“Simplemente use ChatGPT” es un comentario que vemos casi a diario cuando surge el tema del ajuste de la ECU, pero ¿es realmente viable?
En este video, un preparador profesional con más de 20 años de experiencia práctica pone a prueba esta idea y descubre si la IA representa una amenaza real para su trabajo. El objetivo es simple: generar las tres tablas principales que normalmente se utilizan para poner en marcha un coche de forma segura: eficiencia volumétrica (VE), lambda objetivo y sincronización del encendido.
A lo largo del camino, ChatGPT muestra algunas fortalezas. Plantea preguntas de configuración sensatas, comprende el comportamiento general del motor y puede explicar conceptos de ajuste con claridad cuando se le plantean dificultades. También resulta útil como herramienta de debate al revisar registros y considerar posibles cambios.
Donde todo empieza a complicarse es en los detalles. Los puntos de corte de la tabla no coinciden con la ECU, los ejes de presión se suministran en un formato incorrecto, los valores de VE están limitados a niveles irrealistas para un motor turboalimentado de cuatro válvulas moderno, y la lambda objetivo bajo presión de sobrealimentación resulta más pobre de lo que la mayoría de los preparadores aceptarían. Incluso cuando el tiempo de encendido se acerca a un rango viable, la forma general y el nivel de conservadurismo plantean dudas sobre la seguridad de un verdadero "mapa base".
Las pruebas de dinamómetro ponen de manifiesto los riesgos. Se requieren grandes ajustes de combustible en circuito cerrado solo para mantener el motor cerca del objetivo, y sin ellos, el ajuste no sería ni remotamente seguro. Cuando se introduce un registro de datos en ChatGPT para realizar correcciones, al principio le cuesta interpretar lo que está sucediendo realmente hasta que se proporciona contexto significativo.
Si alguna vez te has preguntado si la inteligencia artificial puede reemplazar la experiencia de calibración real, este video muestra exactamente lo que sucede cuando la colocas frente al software y al dinamómetro.
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MARCAS DE TIEMPO
0:00 - ¿La IA reemplazará a los sintonizadores?
0:45 - ¿Puede ChatGPT sintonizar un Haltech Elite?
1:18 - Pidiendo un mapa base
2:45 - Configuración de nuestro coche
3:04 - El consejo de ChatGPT es impreciso
4:29 - Empecemos
5:00 - Salida en modo de voz vs. en modo de texto
6:38 - Las tres mesas que más importan
7:09 - La reclamación del archivo NSP y la alucinación de la IA
8:24 - Tabla VE en Excel | Primeras señales de alerta
9:06 - Por qué los números bajos de VE pueden hacer funcionar el motor con mezcla pobre
10:28 - Problemas con el eje MAP | Calibración vs. absoluta
11:16 - Puntos de interrupción/resolución correctos
12:00 - Inversión del eje de carga para NSP
12:39 - Copiar y pegar en NSP | La mesa se rompe
13:46 - Problemas en el primer arranque
14:22 - Forma de la mesa VE | Esto es MALO
15:23 - El argumento del límite del 90% de VE se desmorona
16:12 - Números realistas de Turbo VE
17:53 - Análisis de la tabla Lambda de destino
19:41 - Comparación con objetivos AFR "humanos"
21:39 - Pegando la tabla Lambda de IA | Sigo sin estar satisfecho
22:17 - Tabla de ignición base de GhatGPT
25:02 - ¿ChatGPT logró el tiempo de encendido de la base correcto?
27:21 - Comienza la prueba de dinamómetro | Observando la lambda y los ajustes de combustible
27:51 - Comprobación de la realidad con aceleración parcial | Los trimmers están trabajando duro
28:23 - Se alcanzan los límites del circuito cerrado | Sigue en la senda de la debilidad
28:44 - Aumento de la autoridad de recorte al 25%
29:16 - Impulso | Recorte del 23 % para mantener el objetivo
29:23 - Inactivo vs. Crucero | Rico por aquí, pobre por allá
30:12 - Intentando una carrera de rampa de todos modos
30:54 - Análisis del diagrama de dinamómetro | Potencia, sobrealimentación y lambda
31:21 - Por qué el circuito cerrado salvó el motor
32:08 - Revisión del registro | Lambda objetivo vs. real
32:39 - Impulso máximo cerca de Lambda 1
33:03 - Ajuste de combustible fijado al 25% durante la carrera
33:41 - ¿Puede ChatGPT solucionarlo desde un registro de datos?
34:10 - Exportación de registros de Haltech a CSV
34:30 - Solicitar a ChatGPT que analice la carrera de rampa
35:07 - Encabezados faltantes | Alimentando las etiquetas correctas
35:28 - Correcciones incorrectas | No se tiene en cuenta el circuito cerrado
36:14 - Adición de canal de compensación de combustible y unidades clarificadoras
36:41 - ChatGPT intenta extraer combustible de un mapa Lean
37:07 - Coaching de Modelos | La clave está en el agua
37:36 - Nuevas cifras de victorias en Europa | Ya en el estadio
38:08 - El problema de la tabla VE del “Monte Everest”
39:12 - Segunda carrera de rampa con correcciones de IA
39:42 - Mejor en algunos lugares | Feo en otros
40:01 - Revisión del registro de datos | Más cerca del objetivo
40:20 - Trims sigue trabajando duro
40:44 - Resumen | Las tres mesas fueron cuestionables
41:22 - El verdadero riesgo para los nuevos sintonizadores
41:53 - ¿Esto cambiará en 12 a 24 meses?
42:16 - La IA aprende de internet | Entradas de calidad mixta
42:39 - El veredicto de Andre | Sentirse seguro en el trabajo
42:44 - Aprende a afinar de forma segura
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