ai nostri clienti Corse Clienti, soprattutto a quelli che possiedono e conoscono le vecchie macchine V8, V10 e V12". [...]

Petrucci, che ha fatto parte della scuderia Ferrari di F1 dal 1995 al 2015, ritiene che le giovani generazioni di piloti, quelle il cui talento naturale è stato potenziato dalla crescita in un'epoca definita dai giochi per computer, si adattino più rapidamente alle sfide del simulatore. In definitiva, si tratta di acquisire fiducia in un ambiente ultra-realistico ma anche completamente sicuro, con esperti a disposizione per ridurre il tempo sul giro [...]'

Sul sito ufficiale, oltre al report completo, trovate anche un interessantissimo video di Marc Genè impegnato in una sessione al simulatore.

Il nuovo simulatore Dynisma

A sostituire il vecchio simulatore è un innovativo sistema sviluppato da Dynisma in modo personalizzato per la Scuderia Ferrari. Nuovi concetti, migliori sensazioni per i piloti e tempi di latenza ridottissimi sono i punti di forza del nuovo sistema, molto più innovativo del "ragno" della Moog.

Vi riportiamo un lungo estratto di un report pubblicato da drivingitalia.net che lo ha potuto provare e ne ha intervistato i creatori.

' [...] Il Dynisma DMG-1 è così eccelso che il team Ferrari di F1 ne usa una versione per affinare le prestazioni dinamiche delle vetture da Gran Premio, nel Campionato del Mondo di F1 di quest'anno.

Dynisma è stata fondata nel 2017 da Ash Warne, che in precedenza ha guidato lo sviluppo del simulatore per le operazioni di Ferrari e McLaren F1. Il suo team dirigenziale comprende Nik Garrett e James Golding, entrambi hanno lavorato allo sviluppo di simulatori per la squadra Ferrari di F1, e l'ingegnere meccanico Matt Bell, che ha guidato i team di sviluppo dei motori a reazione alla Rolls-Royce. I simulatori non sono una novità in F1, soprattutto negli ultimi anni poiché i team sono stati limitati a una manciata di giorni di sessioni di test in pista. Cosa rende diverso il DMG-1? In parole povere, velocità. "Il nostro simulatore ha una latenza compresa tra 3 e 5 millisecondi", afferma Warne, "mentre i nostri concorrenti hanno una latenza compresa tra 15 e 50 millisecondi".

La latenza è il ritardo tra un sistema di simulazione che registra un input, sia da elementi esterni digitalizzati come superficie stradale, pneumatici o sospensioni, sia dal conducente sotto forma di sterzo, frenata e accelerazione, e quindi genera un output di movimento pertinente e accurato. È lo spauracchio di tutti i sistemi di simulazione di guida, sia che lavori per un team di F1 o che tu sia seduto a casa a cercare di domare il Nürburgring Nordschleife su Gran Turismo 7. I generatori di movimento ultra veloci di Dynisma significano che i suoi simulatori possono replicare accuratamente le dinamiche delle auto di F1 del mondo reale.

"Dal chiedere alla nostra piattaforma di movimento di segnalare il sovrasterzo e che si fa sentire, [il ritardo] è impercettibile", afferma Warne. Questo è importante perché mancare il punto di ingresso per la spaventosa Schwedenkreuz del Nordschleife potrebbe costarti una costola mentre la tua Porsche 911 GT3 renderizzata digitalmente rimbalza dalle barriere, ma in F1 le conseguenze di un errore sono più significative. Se hai una latenza di 50 millisecondi o più, ciò potenzialmente aumenta il tempo di reazione del pilota del 50 percento, il che nel contesto di un atleta d'élite è ridicolo, afferma Warne. "Non c'è nessun altro allenamento di piloti o atleti in cui tollereresti di costringere le loro prestazioni a peggiorare del 50% nello strumento di allenamento".

Oltre a una maggiore velocità, i simulatori di Dynisma hanno una maggiore larghezza di banda, fino a 100 Hz o più su tutti gli assi, che è cinque volte migliore di qualsiasi altro sistema. Ciò significa che il DMG-1 può trasmettere vibrazioni e movimenti attraverso la sua piattaforma che contiene più informazioni rispetto ad altri simulatori. "Quando lo guidi, capisci facilmente perché è rilevante", afferma Warne. "Ogni volta che passi sopra un cordolo, senti le vibrazioni." L'auto di F1 che sto guidando è un avatar digitale di una macchina generica con specifiche del 2019: i team di F1 sono naturalmente molto protettivi nei confronti dei dati del loro veicolo e i suoi limiti sono ben oltre qualsiasi cosa io possa anche iniziare ad avvicinare. Anche così, c'è un aspetto che non può essere replicato. L'ex pilota della Red Bull Racing F1 Mark Webber ha descritto la frenata per la chicane alla fine del circuito di Montreal Gilles Villeneuve come "un mini incidente d'auto". Avrebbe premuto il pedale del freno lì, applicando 275 libbre di forza attraverso la gamba e il piede sinistro per solo una frazione di più di 2 secondi, rallentando l'auto da 210 mph a 80 in soli 400 piedi. Il tasso di decelerazione? Circa 5 g.

Nessun simulatore può replicare i carichi g, sostenuti o meno, che si ottengono da un'auto di F1. Ma il simulatore Dynisma può far sentire al suo guidatore come l'auto del mondo reale che è impostato per replicare risponderà a qualsiasi input. Azione, reazione. Quasi in tempo reale. Ne ho un'idea migliore quando guido quella che Warne descrive come un'auto da corsa generica GT3 a motore centrale su pneumatici con livelli di aderenza all'incirca a metà strada tra uno pneumatico da strada ad alte prestazioni e uno slick da corsa. Guidare l'auto digitale di F1 è stato in gran parte un esercizio nel tentativo di posizionare le gomme anteriori da qualche parte in prossimità degli apici mentre si precipitavano verso di me. In nessun momento mi sono avvicinato all'orizzonte degli eventi ai limiti del grip aerodinamico e meccanico. Al contrario, la frenata goffa nell'avatar GT3 - trovo difficile modulare con precisione i miei input di freno senza i fattori correlati dei carichi g sul mio corpo - si traduce in quello che sembra esattamente il blocco della ruota posteriore, il mio sedere percependo la coda che scatta istantaneamente a sinistra o a destra, a seconda della direzione dell'angolo e del camber della pista. Nelle curve veloci posso sentire le gomme rosicchiare al limite dell'aderenza e posso percepire dove lascerà andare il retrotreno se non sto attento con l'acceleratore per mantenere il telaio in equilibrio. Una volta, in frenata, sento chiaramente il bloccaggio della ruota anteriore sinistra. La vasca di carbonio si sposta e rimbalza se prendo troppo cordolo alto attraverso una chicane.

[...] tratto da drivingitalia.net '

Come funziona un simulatore pilotato da intelligenza artificiale?

Alcuni credono che un simulatore moderno funzioni con un algoritmo rigidamente programmato, in realtà non è così. Buona parte dei parametri vengono calcolati ed ottimizzati da un sistema adattivo di intelligenza artificiale. Il simulatore lavora in "black box", con gli stessi sensori usati nella macchina reale ed attuatori in grado di riprodurre nel miglior modo possibile le risposte della vettura. C’è una lunga fase di addestramento in cui si usano set I/O di dati reali che vengono dati in pasto al simulatore, che in questa fase "impara" confrontando i dati generati in output con quelli reali raccolti a parità di input. Un algoritmo (tipicamente pilotato da intelligenza artificiale adattiva) aggiusta quindi automaticamente i parametri del simulatore (che possono essere anche migliaia) per fare in modo che abbia un uscita quanto più simile a quella dei dati reali.

Questo addestramento è ottimo in interpolazione, ma soffre in estrapolazione, ovvero è in grado di fornire una risposta molto simile a quella reale nel mezzo di due situazioni già note, ma potrebbe divergere verso errori tanto più va fuori dal range dei dati conosciuti. Comunque più dati si danno in pasto all’algoritmo più si riesce a ricreare il sistema reale emulato in black box.

A volte servono degli “scossoni” all’algoritmo perché alcuni output molto prossimi al dato reale potrebbero essere dei minimi locali errati. 

Per quanto quindi un simulatore possa essere sofisticato, c'è sempre un margine di errore dovuto all'approssimazione di sensori ed attuatori, e la possibilità che il sistema vada in crisi quando non ha parametri molto simili su cui basarsi. Anche per questo le scuderie aspettano alcune piste per introdurre aggiornamenti, e sono quelle su cui si raccolgono moltissimi dati in grado poi di essere utilizzati per affinare il simulatore e collaudare il livello di "esperienza" raggiunto dal sistema di IA.

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