Waghalsige Bergabfahrt lädt Rennwagen auf
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Formel E und Google Cloud haben bei einer waghalsigen Bergabfahrt einen GENBETA-Boliden ausschließlich durch Energierückgewinnung (Rekuperation) aufgeladen – genug für eine volle Runde auf der Rennstrecke in Monaco.
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Für die 1.000 Meter lange Talfahrt auf einer französischen Alpenstraße im Freilaufmodus nutzte Google AI Studio künstliche Intelligenz, um die Route zu planen, optimale Bremspunkte zu berechnen und die durch Schwerkraft gewonnene Energie zu analysieren.
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Das Projekt unterstreicht die beeindruckende Fähigkeit der Formel-E-Autos zur Rekuperation, wodurch sie während eines Rennens 40 % der benötigten Energie selbst erzeugen.
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Diese Ausrichtung des GENBETA-Projekts passt perfekt zum Titelsponsor der Serie, ABB, der Industrien dabei unterstützt, effizientere, sauberere und wegweisende Technologielösungen zu entwickeln.
Die Formel E hat mit ihrem neuesten GENBETA-Projekt „Mountain Recharge“ erneut Maßstäbe in Sachen elektrischer Leistung, Innovation und Partnerintegration gesetzt.
In einer kühnen Demonstration in Zusammenarbeit mit Google Cloud ließ die Formel E ihren GENBETA-Entwicklungsrennwagen 1.000 Höhenmeter eine französische Alpenstraße im „Freilaufmodus“ hinabrollen. Allein durch die Bremsenergie-Rückgewinnung (Rekuperation) sammelte das Fahrzeug genug Energie, um eine komplette Runde auf dem legendären Circuit de Monaco zu fahren.
Das Projekt, gefilmt und produziert von Red Bull Media House in Partnerschaft mit dem Marketing von Google Cloud, stellte nicht nur die Performance des Autos auf der Bergstrecke vom Gipfel des Col de Braus unter Beweis, sondern vor allem die Rekuperationsleistung des GENBETA-Fahrzeugs.
Die waghalsige Abfahrt wurde von James Rossiter, Formel-E-Testfahrer und ehemaliger Teamchef von Maserati MSG Racing, durchgeführt. Zu Beginn hatte das Auto lediglich genug Energie, um die Systeme zu starten.
Die 22 Fahrer der Formel E müssen, obwohl sie mit vollen Batterien starten, während jedes Rennens mindestens 40 % der benötigten Energie durch Rekuperation selbst erzeugen. Das macht die Boliden zu den effizientesten und nachhaltigsten Rennwagen überhaupt. Dieser Fokus auf Effizienz ist nicht nur für die Formel E zentral, sondern auch für Partner wie ABB, die Technologien entwickeln, die darauf ausgelegt sind, die Effizienz in verschiedensten Branchen zu steigern.
Im Rennmodus kann das Fahrzeug beeindruckende 600 kW Energie zurückgewinnen (250 kW über die vordere und 350 kW über die hintere Antriebseinheit). Das zeigt: Abbremsen kann genauso kraftvoll sein wie Beschleunigen.
Wie funktionierte das Ganze?
Für die Umsetzung von „Mountain Recharge“ kooperierte die Formel E mit Google Cloud, ihrem offiziellen Partner für Cloud-Technologie und -Sicherheit. Unterstützung leisteten zudem die GENBETA-Partner ABB, Hankook und SABIC.
Mithilfe der KI-gestützten Lösungen von Google Cloud, insbesondere der Gemini API über Google AI Studio, prüften Formel E und Google Cloud die Machbarkeit: Kann der GENBETA- Rennwagen beim Bergabrollen durch Rekuperation genug Energie für eine volle 3,337 km lange Runde auf dem Circuit de Monaco erzeugen?
Die eingesetzte Technologie:
Integration von Google Cloud
- Google AI Studio: Die Gemini API wurde über Google AI Studio genutzt, um die komplexen Variablen der Abfahrt zu analysieren. Das KI-Modell half, optimale Bremspunkte zu finden, den Einfluss von Geschwindigkeit, Gewicht und Schwerkraft zu berechnen und die Fahrweise für maximale Energierückgewinnung zu optimieren.
- BigQuery: Die serverlose Daten- und KI-Plattform von Google Cloud sammelte, speicherte und analysierte Echtzeit-Telemetriedaten vom Fahrzeug während der Abfahrt für Überprüfung und Analyse.
- Firebase: Mit der Anwendungsentwicklungsplattform Firebase wurde schnell eine Dashboard-Anwendung erstellt. Damit konnten Renningenieure die Fahrzeugdaten aus BigQuery in Echtzeit auf ihren Chromebooks und Pixel- Geräten visualisieren.
- NotebookLM: Googles KI-gestützter Recherche- und Schreibassistent NotebookLM half während des Projekts dabei, technische Daten, Logistikpläne und Ingenieursdaten zu bündeln und die Zusammenarbeit zwischen den Teams zu erleichtern.
Die gewonnene Energie: Allein durch die Nutzung der potenziellen Energie der Schwerkraft konnte das Auto zwischen 1,6 und 2,0 kWh Energie zurückgewinnen – genug für die gesamte 3,337 km lange Rennstrecke. Das entspricht der Energie, um fast 60 Google Pixel 9 Pro XL Smartphones vollständig aufzuladen, nur durch Rekuperation.
Alex Aidan, VP Marketing, Formel E:
„Dies ist mehr als nur eine spektakuläre Renngeschichte – es ist ein Beispiel dafür, wie hocheffiziente Rekuperation und Cloud-basierte KI unsere Sicht auf Mobilität, Energieoptimierung und Nachhaltigkeit revolutionieren können. Diese Herausforderung zeigt, welche realen Probleme die Technologie von Google Cloud und unserer Partner lösen kann – von der Rekuperation in Straßenautos über dynamische Routenplanung für Lieferdienste bis hin zum effizienten Energiemanagement in Smart Cities. Es geht darum, Technologie zu entwickeln, die Alltagsanforderungen meistert und gleichzeitig Spitzenleistungen ermöglicht.
Bei der Formel E und mit dem GENBETA-Projekt wollen wir Grenzen verschieben und Dinge tun, von denen andere noch nicht einmal geträumt haben. Die schnelle Entwicklung unserer Partnerschaft mit Google Cloud und unsere langjährige Beziehung zu ABB zeigen nicht nur das Potenzial der Technologie, den Rennsport zu verändern, sondern auch, wie globale Marken ihre Geschichten und Produkte durch wirkungsvolle Zusammenarbeit zum Leben erwecken.“
Guillaume Roques, Senior Director, EMEA Marketing, Google Cloud:
„Google Cloud unterstützt Partner gerne dabei, einzigartige Herausforderungen mithilfe von Daten und KI zu meistern. Das ‚Mountain Recharge‘-Projekt demonstriert eindrucksvoll, wie KI komplexe, reale Probleme angehen kann. Mit unseren Technologien konnten wir die komplizierte Physik der Abfahrt modellieren und das Potenzial zur Energierückgewinnung präzise berechnen. Das ist nicht nur für Rennwagen relevant; unsere KI-Fähigkeiten können jeder Organisation helfen, durch die Umwandlung von Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse effizienter und nachhaltiger zu werden.“