En una demostración realizada en conjunto con Google Cloud, el auto prototipo GENBETA de la Formula E descendió mil metros verticales por una carretera alpina en Francia, utilizando únicamente el modo ‘free-wheel’ y frenado regenerativo para generar la energía suficiente que le permitió completar una vuelta al icónico Circuito de Mónaco.

Producido por Red Bull Media House en colaboración con el equipo de marketing de Google Cloud, el proyecto destacó no solo la agilidad y desempeño del auto en el descenso técnico desde la cima del Col de Braus, sino también la tecnología de regeneración de energía del auto GENBETA.

Partiendo con la energía mínima necesaria solo para encender el vehículo, la hazaña fue realizada por James Rossiter, piloto de pruebas de Formula E y ex Team Principal de Maserati MSG Racing.

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, lo que convierte a estos autos en algunos de los más eficientes y sostenibles del mundo. Esta eficiencia no solo es clave para Formula E, sino también para sus socios como ABB, que desarrollan tecnología diseñada para superar los estándares de eficiencia en diversas industrias.

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.

¿Cómo lo lograron?

Para hacer realidad Mountain Recharge, Formula E 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?

¿Qué tecnología se utilizó?

-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.

Al respecto, Alex Aidan, VP de Marketing de la Formula E, comentó: “esto no es solo otra historia llamativa de carreras, es 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. Se trata de desarrollar tecnología preparada para las circunstancias del día a día y diseñada para superar los límites”.

Por su parte, Guillaume Roques, director Senior de Marketing para EMEA de Google Cloud, agregó, “en Google Cloud nos especializamos en ayudar a nuestros socios a resolver desafíos únicos con datos e inteligencia artificial, y el proyecto Mountain Recharge es una demostración fantástica de cómo la IA puede abordar problemas complejos del mundo real. Con nuestras tecnologías, pudimos modelar la física detallada del descenso y calcular con precisión el potencial de regeneración. Esto no se trata solo de autos de carrera; se trata de cómo nuestras capacidades de IA pueden ayudar a cualquier organización a optimizar su eficiencia y sostenibilidad al convertir datos en información útil”.