Controle de suspensão Shimano MTB AI para eliminar a adivinhação da configuração do percurso e adaptar-se às exigências do ciclista e do percurso

À medida que as baterias se tornaram menores e os componentes eletrônicos mais eficientes, elas começaram a se infiltrar em esportes como o mountain bike. Sem nunca perder um trem da moda, o setor de MTB https://www.notebookcheck.net/Nukeproof-Megawatt-Carbon-launched-as-first-SRAM-Eagle-Powertrain-eMTB.757784.0.html agora parece estar entrando na onda da IA e do aprendizado de máquina, com a Shimano registrando recentemente um pedido de patente para suspensão alimentada por IA e controle de poste conta-gotas.

A essência da patente [PDF] é que a Shimano quer usar o aprendizado de máquina para ajustar as configurações da suspensão - como compressão, rebote e amortecimento - e a altura do espigão do selim em tempo real, dependendo de onde e como os ciclistas estão pedalando. De acordo com a patente, o sistema proposto pela Shimano usará uma série de sensores para detectar tudo, desde velocidade, torque e aceleração até cadência, inclinação ou ângulo e pressão pneumática (presumivelmente da suspensão) para definir parâmetros para a rede neural.

A rede neural processa essa riqueza de informações juntamente com as entradas do ciclista e a saída resultante para aprender as preferências do ciclista e ajustar a suspensão e a altura do espigão do selim de acordo. A Shimano detalha explicitamente um método para treinar novamente o sistema no caso de resultados indesejáveis, com o feedback do usuário sendo usado para orientar o sistema em seu treinamento.

Os modos de controle automático dependerão do percurso, e os usuários poderão selecionar o percurso desejado usando um cockpit digital. O objetivo declarado da Shimano com o ajuste da suspensão alimentado por IA é aumentar o conforto do piloto e a eficiência geral do sistema, tornando-o particularmente adequado para corridas, onde cada watt conta.

Embora a bicicleta retratada no pedido de patente da Shimano seja uma mountain bike com drop-bar, que geralmente seria usada em trilhas e percursos menos intensos, onde a eficiência é mais importante, não é difícil imaginar o mesmo sistema funcionando para algo como uma bicicleta de trilhaou até mesmo bicicletas de enduro e downhill mais agressivas.

O aspecto de controle humano do sistema apresenta um problema quando se trata de otimização. Principalmente os ciclistas inexperientes podem não saber o que é melhor para eles. Embora a configuração da bicicleta geralmente seja feita por mecânicos de corrida experientes com o feedback do piloto, um mecânico pode rejeitar a solicitação de um piloto ou se aprofundar no motivo pelo qual o piloto prefere uma configuração em vez de outra, sugerindo uma alternativa. Esse sistema alimentado por IA fica completamente à mercê do piloto, o que pode fazer com que os pilotos mantenham maus hábitos em vez de procurar fora de sua zona de conforto.

Por enquanto, isso também é apenas uma patente, e não há garantia de que a Shimano venha a produzir seu sistema de suspensão com IA. No entanto, não seria surpreendente ver mais do setor de ciclismo aderir às tendências de IA, como a Urtropia e-bike habilitada para o ChatGPT do ano passado.

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