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Ultimo aggiornamento il 19 agosto 2019 alle 8:22

SailGP, 50 nodi e alla via così

I team crescono grazie ai dati raccolti durante le regate. E crescono le performance delle barche: non si erano mai viste regate di flotta così veloci

I velisti al centro, la tecnologia al loro fianco. Il risultato è che il muro dei 50 nodi è stato raggiunto e superato da più di un equipaggio in gara nelle regate SailGP, al debutto nel Vecchio Continente nella baia di Cowes nel Regno Unito. Sono state regate appassionanti anche viste le condizioni estreme in cui sono scese in acqua le imbarcazioni: alla fine hanno vinto ancora gli Australiani, ma quel che conta davvero per il futuro di questa classe è l’approccio open che sta dando i suoi frutti. Le prospettive per il prossimo anno sono incoraggianti, con altre nazioni interessate a partecipare (Italia compresa), in attesa del gran finale di Marsiglia a settembre. In acqua come a terra, dove l’analisi dei dati raccolti dai sensori di bordo permette a equipaggi e appassionati di offrire il proprio contributo e gioca un ruolo decisivo nel risultato finale.

 

USA scuffia, Australia di nuovo in testa

Cominciamo dalla fine: al traguardo per primo è passato il Team Australia, in tutte e tre le regate disputate, grazie a una condotta di gara che di fatto li ha visti in testa sin dall’inizio. È stato un weekend complicato, con il vento sopra i limiti per gareggiare in sicurezza tanto spesso da costringere il comitato di giuria a cancellare alcune sessioni in acqua per non mettere a rischio gli atleti. E hanno fatto bene: in gara si è visto subito che Cowes è un campo di regata capace di mettere in difficoltà anche i campioni, e ha mietuto vittime con la barca del Team USA che ha scuffiato (non ha potuto finire la prima gara a causa di un ribaltamento del catamarano) e quella di Team UK che ha riportato danni quando un cambio di direzione del vento l’ha fatta precipitare di schianto dai foil.

 

 

Le imbarcazioni di SailGP, classe F50, portano all’estremo quanto si era già visto nel corso della 35sima America’s Cup con i catamarani AC50: la classe velica è stata ridisegnata nella sostanza, con nuove configurazioni di coperta e nuove regole (confermato per il prossimo anno l’arrivo di due nuove ali per gareggiare con vento leggero e vento forte). “Ormai i nostri catamarani assomigliano a navi spaziali – ha spiegato ai giornalisti Sir Russel Coutts, CEO del circuito SailGP e leggenda vivente della vela – Poter raccontare la nostra avventura con la tecnologia è fantastico: in questi giorni diversi team hanno superato i 50 nodi sul circuito di regata, e tutto questo è possibile anche grazie al fatto che usiamo costantemente i dati che raccogliamo dalle imbarcazioni per migliorare gli scafi e le manovre degli equipaggi”.

Sir Russell Coutts

Leggi anche: SailGP, la formula 1 del mare tutta open source

L’idea alla base della classe F50 è mettere i velisti al centro della competizione: barche tutte uguali, dati raccolti a bordo messi a disposizione di tutti con approccio open source. La differenza la fanno gli equipaggi, quando sono in acqua e anche quando a terra studiano questi dati: “Tutti hanno i dati – ci spiega John Abel, vicepresidente UK Oracle per il cloud – ma ciascuno li elabora e ne trae informazioni in modo indipendente”. In pratica SailGP diventa terreno ideale per mettere alla prova una serie di tecnologie legate alla Internet of Things, ai Big Data, allo storage cloud: “SailGP non è solo sport, offre l’opportunità per testare il nostro business e il nostro approccio al business” continua Abel. E ci racconta ad esempio come è stato possibile far calare costantemente il ritardo nell’acquisizione, elaborazione e conservazione dei dati da 150ms della prima tappa di Sidney fino a raggiungere 60ms a San Francisco e New York.

 

 

Stesse barche, quindi, e dati open per tutti: la differenza la fanno i data analyst e gli allenatori, oltre agli equipaggi naturalmente, che da questi dati traggono insight unici capaci di rivelare un trend particolare che spieghi come ottimizzare la conduzione del catamarano. È così che si è arrivati a superare i 50 nodi. “Non è più questione di scegliere quale deriva ci piaccia di più – ci spiega Chris Draper, CEO di Team UK e altro velista con alle spalle medaglie olimpiche e campagne di successo in Coppa America e non solo – Abbiamo centinaia di data-point a bordo che ci permettono di fare scelte basate su un guadagno percentuale minimo sulle performance: il nostro sport è molto cambiato”.

Chris Draper

Sprint a bordo

Ci sono molte sfide da affrontare con un approccio così scientifico alla vela: “Per esempio è fondamentale garantire una sincronizzazione precisa tra i datapoint nel database” ci spiega ancora John Abel. A bordo ci sono centinaia di sensori che inviano a terra in tempo reale le informazioni su come la barca si muove sul campo di regata: inclinazione dello scafo, altezza sull’acqua, sbandamento, angolo di incidenza delle vele e poi ovviamente i dati sulla velocità (assoluta, relativa ecc). Questi dati possono essere anche analizzati dai data analyst in tempo reale, ma le comunicazioni tra terra e barca durante la gara sono proibite: il lavoro di ottimizzazione si fa prima e dopo la gara, anche e soprattutto confrontando i propri dati con quelli degli avversari.

Una visita alla base di Team UK ci mostra come si svolge la preparazione: una mole enorme di dati analizzati e messi a confronto per trarre valore aggiunto, per esempio per scoprire che le squadre più forti sono quelle che riescono a mantenere un assetto costante nei bordi riducendo al massimo le oscillazioni sui foil. Oppure che ci sono angolazioni della vela principale e dell’imbardata che garantiscono un’efficienza superiore dei foil, che possono essere ulteriormente migliorati nel design grazie a questi dati.

Tutte informazioni che vengono trasmesse all’equipaggio, che poi deve tradurle nella prestazione in gara senza dimenticare che i numeri non sono tutto: “Un’occhiata alle vele è ancora un componente fondamentale di come conduciamo l’imbarcazione – ci racconta ancora Chris Draper – Ma per noi è incredibile l’opportunità di studiare le manovre degli altri equipaggi per migliorare le nostre, per apportare quelle variazioni costanti e minime a come i foil incidono con un angolo specifico con l’acqua per migliorare la velocità”.

 

 

È poi nella pluralità di punti di vista che c’è una delle ricchezze di questa classe: all’esperienza di chi ha passato tutta la vita sull’acqua si somma l’approccio di chi sa poco o nulla di vela e vi si avvicina senza preconcetti. Per esempio per imparare come recuperare energia a bordo per migliorare ancora la performance dell’imbarcazione, oppure per rendere più godibile per lo spettatore una competizione che si svolge in acqua. Gli sprint of code, allestiti da Oracle in occasione di questo weekend di gara con un gruppo di giovani sviluppatori, avevano proprio lo scopo di scovare nuovi modi di sfruttare i dati con un approccio analitico più che sportivo, impiegando machine learning e altre risorse disponibili nel cloud.

Uno dei challenge affrontato negli sprint of code è stato tentare di sfruttare l’intelligenza artificiale per studiare le condizioni sul campo di gara e anticipare i salti di vento. Se avete visto almeno una volta una regata in TV, saprete che fino a oggi si è vinto o perso scegliendo di andare in una direzione o nell’altra sperando di imbroccare il vento più forte: AI e machine learning possono aiutare a comprendere al meglio come si sviluppano le condizioni sul campo di regata, e prendere decisioni basate non solo sull’esperienza ma pure su una solida base di dati che offra un valido appoggio per costruire una competenza aggiuntiva.

“Non si può sottovalutare anche la velocità con cui analizziamo oggi questa enorme mole di dati – chiosa Abel – Oggi è possibile pensare di cambiare le prestazioni di un team, o di un’azienda, in una notte: e non è più un modo di dire”. Il risultato evidente nelle regate SailGP è che ormai tutti gli equipaggi gareggiano ad armi pari, in sole tre tappe del campionato tutti i team sono arrivati ad avere prestazioni simili. Conseguenza di quell’approccio open di cui abbiamo parlato, e che tutti ci ripetono sta alla base di questa classe: e che può garantire gli stessi vantaggi in praticamente qualsiasi settore dell’industria.

 

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