Lenovo adatelemzés a Ducati fiatal versenyzőinek

A profi MotoGP-csapatok által használt mélyreható teljesítményadatok eddig szinte elérhetetlenek voltak a fiatal versenyzők számára. A Lenovo V2 Future Champ Academy – Garage 51 | DUCATI program ezt az egyenlőtlenséget igyekszik felszámolni: az utánpótlás-akadémia tagjai most ugyanolyan fejlett elemzőeszközökhöz jutnak hozzá, amelyek korábban kizárólag a csúcskategóriás csapatoknak álltak rendelkezésre. A Lenovo AI-alapú Race Performance Analysis megoldása nemcsak a versenyzők fejlődését gyorsíthatja, de – ritka módon a motorsport világában – a nyilvánosság számára is elérhető.

A Lenovo V2 Future Champ Academy és a Ducati utánpótlás-program

Az akadémiát a Ducati, Michele Pirro és a Garage 51 közösen hozta létre azzal a céllal, hogy azonosítsák a következő generáció legígéretesebb versenyző-tehetségeit, majd strukturált fejlődési utat biztosítsanak számukra. A program hat bajnoki fordulót és három hivatalos tesztet ölel fel, amelyek során a fiatal pilóták nemcsak pályateljesítményüket csiszolhatják, hanem a professzionális szinthez szükséges személyes és kommunikációs készségeiket is fejlesztik.

A Lenovo Title Partnerként vesz részt a programban, technológiai és motorsport-tapasztalatát behozva az akadémiára. Michele Pirro, az akadémia társalapítója és nagykövete szerint a Lenovo szerepe messze túlmutat a technológiai partnerségen: „A Lenovo Race Performance Analysis korai elérhetősége segít a versenyzőknek kialakítani azokat a szokásokat és tudatosságot, amelyekre profi szinten szükségük lesz” – fogalmazott. A Ducati Lenovo Team technológiai együttműködése már a 2024-es MotoGP-szezonban is meghatározó volt, az utánpótlás-akadémia pedig ezt a kapcsolatot még mélyebb szintre emeli.

Lenovo Race Performance Analysis: AI a pályán szerzett adatokból

A Lenovo Race Performance Analysis egy mesterséges intelligencián alapuló, saját fejlesztésű megoldás, amelynek motorja egy Lenovo ThinkStation P8 munkaállomás. A rendszer a hivatalos időmérési adatokat vizuális, könnyen értelmezhető formába konvertálja. A pilóták az alábbi elemzési lehetőségekhez jutnak hozzá:

  • Köridőtrend-követés – hogyan alakul a teljesítmény a hétvége során
  • Teljesítmény-stabilitás mérése – mennyire következetes egy versenyző körideje
  • Szektoros térképezés – melyik pályaszakaszon nyer vagy veszít időt a pilóta
  • Versenytárs-összehasonlítás – bármely rajtrácson lévő riválissal szemben vizsgálható a különbség

A versenyzők Lenovo ThinkBook laptopjaikon érik el a rendszert, mind a versenyhétvégére való felkészülés során, mind az egyes ülések között. A Lenovo és Ducati motorsport-együttműködésének gyökerei évekre nyúlnak vissza, a Race Performance Analysis azonban egy egészen új minőséget képvisel az adatelemzés terén.

A versenyzők tapasztalatai – két különböző szintről

A megoldás hatékonyságát a tapasztaltabb és a kevésbé rutinos pilóták egyaránt megerősítik. Devis Bergamini (Team Bull Bikes – WRS), aki a cikk megjelenésekor mindössze három ponttal lemaradva, az élen álló versenyző mögött harcol a bajnoki cím sorsáért, így nyilatkozott:

„A Lenovo Race Performance Analysis lehetővé teszi, hogy közvetlenül a laptopunkról elemezzük és összehasonlítsuk a teljesítményünket egy versenyhétvége során. A versenytempó, a sebesség és számos más paraméter gyorsan és intuitívan elérhető.”

A tapasztalatlanabb pilóták számára az előny még élesebben kirajzolódik. Andrea Mercaldo (Garage 51), aki idén lépett be először a professzionális versenysorozatba, így fogalmazott: az adatokhoz való gyors és egyszerű hozzáférés segít megérteni az egyes ülések technikai és teljesítménybeli aspektusait, felgyorsítva ezzel a fejlődését és hatékonyabbá téve a versenyhétvégén végzett munkát.

Nyilvános dashboard és a jövő tervei

A Lenovo Race Performance Analysis egyik legkülönlegesebb jellemzője, hogy – eltérően a legtöbb versenyzési célú teljesítményeszköztől – nyilvánosan is elérhető, nem csupán a pilóták és csapataik számára. A rajongók szintén megtekinthetik a köridőtrend-elemzéseket és a konzisztencia-mutatókat, részletesebb képet kapva arról, hol nyernek vagy veszítenek időt a versenyzők egy-egy hétvége alatt.

A Lenovo és a Garage 51 már a rendszer következő fejlesztési fázisát is vizsgálja. A tervek között szerepel a motorkerékpár szenzoraiból érkező adatok és a versenyző fizikai teljesítménymutatóinak integrálása. Ha ezek a funkciók megvalósulnak, a dashboard teljesebb képet nyújthat arról, hogyan hatnak a pilóta bemenetei, fizikai állapota és a motor viselkedése együttesen a köridőkre. A Lenovo AI-alapú oktatási és elemzési platformjainak fejlesztése tehát nem csupán az irodai és iskolai szférát érinti – a motorsport is egyre inkább az intelligens adatelemzés terepévé válik.

Gyakori kérdések

Mi az a Lenovo Race Performance Analysis?

Egy mesterséges intelligencián alapuló, saját fejlesztésű megoldás, amelyet egy Lenovo ThinkStation P8 munkaállomás hajt. Hivatalos időmérési adatokat alakít vizuális teljesítményelemzésekké, beleértve körideőtrend-követést, szektoros térképezést és versenytárs-összehasonlítást.

Ki fér hozzá a rendszerhez – csak a versenyzők?

Nem – ez az egyik legfontosabb különbség a többi versenyzési célú eszközhöz képest. A dashboard nyilvánosan elérhető, tehát a motorsport-rajongók is böngészhetik az adatokat és a teljesítményelemzéseket.

Milyen eszközökön használják a pilóták a megoldást?

A versenyzők Lenovo ThinkBook laptopjaikon érik el a rendszert, mind a versenyhétvégére való felkészülés során, mind az egyes ülések között a paddockban.

Milyen fejlesztéseket terveznek a jövőben?

A Lenovo és a Garage 51 a motorkerékpár szenzoraiból érkező adatok, valamint a versenyző fizikai teljesítménymutatóinak esetleges integrálását vizsgálja, amelyek még teljesebb képet adhatnak a körido alakulásáról.

Forrás: Lenovo StoryHub

Ha tetszett a cikk, kérlek oszd meg mással is:

Kategóriák

További cikkeink

2025.03.24.
Brutális sebesség jön az SSD-knél – a PCIe 7.0 hozza el a 512 GB/s korszakát
A technológia folyamatosan gyorsul, de a PCI Express 7.0 szabvány bevezetésével…
2025.02.27.
Kibertámadás áldozatai lettek népszerű Chrome-bővítmények – 3,2 millió felhasználó érintett
Egy nagyszabású kibertámadás során hackerek feltörtek 16 népszerű Chrome-bővítményt, köztük az…
2025.02.19.
90%-os kedvezmény: Népszerű lopakodós játék mindössze 2 dollárért a Steamen
A játékosok most hatalmas kedvezménnyel szerezhetik be az egyik legnépszerűbb ’stealth’…
Az 1993-as DOOM DLSS 5 Neural Renderinggel fut
Kép: Wccftech
2026.10.07.
Az 1993-as DOOM DLSS 5 Neural Renderinggel fut
Nikolai Zhivotenko fejlesztő egyedi DirectX 12 porton keresztül hozta el az…
$300 millió NVIDIA AI chip csempészet Kínába
Illusztráció: AI-generált kép
2026.10.07.
$300 millió NVIDIA AI chip csempészet Kínába
Kaliforniai technológiai vezető ellen emeltek vádat: 300 millió dollárnyi NVIDIA AI…
AMD: jelentős chipkínálat-növekedés jön 2027-ben
Illusztráció: AI-generált kép
2026.10.07.
AMD: jelentős chipkínálat-növekedés jön 2027-ben
Lisa Su szerint az AMD 2027-ben jelentősen bővíti chipkínálatát, de a…
Lenovo és NVIDIA: AI a gyógyszerkutatásban
Kép: Lenovo StoryHub
2026.10.07.
Lenovo és NVIDIA: AI a gyógyszerkutatásban
Hogyan válik az AI-kísérletből vállalati szintű eszköz a gyógyszeriparban? Lenovo és…
Nyílt AI-modellek a telekommunikációban
Kép: NVIDIA Blog
2026.10.07.
Nyílt AI-modellek a telekommunikációban
A világ vezető telekomoperátorai nyílt AI-modellekre építik jövőjüket – az NVIDIA…
Gigabyte W775-V10-L01: NVIDIA GB300 az íróasztal mellett
Kép: ServeTheHome
2026.10.07.
Gigabyte W775-V10-L01: NVIDIA GB300 az íróasztal mellett
A Gigabyte W775-V10-L01 az első DGX Station GB300-alapú asztali munkaállomások egyike:…
ASUS ROG Strix XG32UQDS: 4K 180Hz QD-OLED monitor
Kép: Guru3D
2026.10.06.
ASUS ROG Strix XG32UQDS: 4K 180Hz QD-OLED monitor
Az ASUS bejelentette a ROG Strix OLED XG32UQDS monitort: 31,5 hüvelyk,…
Dell, Apollo és Jera: $140 milliárdos AI-adatközpont terv
Kép: TechRadar
2026.10.06.
Dell, Apollo és Jera: $140 milliárdos AI-adatközpont terv
A Dell, az Apollo és a Jera akár 4GW-nyi AI-adatközpontot épít…