Como a Ducati usa IA para prever falhas e ganhar milésimos de segundos na MotoGP
Equipe italiana aplica inteligência artificial para substituir sensores, antecipar problemas mecânicos e até analisar linhas de corrida de adversários
Em circuitos inéditos, sem informações preliminares, IA entra como complemento ao trabalho dos pilotos e de toda a equipe | Imagem: Ducati Lenovo
A MotoGP sempre foi decidida em detalhes — milésimos de segundo, escolhas de pneus, ajustes finos na moto. Mas, nos bastidores, uma nova variável vem ganhando protagonismo: a inteligência artificial.
Na Ducati, a tecnologia já não é promessa. É uma ferramenta de corrida. Em parceria com a Lenovo, que até dá nome à equipe oficial de fábrica de Marc Márquez e Pecco Bagnaia, a fabricante italiana processa cerca de 100 GB de dados por fim de semana, extraídos de suas seis motos no grid, para alimentar modelos de Inteligência Artificial (IA) que ajudam engenheiros a tomar decisões mais rápidas e precisas.
“Coletamos cerca de 100 gigabytes de dados a cada fim de semana com nossas seis motos”, explica Nicolò Mancinelli, gerente de desenvolvimento de veículos da Ducati, referindo-se às equipes VR46 e Gresini, além do time oficial. “O desafio é processar tudo isso rapidamente para transformar informação em desempenho.”
O objetivo, segundo o engenheiro, não é substituir o fator humano. É potencializá-lo. “A IA nos ajuda a extrair padrões e indicadores dos dados, mas não substitui a engenharia nem a física”, se antecipa Mancinelli.
Três frentes onde a IA já decide desempenho
O uso da inteligência artificial na Ducati se concentra em três aplicações principais — todas com impacto direto na pista.
1. Sensores que não existem
Uma das soluções mais avançadas é o chamado virtual sensing, ou sensores virtuais. Na prática, a IA recria sensores que não podem ser instalados fisicamente na moto — seja por limitações técnicas, regulatórias ou de espaço. A partir de dados existentes, modelos de machine learning conseguem estimar variáveis invisíveis, ampliando drasticamente a capacidade de leitura do comportamento da moto em uma determinada pista.
Segundo Mancinelli, essa abordagem nasce justamente das limitações impostas pelo próprio esporte. “Existem variáveis que simplesmente não conseguimos medir com sensores reais. A IA permite reconstruir essas informações a partir dos dados disponíveis”, diz. Isso permite à equipe enxergar além do que o hardware capta.
2. Prever quebras
Outra aplicação crítica é a manutenção preditiva. Com base em padrões históricos e dados coletados ao longo das sessões de treinos e corridas, os sistemas conseguem antecipar possíveis falhas mecânicas antes que elas aconteçam. Em um ambiente onde uma quebra pode custar uma vitória — ou o título do campeonato —, essa previsão deixa de ser apenas vantagem e passa a ser necessidade.
“Em um campeonato tão competitivo, antecipar uma falha pode fazer a diferença entre terminar uma corrida ou abandonar”, afirma o engenheiro. Mais do que reagir, a equipe passa a agir preventivamente.
3. ‘Copiar’ rivais sem ter acesso aos dados
Talvez o uso mais curioso — e estratégico — da IA esteja na análise de vídeo. Sem acesso aos dados das equipes adversárias, a Ducati recorre às imagens. “A IA ajuda a extrair informações das imagens, como as linhas de corrida dos competidores”, explica Mancinelli.
A tecnologia identifica trajetórias, pontos de frenagem e aceleração, criando sobreposições visuais — os chamados ghosts — que permitem comparar o desempenho de seus pilotos com o dos rivais. A partir disso, a equipe entende onde é possível ganhar desempenho.
Telemetria ao vivo é proibida na MotoGP
Diferentemente da Fórmula 1, a MotoGP não permite telemetria em tempo real durante a corrida. Isso torna a análise de dados entre sessões ainda mais crítica — e intensifica o papel da inteligência artificial.
Nesse intervalo, cada minuto conta. Os dados são descarregados na garagem, processados por servidores locais e também enviados para a sede da Ducati, na Itália, onde engenheiros trabalham remotamente em um sistema conhecido como “Remote Garage”. Lá, simulações e análises acontecem em paralelo, ajudando a equipe na pista a ajustar a moto com rapidez suficiente para impactar o desempenho ainda no mesmo fim de semana.
Foi possível ver como isso acontece ao vivo durante os treinos livres para o GP Brasil de MotoGP, realizado em Goiânia (GO), entre 20 e 22 de março. Antes de entrar na pista pela segunda vez, os mecânicos de Marc Márquez fizeram ajustes nas suspensões baseados em dados colhidos na primeira sessão.
IA não substitui engenharia
Apesar do avanço, a Ducati evita tratar a inteligência artificial como solução definitiva. A tecnologia acelera processos, organiza grandes volumes de dados e revela padrões que seriam impossíveis de identificar manualmente. Mas continua dependente da interpretação humana — e das leis da física.
Isso fica ainda mais evidente em corridas em circuitos inéditos, como a pista de Goiânia, onde não há dados históricos suficientes. Nesses casos, a base ainda são simulações físicas tradicionais, que depois são refinadas com os dados reais coletados na pista. Nesse cenário, a IA entra como complemento ao trabalho dos pilotos e da equipe.
O próximo passo: um engenheiro virtual
O uso da inteligência artificial na Ducati deve avançar ainda mais nos próximos anos. A equipe italiana já trabalha com a Lenovo no desenvolvimento de um chatbot interno capaz de acessar anos de relatórios técnicos e dados históricos para responder perguntas em linguagem natural — uma ferramenta pensada para acelerar o trabalho dos engenheiros.
“A ideia é ter um sistema que funcione como um colega de equipe”, diz Mancinelli. “Alguém a quem você possa perguntar ‘resuma todos os testes que fizemos em determinada condição’ — e obter a resposta em segundos.”
Da pista para o mundo real
Para a Lenovo, a MotoGP funciona como um ambiente extremo de validação tecnológica. Mais do que visibilidade de marca, o campeonato serve como um laboratório em condições limite — onde desempenho, confiabilidade e velocidade de processamento são colocados à prova constantemente.
“Não é apenas um patrocínio, é uma parceria tecnológica”, afirma Lara Rodini, diretora global de patrocínios e ativações da Lenovo. “Se a tecnologia funciona aqui, em um cenário de alta pressão, ela pode funcionar em qualquer indústria.”
Quando dados viram velocidade
Na prática, a corrida vira laboratório. E os ganhos, transferíveis. Afinal, apesar da IA e de toda a tecnologia, a equação da MotoGP continua a mesma: ganhar tempo.
Mas a forma de chegar lá mudou. Hoje, velocidade não depende apenas de motor, aerodinâmica ou talento do piloto. Depende também da capacidade de transformar dados em desempenho. E, na Ducati, essa transformação já passa, inevitavelmente, pela inteligência artificial — cada vez mais, antes mesmo de a moto entrar na pista.
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