AI-डिज़ाइन EV रेसकार: DRG-Lola से सीखें तेज़ एयरोडायनामिक्स

19/11/2025 को एक ऐसा इलेक्ट्रिक रेसिंग कॉन्सेप्ट सामने आया, जिसका दावा सुनकर कई पेट्रोलहेड्स भौंहें उठा लेंगे: मोनाको जैसे धीमे, टाइट ट्रैक पर F1 से भी तेज़। नाम है DRG-Lola—Lola Cars और रेसर-इंजीनियर सोच वाले Lucas di Grassi का प्रोजेक्ट। इसकी सबसे दिलचस्प बात सिर्फ 804 hp या 60 kWh बैटरी नहीं है, बल्कि वो तरीका है जिससे यह कार कम स्पीड वाले कॉर्नर्स में भी ज़बरदस्त ग्रिप निकालती है: ट्विन “सक्शन” टर्बाइन्स जो कार के नीचे से हवा खींचकर डाउनफोर्स पैदा करती हैं।

मेरे हिसाब से यह कहानी “रेसिंग का खिलौना” भर नहीं है। यह एक साफ़ संकेत है कि AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) अब वाहन डिज़ाइन, एयरोडायनामिक्स, बैटरी और कंट्रोल स्ट्रैटेजी—चारों को एक साथ जोड़कर प्रदर्शन का नया स्तर सेट कर रही है। और यही वजह है कि यह पोस्ट “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ में फिट बैठती है: रेस ट्रैक पर आज जो कामयाब होगा, वही कल रोड-कार में सस्ता, सुरक्षित और कुशल बनकर आएगा।

DRG-Lola का असली आइडिया: धीमे कॉर्नर में भी 3G ग्रिप

सीधा जवाब: DRG-Lola की खासियत यह है कि यह लो-स्पीड पर भी हाई डाउनफोर्स बना सकती है, इसलिए धीमे कॉर्नर्स में लगभग 3G तक लैटरल ग्रिप का लक्ष्य रखा गया है।

परंपरागत एयरोडायनामिक्स (विंग, डिफ्यूज़र) का एक स्वभाव है: स्पीड बढ़े तो डाउनफोर्स बढ़ता है। मोनाको जैसे ट्रैक में दिक्कत यही है—कोने धीमे हैं, इसलिए विंग का फायदा सीमित। DRG-Lola इस गैप को “फैन/टर्बाइन सक्शन” से भरती है।

• पावरट्रेन: 2 इलेक्ट्रिक मोटर्स, फ्रंट + रियर एक्सल, कुल 600 kW (804 hp)
• बैटरी: 60 kWh, मॉड्यूल्स ड्राइवर के दोनों तरफ़
• एयरो: हाई स्पीड पर अंडरबॉडी + रियर डिफ्यूज़र से डाउनफोर्स; लो स्पीड पर ट्विन सक्शन टर्बाइन्स
• लक्ष्य: मोनाको पर F1 से लगभग 4.3 सेकंड प्रति लैप तेज़ (सिमुलेशन के आधार पर)

यहाँ एक और डिजाइन निर्णय महत्वपूर्ण है: कवर्ड व्हील्स (पहियों को ढकना)। सिंगल-सीटर में खुला पहिया अक्सर ड्रैग बढ़ाता है। कवर्ड व्हील्स से ड्रैग कम होता है, जिससे ऊर्जा की बचत और रेंज/रेस-डिस्टेंस बढ़ती है।

AI यहाँ “इंजन” नहीं, डिज़ाइनर और रणनीतिकार है

सीधा जवाब: DRG-Lola जैसी कारें दिखाती हैं कि AI का सबसे बड़ा रोल ज्यादा हॉर्सपावर नहीं, बल्कि सही जगह सही डाउनफोर्स, कम ड्रैग, और ऊर्जा-प्रति-लैप को ऑप्टिमाइज़ करना है।

रेसिंग में 1-2% सुधार भी बड़ा होता है। AI/ML टूल्स यही 1-2% कई जगह से जोड़कर 10% बना देते हैं। खासकर EV में, जहाँ बैटरी ऊर्जा सीमित है, वहाँ एयरो + कंट्रोल + थर्मल एक साथ खेलते हैं।

1) AI-आधारित एयरो ऑप्टिमाइज़ेशन: CFD से आगे “डिज़ाइन सर्च”

DRG-Lola के केस में फोकस साफ है: लो-स्पीड डाउनफोर्स के लिए टर्बाइन्स, हाई-स्पीड के लिए अंडरबॉडी। AI यहाँ क्या करता?

• जनरेटिव डिज़ाइन (Generative Design): हजारों एयरो ज्योमेट्री वैरिएंट्स बनाकर लक्ष्य फ़ंक्शन के हिसाब से चुनना (जैसे: डाउनफोर्स/ड्रैग अधिकतम)
• सरोोगेट मॉडलिंग: CFD बहुत महंगा है; AI “approximate CFD” बनाकर तेज़ी से सैकड़ों इटरेशन चला सकता है
• मल्टी-ऑब्जेक्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन: डाउनफोर्स बढ़े, लेकिन ड्रैग/एनर्जी/टायर वियर न बिगड़े—यह ट्रेड-ऑफ़ AI बेहतर संभालता है

टर्बाइन-सक्शन का खास AI एंगल: फैन स्पीड, फ्लो रेट और वॉल्यूमेट्रिक एफिशिएंसी को ट्रैक के सेक्शन के हिसाब से बदलना। यानी “हर कोने पर वही सेटिंग” नहीं—सिचुएशन के हिसाब से सेटिंग।

2) AI-संचालित कंट्रोल: 3G ग्रिप तभी काम की है जब आप उसे इस्तेमाल कर सकें

3G सुनने में अच्छा लगता है, पर इसे सुरक्षित और तेज़ी से उपयोग करने के लिए कंट्रोल सिस्टम को बहुत समझदार होना पड़ता है। EV में यह फायदा है कि मोटर्स की टॉर्क रिस्पॉन्स बहुत तेज़ होती है। AI आधारित कंट्रोल यहाँ काम आता है:

• ट्रैक्शन कंट्रोल + टॉर्क वेक्टरिंग: फ्रंट/रियर और लेफ्ट/राइट टॉर्क का ऐसा वितरण कि कार “खींचे” नहीं, “कटे”
• फैन डाउनफोर्स कंट्रोल: लो-स्पीड में फैन से ग्रिप बढ़े, पर ब्रेकिंग/टर्न-इन पर बैलेंस न बिगड़े
• मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (MPC): अगले 1–2 सेकंड की स्टेट (स्पीड, यॉ, स्लिप) का अनुमान लेकर कंट्रोल फैसले

यह वही दिशा है जहाँ AI ड्राइवर-असिस्ट और स्वायत्त रेसिंग (जैसे A2RL) एक-दूसरे से सीखते हैं: सेंसर फ्यूज़न, स्टेट एस्टीमेशन, और रिस्क-बेस्ड प्लानिंग।

3) AI-आधारित बैटरी और थर्मल स्ट्रैटेजी: तेज़ होने का मतलब ज़्यादा गर्म होना

EV रेसिंग में “फास्ट लैप” अक्सर “हॉट लैप” भी होता है। बैटरी, इन्वर्टर और मोटर—सबकी सीमा तापमान है। AI का सबसे प्रैक्टिकल फायदा:

• थर्मल प्रेडिक्शन: किस सेक्शन में कितनी हीट बनेगी—पहले से अनुमान
• पावर कैपिंग स्ट्रैटेजी: जहाँ टाइम गेन ज्यादा है, वहाँ पावर; जहाँ कम है, वहाँ बचत
• ऊर्जा-प्रति-लैप ऑप्टिमाइज़ेशन: DRG-Lola का दावा है कि ऊर्जा की जरूरत F1 के मुकाबले बहुत कम हो सकती है; AI इसी “कहाँ खर्च करें-कहाँ बचाएं” को गणित में बदलता है

मेरी राय में 2026 के बाद मोटरस्पोर्ट में असली प्रतियोगिता “पावर” से ज़्यादा सॉफ्टवेयर, डेटा और थर्मल मैनेजमेंट में होगी।

सक्शन टर्बाइन्स बनाम पारंपरिक विंग: AI किसे चुनता?

सीधा जवाब: AI “किसे चुनें” नहीं, बल्कि “कब और कितना” तय करने में श्रेष्ठ है—और यही फैन-आधारित डाउनफोर्स को और असरदार बनाता है।

RSS कहानी के अनुसार, सक्शन फैन कन्वेंशनल रियर विंग की तुलना में डाउनफोर्स प्रति यूनिट ऊर्जा में ज्यादा कुशल हो सकते हैं (क्योंकि विंग ड्रैग भी बढ़ाता है)। लेकिन इसके साथ सवाल भी आते हैं:

• क्या फैन सिस्टम का वज़न, विश्वसनीयता और रख-रखाव व्यवहारिक है?
• क्या रेगुलेशन इसकी अनुमति देंगे (रेस सीरीज़ में अक्सर सीमाएँ होती हैं)?
• क्या गंदगी/डिब्रिस, पानी, या कर्ब्स पर फ्लो टूटेगा?

यहीं AI-आधारित डिजिटल ट्विन काम आता है: कार, ट्रैक, मौसम, टायर, और डिब्रिस—सबका एक सिमुलेटेड “जुड़वां” मॉडल। फिर हजारों वर्चुअल रन से पता चलता है कि सिस्टम कहाँ फेल होगा, कहाँ चमकेगा।

“अच्छा एयरो वही नहीं जो सबसे ज़्यादा डाउनफोर्स दे; अच्छा एयरो वह है जो डाउनफोर्स सही समय पर दे—और AI इसी समय को पकड़ता है।”

रेसिंग से रोड EV तक: भारत के संदर्भ में 4 सीखें

सीधा जवाब: DRG-Lola जैसे कॉन्सेप्ट भारत में बिकने वाली EVs को सीधे 3G नहीं देंगे, लेकिन AI के जरिए एफिशिएंसी, स्थिरता, और सुरक्षा ज़रूर बेहतर करेंगे।

भारत में 2025-26 के आसपास EV अपनाने की रफ्तार बढ़ रही है—चार्जिंग नेटवर्क, शहरों में डिलीवरी फ्लीट, और प्रीमियम सेगमेंट—सबमें हलचल है। रेसिंग टेक यहाँ चार व्यावहारिक दिशाएँ दिखाती है:

1. एयरो-एफिशिएंसी का ROI: हाईवे रेंज में एयरो का असर बड़ा है। AI से बॉडी शेप/अंडरबॉडी पैनलिंग का सुधार सीधे रेंज बढ़ा सकता है।
2. सॉफ़्टवेयर-डिफाइंड हैंडलिंग: टॉर्क वेक्टरिंग और ब्रेक-बाय-वायर को AI ट्यूनिंग से बेहतर कॉर्नरिंग और स्थिरता मिलती है—खासकर बारिश/खराब सड़कों पर।
3. थर्मल मैनेजमेंट: भारतीय गर्मी में बैटरी कूलिंग का महत्व बढ़ जाता है। AI से प्रीडिक्टिव कूलिंग रेंज और बैटरी लाइफ बढ़ा सकती है।
4. वेट रेस/वेट रोड सेफ्टी: कवर्ड व्हील्स का विचार सीधे कॉपी नहीं होगा, पर स्प्रे और पानी के व्यवहार का AI-आधारित मॉडलिंग रोड सेफ्टी फीचर्स में मदद करेगा।

“People Also Ask” स्टाइल: आपके मन में आने वाले 5 सवाल

क्या DRG-Lola सच में F1 से तेज़ होगी?

सिमुलेशन के अनुसार मोनाको जैसे ट्रैक पर टाइम गेन संभव दिखाया गया है। वास्तविक दुनिया में टायर, ट्रैक कंडीशन और नियम बड़ी भूमिका निभाते हैं।

60 kWh बैटरी के साथ 804 hp कितना व्यावहारिक है?

रेसिंग में पावर डिलीवरी और ड्यूरेशन रणनीति पर निर्भर है। AI-आधारित एनर्जी मैनेजमेंट से “कहाँ फुल पावर” तय होता है।

सक्शन फैन सिस्टम का सबसे बड़ा फायदा क्या है?

लो-स्पीड पर भी डाउनफोर्स। यही मोनाको-टाइप ट्रैक में समय बचाता है।

इसका AI से सीधा संबंध कहाँ है?

एयरो ज्योमेट्री ऑप्टिमाइज़ेशन, फैन/टॉर्क कंट्रोल, और थर्मल/एनर्जी स्ट्रैटेजी—तीनों में AI वास्तविक बढ़त देता है।

क्या यह टेक्नोलॉजी आम EVs में आएगी?

फैन-डाउनफोर्स नहीं भी आए, तो भी AI-आधारित एयरो और कंट्रोल ट्यूनिंग पहले से रोड कारों में बढ़ रही है—और आगे तेज़ होगी।

अगला कदम: अगर आप EV/ऑटो टीम में हैं, तो अभी क्या करें?

सीधा जवाब: AI को “डेमो” नहीं, वर्कफ़्लो बनाइए—डिज़ाइन से लेकर टेस्टिंग तक।

अगर आप OEM, स्टार्टअप, या सप्लायर साइड पर हैं, तो यह रोडमैप व्यावहारिक है:

1. डेटा पाइपलाइन तय करें: CFD/विंड टनल/ट्रैक टेस्ट का डेटा एक फॉर्मेट में लाएँ
2. डिजिटल ट्विन MVP बनाएं: पहले एक सबसिस्टम चुनें—जैसे थर्मल या एयरो
3. सरोोगेट मॉडल लगाएँ: 10x–100x तेज़ इटरेशन का लाभ यहीं मिलता है
4. कंट्रोल ट्यूनिंग में AI: टॉर्क वेक्टरिंग/ट्रैक्शन/रीजन ब्रेकिंग—इनमें “ऑटो-ट्यून” से समय और प्रदर्शन दोनों बचते हैं

मैंने कई टीमों में एक पैटर्न देखा है: लोग AI को “अलग प्रोजेक्ट” बना देते हैं। बेहतर तरीका यह है कि AI को इंजीनियरिंग के रोज़मर्रा टूलकिट में उतार दें—जैसे CAD/CFD है, वैसे ही ML-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन।

अगली पोस्ट में इसी सीरीज़ के तहत हम यह तोड़ेंगे कि AI-ड्रिवन एयरो ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए कौन-से डेटा, मीट्रिक्स और वर्कफ़्लो सबसे जल्दी ROI देते हैं—रेसिंग और रोड EV दोनों के लिए। क्या आपकी टीम “डाउनफोर्स” से ज़्यादा “डाउनफोर्स प्रति वॉट” माप रही है?