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A inteligência artificial já está a chegar ao ecossistema das bicicletas elétricas. E, embora ainda sejam poucas as aplicações que chegam diretamente ao utilizador final, os fabricantes de componentes, as empresas tecnológicas e os centros de investigação já trabalham em sistemas capazes de analisar dados da bicicleta, detetar anomalias, otimizar motores ou adaptar o funcionamento de uma e-bike às condições de utilização.
No caso das eMTBs, o potencial é especialmente interessante. Uma bicicleta de montanha elétrica gera uma grande quantidade de informação durante um percurso: velocidade, cadência, binário, potência do motor, temperatura, bateria, acelerações, inclinação ou posição GPS. O passo seguinte consiste em utilizar estes dados não só para exibir informação ao utilizador, mas para permitir que o sistema os interprete e tome decisões.
OBJETIVO: ANTECIPAÇÃO
Um dos caminhos que a indústria está a explorar é o da assistência inteligente. Os motores atuais para eMTBs já utilizam sensores para identificar como o utilizador pedala e adaptar a entrega de potência, mas isso não significa necessariamente que estejam a utilizar inteligência artificial. A diferença reside no facto de um sistema baseado em IA poder aprender padrões a partir de grandes volumes de dados e utilizar modelos preditivos para antecipar determinadas situações.
Numa eMTB, por exemplo, o sistema poderia analisar a inclinação, a velocidade, a cadência, o binário aplicado pelo ciclista e o comportamento da bicicleta para identificar que está a entrar numa subida técnica. A partir daí, o sistema poderia modificar a entrega de potência ou gerir a bateria de uma forma diferente.
Ainda não estamos perante uma e-bike que decida completamente como devemos pedalar. Mas a tecnologia necessária para que ela comece a fazê-lo já está a surgir.
Não é uma tecnologia que devamos considerar já implementada nas eMTBs atuais. É, sobretudo, uma das possibilidades abertas pela combinação de sensores, conectividade, software e machine learning.
AVINOX E A NOVA GERAÇÃO DE MOTORES EMTB
A evolução recente dos motores para bicicletas elétricas demonstra até que ponto o software e a eletrónica ganharam protagonismo. A chegada do Avinox ao mercado das eMTBs acelerou esta transformação e estabeleceu uma nova referência tecnológica no segmento. O Avinox M1 atingiu valores incríveis de 120 Nm de binário e 1.000 W de potência máxima, enquanto a nova geração Avinox M2S, apresentada em 2026, eleva ainda mais os níveis de binário.
O debate em torno destes motores já não se foca meramente no peso ou no binário máximo, mas também na forma como essa potência é entregue e de como motor, sensores e software interagem entre si. É precisamente aí que a inteligência artificial pode desempenhar um papel importante. Um motor não precisa necessariamente de mais potência para funcionar melhor: precisa de interpretar com precisão o que o ciclista está a fazer e responder de forma adequada.
BOSCH, SHIMANO E SPECIALIZED: O SOFTWARE GANHA PESO
A Bosch, a Shimano e a Specialized têm vindo a desenvolver, há anos, sistemas cada vez mais conectados e configuráveis. As suas plataformas permitem gerir modos de assistência, atualizar software, analisar dados e modificar determinados parâmetros de comportamento da bicicleta. A transição de um sistema configurável para um verdadeiramente inteligente seria significativa. Em vez de o ciclista ter de decidir constantemente qual o modo a utilizar, uma futura geração de eMTBs poderia aprender com os seus hábitos e recomendar ou ajustar automaticamente determinados parâmetros.
O ponto-chave é não confundir algoritmos adaptativos com inteligência artificial. Muitos sistemas atuais são capazes de reagir a dados de sensores através de algoritmos programados, sem utilizar modelos de aprendizagem automática.
A relação entre a Inteligência Artificial e as e-bikes não se limita ao funcionamento da bicicleta. Ela também pode começar muito antes: na fase de projeto. Um estudo publicado em 2026 na revista científica Machines analisou um sistema de otimização assistido por IA para projetar um motor síncrono de ímanes permanentes destinado a aplicações em e-bikes.
O trabalho combina simulações do motor com inteligência artificial para encontrar, de forma mais rápida, uma configuração que melhore o binário e a eficiência, além de reduzir as vibrações geradas durante o funcionamento. De acordo com os resultados publicados, este método permitiu reduzir em 20,1% o número de simulações necessárias em comparação com o sistema de otimização utilizado como referência: o conhecido método bayesiano. Trata-se de um exemplo particularmente interessante, pois demonstra que a IA pode atuar numa etapa completamente diferente do processo: não para tornar a bicicleta mais inteligente durante um trajeto, mas para ajudar a projetar uma bicicleta melhor.
JÁ FOI APRESENTADA UMA E-BIKE COM IA
Um dos exemplos mais claros vem da Renesas. Em abril de 2026, a empresa apresentou o conceito “AI-Powered Smart E-Bike”, uma plataforma experimental que utiliza inteligência artificial no próprio dispositivo para analisar o estado da bicicleta e melhorar diferentes aspetos do seu funcionamento.
A proposta contempla manutenção preditiva, assistência inteligente, reconhecimento do terreno e gestão da bateria.
No que diz respeito à manutenção, o sistema analisa as vibrações e os padrões de movimento através de sensores para detetar possíveis anomalias. A Renesas propõe aplicações como a deteção de desgaste da corrente, problemas na transmissão ou determinadas anomalias estruturais.
Um dos aspetos mais notáveis do projeto é que o modelo desenvolvido para detetar diferentes estados de funcionamento pode ser executado diretamente no microcontrolador, sem a necessidade de enviar dados continuamente para a cloud. A Renesas afirma ter alcançado uma precisão de 99,63% no seu modelo experimental para sete estados do sistema.
DA MANUTENÇÃO REATIVA À MANUTENÇÃO PREDITIVA
Esta pode ser uma das aplicações com maior potencial para as e-bikes. Hoje, a manutenção baseia-se principalmente na quilometragem, no tempo de utilização ou nas inspeções. Uma bicicleta pode indicar que chegou o momento de rever determinados componentes, mas normalmente não sabe com precisão o que se passa no interior dos mesmos.
Um sistema de IA poderia analisar vibrações, temperaturas, cargas e padrões de funcionamento para detetar alterações em relação ao comportamento normal. Numa futura eMTB, isto poderá resultar em avisos muito mais específicos: detetar uma anomalia no sistema de transmissão, alertar para um comportamento invulgar do motor ou identificar a degradação de determinados componentes antes que o problema se torne evidente para o utilizador.
A proposta da Renesas aponta já nesse sentido, embora se trate de um conceito tecnológico e não de uma função atualmente integrada de forma generalizada nas eMTBs do mercado. Outro aspeto a considerar é que a Renesas propõe precisamente a deteção de superfícies como uma das aplicações do seu conceito de e-bike inteligente. Na sua proposta, a IA poderia distinguir entre asfalto, gravilha ou superfícies irregulares e utilizar esta informação para modificar a entrega de binário e melhorar a eficiência.
A IA PODERIA ALTERAR OS MODOS ECO, TRAIL E TURBO
Durante anos, os modos de assistência têm sido uma das formas mais simples de configurar uma e-bike. Eco, Tour, Trail, eMTB ou Turbo oferecem diferentes níveis de assistência, cabendo ao ciclista decidir qual utilizar. A evolução lógica seria que estes modos se tornassem cada vez menos rígidos. Em vez de escolher entre quatro ou cinco, o sistema poderia contar com um modelo capaz de interpretar a forma como o utilizador pedala, o tipo de terreno que está a percorrer e o nível de bateria restante.
Isto permitiria imaginar uma assistência realmente adaptativa: mais suave quando há tração suficiente, mais imediata quando a inclinação aumenta e mais conservadora quando o sistema deteta que a bateria precisa de ser poupada para os quilómetros restantes.
Por enquanto, esta ideia pertence mais ao futuro do que ao catálogo atual das grandes marcas. No entanto, os elementos tecnológicos necessários — sensores, conectividade, motores controlados por software e capacidade de processamento — já estão a chegar às bicicletas.
A questão que a indústria começa a levantar não é tanto se uma eMTB terá inteligência artificial, mas sim onde será realmente útil. A IA pode acabar por ser integrada em três níveis diferentes.
- O primeiro é o design: utilizar algoritmos de aprendizagem e otimização para criar motores, baterias e componentes mais eficientes.
- O segundo é a manutenção: analisar os dados de utilização para detetar anomalias antes que se transformem em avarias.
- E o terceiro, possivelmente o mais visível para o ciclista, é a própria condução: utilizar os dados da bicicleta e do ambiente que o rodeia para adaptar a assistência a cada situação.
E há um pormenor importante: parte desta evolução não chegará necessariamente acompanhada de um grande rótulo a dizer "IA". Pode aparecer simplesmente como um novo modo de assistência, uma atualização de software, uma função de diagnóstico ou um motor que responde melhor aos comandos do ciclista.