Hace unos años, McLaren imaginó un futuro de la F1 donde la inteligencia artificial ayudaría a definir una estrategia en tiempo real. Ese futuro ya ha llegado y tecnologías como el aprendizaje automático o la computación de alto rendimiento están plenamente implantadas en la Fórmula 1.
Uno de los mejores ejemplos lo tenemos en los 'F1 Insights powered by AWS'. Dicho así, quizá no sepas de qué hablamos. Pero si eres aficionado la Fórmula 1, seguramente te habrás fijado muchas veces en los gráficos que aparecen en pantalla durante la retransmisión de cada Gran Premio. Vamos a explicar qué son y qué tecnologías hay detrás de ellos.
1,1 millones de puntos de datos de telemetría por segundo
Amazon Web Services (AWS), la división de servicios en la nube de Amazon, anunció en 2018 una colaboración a largo plazo con la Fórmula 1 para impulsar la transformación digital de este deporte y ofrecer nuevas experiencias para los aficionados.
Dentro de ese acuerdo, que se renovó el año pasado, la F1 utilizó la computación de alto rendimiento y el aprendizaje automático (machine learning) de AWS para ejecutar simulaciones aerodinámicas y diseñar el monoplaza de 2022. En total, fueron más de 550 millones de puntos de datos recolectados a través de más de 5000 simulaciones que permitieron reducir la carga aerodinámica de un 50 a un 15%.
Otro de los objetivos principales de esa alianza de la F1 con AWS era ofrecer a los aficionados más información sobre las estrategias adoptadas por los pilotos y los equipos. Fue entonces cuando la Fórmula 1 comenzó a usar los servicios de análisis, transmisión y aprendizaje automático de AWS para obtener nuevas métricas e información de las carreras que eran inimaginables hasta esa fecha.
Y así fue como surgieron los 'F1 Insights powered by AWS', que se estrenaron por primera vez en el Gran Premio de Austria de 2018. Dicho en pocas palabras, los F1 Insights son los gráficos visuales y estadísticas que aparecen en la pantalla durante la carrera para ayudarnos a entender mejor las decisiones de los pilotos y las escuderías.
Para que te hagas una idea del volumen de información que maneja AWS, cada coche de F1 tiene 300 sensores que generan 1,1 millones de puntos de datos de telemetría por segundo. Toda esa información se transmite desde los monoplazas hasta los boxes y se combina en tiempo real con más de 70 años de datos históricos de carreras almacenados en Amazon S3.
Con ello, a través de los algoritmos de machine learning, inteligencia artificial, procesamiento en la nube y simulación computacional de AWS, es posible comparar el rendimiento de los coches y pilotos, y predecir los resultados de la estrategia de la carrera con una precisión cada vez mayor.
Más de una docena de Insights diferentes
Los 'F1 Insights powered by AWS' se dividen en tres categorías: estrategia de carrera, análisis de los rivales y rendimiento del coche. Y dentro de cada una de ellas, a su vez, existen diferentes Insights que se actualizan en tiempo real. Seguro que muchos de ellos te suenan:
Estrategia de carrera
- Predicción de la batalla: con el historial de la pista y el ritmo proyectado del piloto, predice a cuántas vueltas está un monoplaza de entrar en la “distancia de ataque” del que va delante.
- Batalla de la estrategia en boxes: permite evaluar el éxito de la estrategia de cada piloto en tiempo real haciendo un seguimiento de los pequeños cambios de estrategia y su impacto en el resultado final.
- Ventana de parada en boxes: según el compuesto de los neumáticos, los tiempos de vuelta y la distribución de los coches, predice en qué vueltas pararán y muestra cómo cambia una carrera en función de las estrategias de carrera de otros equipos, los Safety Car y las banderas amarillas.
- Predicción de parada en boxes: utilizando los datos históricos, es posible calcular la estrategia de neumáticos durante la vuelta de formación y predecir cuándo un piloto debe hacer estratégicamente su próxima parada en boxes.
Análisis de los rivales
- Rendimiento del monoplaza: enfrenta el rendimiento de un coche con el de sus competidores comparando, entre otras cosas, su rendimiento en las curvas y en rectas.
- Análisis del coche: muestra cómo los equipos desarrollan sus monoplazas, cómo de rápido lo hacen y cuál es el resultado en la pista a lo largo de la temporada.
- Rendimiento del piloto: destaca qué pilotos llevan su coche al límite en comparación con sus compañeros de equipo y sus rivales en tres parámetros: aceleración, frenado y curvas.
- Rendimiento del piloto en la temporada: proporciona un desglose de las fortalezas y debilidades del piloto mediante el análisis de los neumáticos, el tráfico y el combustible, entre otros datos. Con ello, cada piloto obtiene una puntuación a lo largo de la temporada en siete métricas: ritmo de clasificación, salida, primera vuelta de carrera, ritmo de la carrera, gestión de neumáticos, habilidad de parada en boxes y adelantamiento.
- Ritmo de clasificación: gracias al machine learning y una metodología analítica, muestra cómo los equipos progresan durante la clasificación del sábado y la carrera del domingo.
- Análisis de la salida: ofrece una perspectiva detallada de cómo cada piloto es capaz de explotar o no el rendimiento del coche en la salida.
Rendimiento del coche
- Rendimiento de frenado: mide lo cerca que se aproxima un piloto al vértice de una curva antes de frenar, la velocidad máxima en la aproximación, la disminución de la velocidad en la frenada, la potencia de frenado utilizada y las fuerzas G.
- Análisis de las curvas: divide la curva en las cuatro secciones principales (frenada, giro, curva central y salida) para analizar y comparar el rendimiento en cada una de ellas a través de datos de telemetría del coche.
- Velocidad de salida: analiza las curvas en función del punto óptimo de frenada y aceleración para comprender las pérdidas y ganancias en los tiempos de vuelta.
- Rendimiento de los neumáticos: con la velocidad del coche, las aceleraciones longitudinales y laterales, y el giroscopio, AWS crea una estimación de los ángulos de deslizamiento y equilibrio del coche para mostrarnos el rendimiento de los neumáticos respecto a su vida útil máxima.
El piloto más rápido de la historia y nuevos Insights en camino
Desde su lanzamiento en 2018, los 'F1 Insights powered by AWS' han ido aumentando poco a poco en número, precisión y cantidad de información. En la temporada 2023 de la Fórmula 1, está previsto que se estrenen tres nuevos Insights y uno de ellos ya pudimos verlo en el GP de Mónaco celebrado el último fin de semana de mayo.
Se llama 'Close to the wall' y nos muestra a qué distancia del muro ha pasado un monoplaza en algunas de las curvas del emblemático circuito urbano.
Para ello, se fusionan las imágenes obtenidas por unas cámaras especiales y un conjunto de redes neuronales y algoritmos de visión por computación calculan la distancia desde el muro a la parte más cercana del monoplaza (generalmente, un neumático).
Además de todo lo que hemos contado, existe un insight especial que AWS llevó a cabo con un objetivo: averiguar quién es el piloto más rápido de la historia de la F1. Así nació el F1 Insight powered by AWS - Fastest Driver.
Utilizaron el aprendizaje automático o machine learning de AWS (Amazon SageMaker) para clasificar a los pilotos analizando los tiempos de vuelta de sus sesiones de clasificación con los datos históricos que la F1 tiene almacenados desde 1983 en Amazon S3 (el servicio en la nube de AWS).
También aplicaron algoritmos matemáticos (como el método de Massey, una forma de regresión lineal y eliminaros de la ecuación variables como los monoplazas, la climatología, las vueltas atípicas o la normativa vigente. Todo ello para lograr comparar a los pilotos de una forma objetiva y compleja.
¿Y cuál fue el resultado? Ayrton Senna en primer lugar, seguido de Michael Schumacher, Lewis Hamilton, Max Verstappen y Fernando Alonso, por ese orden. En el top 15, también encontramos a otro español, Carlos Sainz, que ocupa el puesto 14. ¿Estás de acuerdo?
Imágenes | AWS
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