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Abril de 2017

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Apresentação do novo New Range Rover Velar | Entre em uma das casas mais exclusivas do planeta | A relação do homem com os cães | Um passeio épico pela Ilha de Skye | O lendário Beechcraft Bonanza sobe aos céus

NAVEGAÇÃO INTELIGENTE

NAVEGAÇÃO INTELIGENTE dados combinados com aprendizagem automática – o que, basicamente, é estatística avançada – conseguem identificar esses padrões de forma muito mais sistemática e lógica.” “Trata-se de gerar informações onde elas não existem”, diz Muñoz. “Utilizamos esses dados em tempo real para monitorar e identificar as causas das falhas e reconstituir situações para obter uma visão mais global”. Para maximizar as contribuições e resultados e obter esse quadro geral, a análise vai muito além do que acontece numa única sessão de treino, como explica Muñoz. “Vamos além da abordagem da análise do desempenho diário”, ele afirma. “Não só processamos dados atuais como os comparamos com os que obtivemos há meses, na expectativa de que as tendências ao longo do tempo possam resultar num processo de tomada de decisões mais fundamentado visando o desenvolvimento da embarcação”. Porém, isso não é tão simples como parece. “Uma das coisas fundamentais que é preciso perceber sobre a vela é que, ao contrário da Fórmula 1, o problema é muito indefinido”, diz Muñoz. “O desempenho da embarcação pode diferir dramaticamente de um dia para o outro, mesmo que as variáveis passíveis de controle sejam as mesmas”. Na realidade, essas variáveis levam ao extremo a equipe de Portsmouth e os algoritmos utilizados, abrangendo uma gama cada vez maior de cenários e influências nas suas análises; o que é definido como vento a 10 nós na superfície do mar pode, na verdade, variar entre os 7 e 13 nós; as correntes submarinas mudam constantemente; e as circunstâncias têm uma tendência de mudar rapidamente numa embarcação da Classe America’s Cup. Se combinarmos isso com as variáveis que a equipe consegue controlar – como a mudança de hidrofólios – o resultado é algo muito complicado. “Se modificarmos ou alterarmos um componente da embarcação, tentamos entender o impacto dessa alteração específica e retirar o ruído de fundo”, diz Johnston. “A vantagem de as informações serem geradas pelos sensores da embarcação faz uma diferença enorme. As técnicas de aprendizagem automática que concebemos ajudam a filtrar este manancial de informação e a monitorar os elementos em constante mudança”. Utilizando estes A 35.ª AMERICA’S CUP Datas: 26 de maio a 27 de junho Local: Bermudas Número de equipes: seis (uma defensora e cinco desafiantes) Campeã atual: ORACLE TEAM USA (Skipper: Jimmy Spithill) Classe das embarcações: todas as embarcações da America’s Cup estão sujeitas a regras de projeto específicas, as chamadas “Regras da Classe”. Todas as equipes devem respeitar essas regras de projeto específicas e apresentar as suas próprias embarcações construídas especialmente para a competição. A equipe de dados da Land Rover BAR está sediada em Portsmouth, no Reino Unido, e foi criada para aprimorar o desempenho na água: aqui são retratados Jim Johnston (esquerda), Richard Hopkirk (em baixo, à esquerda) e Mauricio Muñoz (em baixo, à direita) minúsculos retoques contínuos para “O COMBATE PARA melhorar o projeto da embarcação, VENCER A AMERICA’S a equipe sediada em Portsmouth e os seus parceiros que treinam CUP TEM UMA nas Bermudas vêm trabalhando em harmonia e consolidando FRONTEIRA NOVA E suas conclusões com o objetivo MAIS AVANÇADA: comum de aperfeiçoar a embarcação R1 Land Rover BAR da OS MEGADADOS” Classe America’s Cup ao máximo com vistas à competição. O esforço vem de uma equipe relativamente nova, que compete com adversários com décadas de experiência. Todavia, a tripulação de Portsmouth consegue se beneficiar das tecnologias desenvolvidas pela Jaguar Land Rover oriundas do projeto e da pesquisa automotiva. Isso ajuda a acelerar o processo de aprendizagem e, em última análise, os avanços. Johnston acrescenta; “Foi a experiência na Jaguar Land Rover de gerenciamento e análise de dados na nossa autoaprendizagem de tecnologia automóvel que nos ajudou a criar uma equipe especialista capaz de entender e desenvolver algoritmos para disseminar os dados. Isto inclui aerodinâmica, sistemas de controle e, claro, o poder da aprendizagem automática, combinados com os grupos de trabalho que desenvolvemos”. “Temos um objetivo final definido”, diz Hopkirk. “Queremos que esteja tudo perfeito nas Bermudas. Embora não seja possível saber em que as demais equipes focam, a análise em grande escala dos dados de desempenho é possivelmente uma estreia em nível mundial nessa competição. O nosso objetivo é demonstrar como ela pode ser eficaz. Estamos sempre procurando novas formas de explorar esses dados tão importantes na sustentação dos algoritmos e na geração de novas informações”. “Tudo o que queremos é conquistar a taça e trazê-la para casa”, diz Johnston. “Esse é o fator fundamental.” “Mas isso não será o fim”, acrescenta Hopkirk. “Vamos usar os conhecimentos obtidos nesta taça para a próxima competição e muito mais”. 44

SMART BOATING 300 CANAIS PARA AJUDAR A REUNIR INFORMAÇÕES DA EMBARCAÇÃO EM TEMPO REAL 175 GIGABYTES DE DADOS BRUTOS REUNIDOS POR SIMULAÇÃO FOTOGRAFIA: HARRY KENNEY-HERBERT (1) 45

 

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