Aprovechando el descenso de la montaña, un auto Formula E puso a prueba los límites del rendimiento eléctrico a través del reto Genbeta: Mountain Recharge.
En una demostración realizada en conjunto con Google Cloud, un prototipo Genbeta descendió mil metros verticales por una carretera alpina en Francia, utilizando únicamente el modo ‘free-wheel’ y frenado regenerativo para crear la energía suficiente que le permitió al final del descenso, completar una vuelta al icónico Circuito de Mónaco de 3.3 km.
Con James Rossiter, piloto de pruebas de Formula E y ex Team Principal de Maserati MSG Racing al volante, el descenso inició con la energía mínima necesaria solo para encender el vehículo. (Los 22 pilotos que compiten en el campeonato –aunque comienzan con baterías llenas– deben generar al menos el 40% de la energía que necesitan durante la carrera mediante frenado regenerativo, que los convierte en algunos de los más eficientes y sostenibles del mundo).
El auto es capaz de recuperar hasta 600 kW de energía en modo de carrera (250 kW por unidad de potencia frontal y 350 kW por la trasera), demostrando que frenar puede ser tan potente como acelerar.
Para Alex Aidan, VP de Marketing, Formula E, se trató de un caso de estudio sobre cómo la regeneración de alta eficiencia y la inteligencia artificial basada en la nube pueden revolucionar nuestra manera de pensar sobre movilidad, optimización energética y sostenibilidad. “El reto que enfrentamos ilustra el tipo de problemas reales que la tecnología de Google Cloud y la de nuestros socios pueden resolver: desde el frenado regenerativo en autos de calle, planificación dinámica de rutas para flotillas de entrega, hasta la gestión eficiente de energía en ciudades inteligentes”, comentó Aidan.
En un momento del descenso, el piloto James Rossiter fue “acompañado” por un skater.
Para el Mountain Recharge, Formula E –único deporte certificado como carbono neto cero desde su creación–, trabajó con su socio oficial de servicios en la nube y ciberseguridad, Google Cloud, con el apoyo de otros aliados del proyecto Genbeta como ABB, Hankook y Sabic.
Utilizando soluciones impulsadas por inteligencia artificial de Google Cloud, y aprovechando la API Gemini a través de Google AI Studio, se planteó la siguiente pregunta: ¿podría el auto Genbeta generar suficiente energía únicamente con frenado regenerativo durante una bajada para completar una vuelta de 3.337 km al circuito de Mónaco?
Tecnología adoptada:
- Integración de Google Cloud:
▪ Google AI Studio: Se utilizó la API Gemini para analizar las variables complejas del descenso. El modelo de IA ayudó a identificar zonas óptimas de frenado, calcular la influencia de la relación velocidad-peso y la gravedad, y afinar los ángulos de conducción para maximizar la regeneración.
▪ BigQuery: Esta plataforma de datos sin servidor recopiló y analizó la telemetría en tiempo real enviada desde el auto durante el descenso, proporcionando información clave para su análisis posterior.
▪ Firebase: La plataforma de desarrollo de aplicaciones de Google Cloud permitió construir y alojar rápidamente un dashboard que mostró en tiempo real la telemetría del auto en dispositivos Chromebook y Pixel.
▪ NotebookLM: El asistente de investigación y redacción con IA de Google se utilizó a lo largo del proyecto para consolidar especificaciones técnicas, planes logísticos y datos de ingeniería, facilitando la colaboración entre los equipos de Formula E y Google Cloud.
▪ La energía: Usando solo la energía potencial generada por la gravedad, el auto necesitaba regenerar entre 1.6 y 2.0 kWh – suficiente para dar una vuelta completa al circuito de Mónaco. Esta cantidad de energía equivale a cargar por completo casi 60 dispositivos Google Pixel 9 Pro XL, exclusivamente con energía regenerada.
Después del descenso, el auto Fórmula E acumuló la suficiente energía para dar una vuelta al Circuito callejero de Mónaco.