Dữ liệu telemetry trong MotoGP có tác dụng gì?

Trong MotoGP, đo từ xa là quá trình dữ liệu như vị trí ga, phanh, giảm xóc, góc nghiêng và nhiệt độ động cơ được thu thập hàng nghìn lần mỗi giây thông qua hơn 60 cảm biến gắn trên xe máy và truyền đến các kỹ sư. Nói ngắn gọn, nó tạo ra một bản sao kỹ thuật số hiển thị mọi thứ tay đua làm trên đường đua. Vậy chính xác thì dữ liệu này rơi vào tay ai và nó có tác dụng gì? Cùng tìm hiểu nhé.

Hãy nghĩ thử xem: bạn đang trên một chiếc xe máy nghiêng vào khúc cua khi chạy thẳng với tốc độ 300 km/h, còn ở phía sau, hàng chục cảm biến đang ghi lại từng chuyển động của piston, từng áp lực phanh, từng milimet hành trình nén của giảm xóc. Quả thật là như vậy. MotoGP là trung tâm của cuộc đua thứ hai vô hình này, nghĩa là cuộc đua dữ liệu. Trong khi chúng ta khán giả nhìn vào khói lốp và những cú trượt dài khi ra khỏi khúc cua, thì các đội lại đang nghiên cứu biểu đồ của nhau phía sau gara. Trong bài viết này, tôi sẽ kể cho bạn nghe bên trong những biểu đồ đó có gì.

Đo Từ Xa Chính Xác Là Gì và Nó Làm Gì Với Chiếc Xe?

Đo từ xa là tên gọi của quá trình ghi lại, truyền tải và đánh giá dữ liệu được thu thập trong khi lái xe. Ở những người chơi xe máy ở mức giải trí, đây thường là một bản ghi được tải xuống máy tính sau khi lái xe, còn ở MotoGP, dữ liệu được truyền theo thời gian thực. Sự khác biệt giống như vừa xem video chơi game vừa phát trực tiếp.

Ở trung tâm của hệ thống là ECU, tức là Đơn vị Điều khiển Điện tử. Có thể nói đó là bộ não của chiếc xe máy. Vị trí bướm ga, vòng tua, số, tốc độ bánh trước và sau, góc nghiêng, nhiệt độ không khí và dầu, độ bám của lốp xe... Nó phân tích tất cả những điều này hàng nghìn lần mỗi giây và dựa vào đó điều chỉnh mọi thứ, từ phun nhiên liệu đến thời điểm đánh lửa, từ phản ứng ga đến phanh động cơ. Nói cách khác, phép màu thực sự nằm ở bộ não này - thứ xử lý tức thời dữ liệu từ các cảm biến, chứ không phải bản thân các cảm biến.

Những cảm biến nào đo cái gì?

Hãy cùng nhìn vào những điểm dữ liệu chính mà các kỹ sư phân tích:

• Mẫu hình tốc độ và gia tốc, điểm phanh và áp lực phanh
• Vị trí bướm ga và nhu cầu mô-men xoắn, hành vi sang số
• Góc nghiêng và tốc độ vào cua, tốc độ bánh xe và phát hiện trượt bánh (wheelspin)
• Chuyển động nén và bật nảy của giảm xóc trước và sau
• Áp suất, nhiệt độ và độ mòn của lốp, nhiệt độ phanh, mức tiêu thụ nhiên liệu
• So sánh thời gian từng khu vực và lớp phủ vòng đua bằng dữ liệu GPS

Còn có IMU, tức là Đơn vị Đo Quán tính. Thiết bị nhỏ bé này đo góc nghiêng, pitch (nghiêng trước-sau trên mặt phẳng ngang), yaw (quay) và gia tốc theo thời gian thực. Hãy nghĩ về cảm biến đếm bước chân trong điện thoại của bạn, nhưng nhạy cảm hơn hàng triệu lần, đặt trên một cỗ máy chạy 300 km/h.

Dữ liệu biến thành các thiết bị hỗ trợ điện tử như thế nào?

Thu thập dữ liệu thì thích đấy nhưng vấn đề thực chất là làm cho dữ liệu này khiến mô tô nhanh hơn. Và chính tại đây traction control được kích hoạt. ECU liên tục so sánh tốc độ bánh trước và bánh sau, vị trí bướm ga, vòng tua máy và góc nghiêng. Nếu bánh sau quay nhanh hơn bánh trước nghĩa là mất độ bám, tức là bánh bị trượt; hệ thống cảm nhận thấy điều này sẽ lập tức giảm công suất. Bằng cách điều chỉnh điểm đánh lửa, ngắt nhiên liệu hoặc đóng điện tử các bướm ga. Tất cả những điều này diễn ra trước khi bạn kịp chớp mắt.

Wheelie control cũng hoạt động theo logic tương tự: tốc độ bánh xe, bướm ga và góc pitch được theo dõi, khi phát hiện xu hướng bánh trước nhấc lên thì công suất và mô-men xoắn bị hạn chế. Còn khi vào khúc cua, chế độ quản lý phanh động cơ được kích hoạt; khi đóng bướm ga, hệ thống điều chỉnh lực cản của động cơ để phần đuôi xe giữ được sự ổn định. Còn khi ra cua thì có launch control hoàn toàn bằng điện tử. Đừng nhầm lẫn với các thiết bị hỗ trợ xuất phát: trong khi các thiết bị holeshot và ride-height là cơ khí thì launch control hoàn toàn là công việc của phần mềm.

ECU tiêu chuẩn và vấn đề cân bằng

Vì các thiết bị điện tử rất mạnh nên công việc của liên đoàn thực ra là kiềm chế chúng. ECU bắt đầu xuất hiện ở MotoGP từ đầu những năm 2000 và các nhà sản xuất bắt đầu đầu tư nghiêm túc từ năm 2002. Tuy nhiên để cuộc cạnh tranh không biến thành cuộc chạy đua điện tử điên loạn, từ năm 2016 tất cả các đội đều sử dụng cùng một ECU tiêu chuẩn. Mục tiêu là công nghệ giúp đỡ tay đua chứ không phải thống trị. Theo tôi đây là một quyết định rất đúng đắn: chúng ta muốn cưỡi một cỗ máy chứ không phải lái một chiếc máy tính bảng.

Dữ liệu chảy từ Pit Wall về nhà máy như thế nào?

Hình ảnh pit wall bên rìa đường đua là cơ hội chụp ảnh cho khách du lịch nhưng với các đội lại là trung tâm chỉ huy dữ liệu. Sự phân công công việc ở đây khá rõ ràng. Data engineer là người duy nhất kết nối với mô tô trong garage, hiệu chuẩn tất cả các cảm biến và tải dữ liệu xuống. Danh sách cảm biến khiến người ta chóng mặt: các phép đo nhiệt độ-áp suất dầu và nước làm mát, vị trí bướm ga, áp suất phanh, áp lực cần số cho quickshifter, vị trí số, công suất mô-men xoắn, góc nghiêng, tốc độ bánh xe và các cảm biến hành trình giảm xóc.

Strategy engineer thì tinh chỉnh các cài đặt traction control, phanh động cơ, wheelie control và độ nhạy bướm ga theo từng tay đua. Khi tay đua phàn nàn về điều gì đó hoặc crew chief gửi yêu cầu, các cài đặt sẽ được thay đổi. Lùi lại một bước, phía sau garage, data analyst và kỹ sư vehicle dynamics theo dõi tất cả các kênh dữ liệu. Họ là những người trả lời câu hỏi quan trọng nhất: khoản lợi nhuận này trong ngành đến từ một swingarm mới hay từ thay đổi phần mềm?

Dữ liệu không dừng lại ở pit wall mà chảy về các nhóm phát triển động cơ và khung gầm tại nhà máy. Và từ đó được phản hồi lại cho việc phát triển dài hạn: bản đồ động cơ, khí động học, khung gầm. Nhịp điệu của cả tuần cũng được định hình theo hướng đó:

1. Thứ Năm: chuẩn bị dữ liệu lịch sử và thiết lập cơ bản
2. Thứ Sáu: phân tích dữ liệu telemetry và phản hồi từ tay đua
3. Thứ Bảy: tối ưu hóa vòng phân hạng và Sprint
4. Chủ Nhật: chiến lược đua, theo dõi xu hướng telemetry trong cuộc đua và buổi tổng kết sau đó

Telemetry Có Tác Dụng Gì Trong Việc Phát Triển Tay Đua?

Đây chính là phần tôi yêu thích nhất. Telemetry biến hành vi lái xe từ cảm nhận chủ quan thành những biểu đồ có thể đo lường được. Tay đua chỉ nói "tôi đã nhanh ở khúc cua đó, cảm giác của tôi đúng" là chưa đủ; trên biểu đồ có thể thấy rõ họ phanh muộn hay mở ga sớm, chọn đúng đường đua hay sai, hệ thống treo có phù hợp với phong cách lái hay không, tất cả đều hiện rõ mồn một. Giống như một huấn luyện viên phân tích video tập luyện, nhưng với độ phân giải tới từng mili giây.

Videometry và các bảng dữ liệu

Từ năm 2024, tất cả các đội MotoGP đều có một người quay phim. Với phương pháp gọi là videometry, một khúc cua của đường đua được ghi lại và các đường đua của các tay đua khác được chồng lên nhau để hiển thị đường đua nhanh nhất. Giống như bản ghi bóng ma trong trò chơi điện tử nhưng ngoài đời thực và với các nhà vô địch thực thụ. Vì thông số động cơ đã bị đóng băng đối với hầu hết các nhà sản xuất từ năm 2026, các đội giờ tìm kiếm lợi thế không phải ở động cơ mà ở thiết lập và kỹ thuật lái; chính vì vậy videometry càng trở nên quý giá hơn.

Các đội cũng đầu tư khá nhiều vào việc trực quan hóa dữ liệu. Một bảng dữ liệu được phát triển cho Ducati hiển thị bản đồ phân khúc, xu hướng thời gian vòng đua và độ ổn định hiệu suất trên một màn hình duy nhất. Theo một dữ liệu khác, trong một phiên có 8 tay đua được theo dõi và khối lượng này tương đương với 41 vòng đua được tái tạo hoàn toàn qua phân tích video độ phân giải cao. Những con số nghe có thể hơi khoa trương, nhưng trên đường đua, mỗi mili giây đồng nghĩa với một thứ hạng phân hạng.

Tai nạn có được phân tích bằng telemetry không?

Một phần là có, nhưng phức tạp hơn bạn nghĩ. Trong các cuộc điều tra tai nạn, telemetry đương nhiên là một nguồn dữ liệu; tuy nhiên, các nghiên cứu cụ thể trong lĩnh vực học thuật chủ yếu dựa vào phân tích video và hình ảnh. Chẳng hạn, khi phân tích chuyển động học của vụ tai nạn tiềm ẩn thảm họa involving Johann Zarco và Francesco Bagnaia tại MotoGP Áo tháng 8 năm 2020, dữ liệu hình ảnh và chuyển động học đã được sử dụng. Tương tự, cuối năm 2024, vụ ngã high-side của năm tay đua MotoGP đang mặc công nghệ túi khí đã được điều tra qua các bản ghi video và túi khí. Nói cách khác, dữ liệu rất quan trọng trong phân tích tai nạn, nhưng riêng nó vẫn chưa đủ; hình ảnh, cảm biến và bản ghi thiết bị an toàn được đánh giá cùng nhau.

Cuộc Chạy Đua Dữ Liệu: Đội Lớn Hay Đội Nhỏ?

Nói thẳng đi: dữ liệu đứng về phía pháo đài vững chắc hơn. Các nhà sản xuất chi hàng triệu mỗi năm để cải thiện hệ thống điện tử của họ thêm một chút. Ducati là một trong những cái tên tiên phong trong lĩnh vực này; họ lập bản đồ xe máy theo phong cách cá nhân của tay đua và tinh chỉnh bằng quản lý điện tử, gần như đã xây dựng một văn hóa đội đua bằng dữ liệu.

Các đội nhà máy, tức là các đội chính của Ducati, Honda, Yamaha, KTM và Aprilia, là những đội có ngân sách và nguồn nhân lực lớn nhất. Còn các đội vệ tinh là những đội thuê xe máy, hoạt động với nguồn lực kỹ thuật hạn chế hơn. Hệ quả của điều này rất rõ ràng: họ có thể thu thập cùng một lượng dữ liệu, nhưng số lượng chuyên gia phân tích và ngân sách thì không phải lúc nào cũng như nhau. Điểm yếu của các đội nhỏ trong lĩnh vực này là một lợi thế cạnh tranh thực sự, thấm vào từng vòng đua trên đường đua.

Hãy cùng tóm tắt các cấp kỹ thuật bằng một bảng:

Telemetry Có Giải Quyết Được Mọi Thứ Không?

Không, và hãy thẳng thắn về vấn đề này. Các đội MotoGP sở hữu một kho dữ liệu khổng lồ, từ áp lực phanh, mức độ sử dụng ga cho đến góc nghiêng và chuyển động của hệ thống treo. Những dữ liệu này có thể cho thấy tay đua đang mất thời gian ở đâu. Nhưng dữ liệu không thể áp dụng được một kỹ thuật mà bản thân nó không thể hiện thực trên thực tế. Nói ngắn gọn, các biểu đồ không thể thay thế yếu tố con người; dù phản hồi từ các cảm biến có phong phú đến đâu, việc áp dụng chúng trên đường đua vẫn là công việc của tay đua. Theo tôi, khi nói đến kỹ thuật xuất sắc nhất, điều đầu tiên hiện lên trong đầu là việc tay đua vẫn luôn là con người quan trọng nhất của đội.

Nếu nhìn vào xu hướng chung của các môn đua xe thể thao, bức tranh càng trở nên thú vị hơn: trí tuệ nhân tạo và học máy có thể tạo ra các chiến lược gần như hoàn hảo trước cuộc đua, găng tay sinh trắc học đã ghi lại mức độ căng thẳng, độ bão hòa oxy trong máu và nhịp tim. Nhưng một giới hạn đã được đặt ra: trong lúc đua, không thể can thiệp hai chiều vào tay đua. Nghĩa là hệ thống theo dõi, gợi ý, hướng dẫn nhưng cuối cùng, tay lái chứ không phải vô lăng, vẫn hoàn toàn nằm trong tay tay đua.

Tóm lại: Cuộc Đua Vô Hình

Trong MotoGP, telemetry là một hệ thần kinh khổng lồ theo dõi từng chuyển động piston của chiếc xe máy, nuôi dưỡng các trợ lý điện tử, chuyển sự phát triển của tay đua thành các biểu đồ và trải dài từ nhà máy đến bức tường pit. Nhưng mục đích của hệ thống này không phải là điều khiển tay đua, mà là giữ cho anh ấy và các kỹ sư một tấm gương để đưa ra những quyết định tốt hơn. Trong những ngày mà các quy định năm 2027 đưa dung tích động cơ từ 1000cc xuống 850cc và thu hẹp khí động học, các cải thiện sẽ được tìm kiếm trong phần mềm và dữ liệu, cuộc đua vô hình này quan trọng hơn bao giờ hết. Theo bạn, trong thời đại dữ liệu này, chức vô địch tiếp theo sẽ thuộc về tay đua giỏi nhất hay đội dữ liệu giỏi nhất? Tôi nghĩ nó sẽ nằm ở nơi cả hai giao nhau.

Nguồn tham khảo

• What Electronics Are Used in MotoGP Bikes?
• What Is the Role of a MotoGP Race Engineer?
• Data analysis in motorcycle racing: How telemetry boosts performance
• Videometry in MotoGP - what is it and why are they using it?
• How telemetry and data in motorsport is changing
• MotoGP: How Ducati goes racing with data
• Lenovo powers a first-of-its-kind data dashboard for Ducati
• Từ dữ liệu đến đường đua: tăng tốc hiệu suất trong MotoGP 2025
• Phân tích động học mô tả về vụ tai nạn tiềm ẩn bi kịch (MDPI, 2020)
• Ngã high-side: Phân tích video và dữ liệu túi khí thu thập trong các tai nạn đua xe
• Tại sao telemetry không thể giải quyết mọi thứ trong MotoGP?