Barana: «Gigi motiviert uns, innovativ zu denken»

Ducati ist zweifelsohne der Technologie-Führer in der MotoGP. Sie haben den Massendämpfer eingeführt, sie waren die ersten, die mit der Aerodynamik experimentierten, und sie haben die Systeme zur Fahrwerkshöhenverstellung entwickelt.

SPEEDWEEK.com sprach mit Davide Barana, dem technischen Leiter der Entwicklung bei Ducati Corse. Er erklärte, weshalb der italienische Hersteller in der MotoGP technisch die Nase vorn hat.

Davide, was macht Ducati so stark im Technologiebereich?

Es gibt viele Gründe. Einer ist vielleicht die Herangehensweise, mit der wir unser GP-Projekt im Jahr 2001 begonnen haben. Wir haben unser Projekt auf einem wissenschaftlichen Ansatz, auf Ingenieurwissen aufgebaut. Damals basierte der Motorradrennsport noch auf der Erfahrung einiger Techniker, die wussten, wie ein Motorrad gebaut, gemanagt und entwickelt werden muss.

Wir fingen von null an, vielleicht inspiriert von der Formel 1. Unser Motorrad war von Anfang an bei bestimmten Lösungen recht innovativ. Und dieser Ansatz hat uns geholfen, unser Wissen und Know-how aufzubauen und eine starke Gruppe von Experten und Wissenschaftlern zu kreieren, die die Grundlage für die Entwicklung neuer Ideen bildet.

Denn man kann eine neue Idee haben, aber man muss auch die Werkzeuge und das Wissen haben, um sie zu entwickeln. Das ist meiner Meinung nach der erste Grund.

Und dann, von Anfang an und insbesondere als Gigi Dall’Igna zu Ducati kam, haben wir die Innovation stark vorangetrieben. In dieser Hinsicht ist Gigi ein Meister, denn sein Ansatz ist sehr innovationsorientiert. Und das bedeutet, dass man, wenn jemand eine innovative Idee vorschlägt, ob klein oder groß, zuerst die Vorteile, die sie bieten kann, auf die Liste setzen muss und erst danach die Risiken und Probleme, die sie mit sich bringen kann.

Denn manchmal – ich würde sagen, sehr oft – schlägt man seinem Chef etwas vor, und er sagt: «OK, sag mir, was das Risiko ist, und ich sage dir, was das Problem ist.» Probleme sind ein Teil des Innovationsprozesses.

Aber bei Gigi ist es so, dass er, wenn die möglichen Vorteile interessant sind, egal wie groß die Schwierigkeiten sind, als Erster sagt: «Mach weiter.» Gigi ist der erste, der die Gruppe dazu motiviert, innovativ zu denken – ungeachtet der Schwierigkeiten, die die Innovation mit sich bringen kann. Meiner Meinung nach hat diese Denkweise zusammen mit einem wissenschaftlich-technischen Ansatz den Unterschied ausgemacht.

Und in Italien gibt es großartige Ingenieurschulen...

Ja, ich denke schon – das ist auch ein Teil der Geschichte. Die Universitäten in Italien haben Vor- und Nachteile, wie überall. Der Vorteil ist, dass ein Ingenieurstudium sehr schwierig ist, weil man zuerst ein sehr gutes Wissen in Mathematik und Physik erwerben muss. Das ist manchmal ein bisschen weit weg von der praktischen Anwendung, aber man hat eine sehr starke physikalische Basis, die einem hilft – insbesondere, wenn man in einem sehr technologischen Umfeld wie der MotoGP tätig ist. Das hat mir sehr geholfen.

Ich denke, das ist ein Merkmal der europäischen Universitäten – vielleicht in Frankreich, Italien, Spanien; besonders Italien. Ich kenne Italien, weil ich dort studiert habe. Ja, wenn ich sagen müsste, was der Grund dafür ist, würde ich sagen, es ist hauptsächlich das System.

Was ist der nächste Schritt? Künstliche Intelligenz ist derzeit das große Thema, und es sieht so aus, als ob Ducati auch in diesem Bereich einen Schritt voraus ist – mit all der Simulationstechnologie, vor allem bei der Reifenabnutzung.

Sicher. Interfacial AI ist die nächste Stufe und sie ist bereits da. Wir wenden sie bereits in spezifischen Anwendungen an.

Für die Simulation?

Für die Simulation, um bestimmte physikalische Sachverhalte zu modellieren, die sehr komplex sind, wenn man sie mit einem physikalischen Ansatz angeht. Das heißt, man baut ein physikalisches Modell, das am Ende ein mathematisches Modell auf der Grundlage der Fragestellung ist. Manchmal ist dieser Ansatz, der seit vielen Jahren der Standard ist, gescheitert, weil das Phänomen, das man zu beschreiben versucht, sehr komplex ist und sich nur sehr schwer in eine Reihe von Standardgleichungen bringen lässt.

Wir haben auch versucht, den KI-Ansatz zu erforschen. Das heißt, man gibt der KI die Aufgabe, eine Korrelation zwischen Input und Output herzustellen, was manchmal sehr kompliziert ist. Ein Beispiel dafür ist die Modellierung von Reifen. Denn Reifen sind sehr komplex und nicht linear. Mit KI gibt es dieses Material, das mit einem Standardansatz nur sehr schwer zu erfassen ist.

Dies ist zum Beispiel eine Anwendung. Es gibt noch viele andere, die ich natürlich nicht verraten kann. Aber wir expandieren mehr und mehr, auch mit unseren Partnern, die uns auch die nötige Rechenleistung zur Verfügung stellen, denn KI ist sehr rechenintensiv, wenn man große Algorithmen ausführen will.

Ich bin auch sehr zuversichtlich, was zum Beispiel die Technologie eines Chatbots angeht. In unserem normalen Leben können wir einem Chatbot jede Frage stellen, die uns in den Sinn kommt. Aber du kannst deinen Chatbot auch auf der Grundlage deines historischen Wissens aufbauen. Vielleicht hilft es dir, sich an die Daten zu erinnern, die du vor vielen Jahren gesammelt und du vergessen hast. Du kannst dir vorstellen, wie schwierig es ist, sich an 20 Jahre Entwicklung zu erinnern. Auch die Leute kommen und gehen.

Auf diese Weise kann man die Erinnerung in der Rennabteilung bewahren?

Du kannst einen Chatbot fragen, was passiert ist, als wir dieses Ding getestet haben. Oder im normalen Leben hat man es mit langen Berichten zu tun. Du fragst die KI, ob sie ihn für dich zusammenfassen kann, um Zeit beim Lesen zu sparen. Wir sind immer voll mit E-Mails und haben keine Zeit, alles zu lesen, was wir erhalten. Die Anwendungen sind sehr umfangreich – man muss offen sein, um es zu versuchen. Aber ich bin ziemlich begeistert von den Möglichkeiten der KI, die wir nicht nur in unserem Job, sondern auch in unserem Leben für die Zukunft haben.

Und wie siehst du die Entscheidung, die Technologie in der MotoGP ab dem Jahr 2027 zu reduzieren?

Manchmal wünscht man sich als Ingenieur natürlich mehr Freiheiten, denn es gibt einem die Möglichkeit, neue Bereiche zu erforschen und etwas Neues zu erfinden, wenn man weniger eingeschränkt ist. Andererseits zwingen einen gewisse Beschränkungen dazu, cleverer zu sein und auch innerhalb dieser Beschränkungen Raum zu finden, um hier und da einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Außerdem kann es den Unternehmen helfen, die über weniger Ressourcen verfügen. Wenn wir eine völlig freie Regulierung haben, können Unternehmen, die über mehr Mittel verfügen als wir, vielleicht verrückte Projekte finanzieren, die wir uns nicht leisten können. Mit einem begrenzten Entwicklungsbereich wird der Wettbewerb für alle Konkurrenten vielleicht fairer.

Bist du überrascht, dass Honda so lange braucht, um den Abstand zu Ducati zu verringern?

Ja, das überrascht mich schon. Es ist schwer zu verstehen, denn wenn man ein internes Problem in seinem Unternehmen hat, ist es manchmal schwierig zu verstehen, was genau falsch ist und/oder was korrigiert werden muss. Einen Mitbewerber danach zu fragen, macht es noch schwieriger.

Jetzt gewinnen wir viel, aber vor zehn Jahren waren wir in einer völlig anderen Position. Aus unserer Erfahrung heraus ist es das Schlimmste, was man tun kann, zu denken, dass man sich in ein paar Monaten erholen kann. Es gibt viele Möglichkeiten, der Verwirrung noch mehr Verwirrung hinzuzufügen.

Meiner Meinung nach liegt die Lösung nicht darin, die Leute auszutauschen. Man muss ein mittelfristiges oder langfristiges Programm aufstellen, um die Menschen zu stabilisieren. Meiner Meinung nach ist es viel wichtiger, an den Menschen zu arbeiten, um ihr Vertrauen zurückzugewinnen. Wenn du glaubst, dass du das Problem in sechs Monaten oder einem Jahr lösen kannst, dann liegst du vielleicht falsch.