Cómo Amazon está ayudando a dar forma a la F1 del futuro

Desde que la Fórmula 1 comenzó a trabajar con Amazon Web Services en 2018, la asociación ha sido más evidente a través de su ración de gráficos de televisión.

Cómo Amazon está ayudando a dar forma a la F1 del futuro

Al utilizar las herramientas de aprendizaje automático de AWS para analizar la gran cantidad de datos producidos por los autos y los patrones emergentes, la F1 ha tomado acciones para ayudar a que los fanáticos comprendan mejor las carreras mientras las están viendo.

Pero además de mejorar la experiencia de visualización para los fanáticos, la F1 busca utilizar la asociación con AWS y las herramientas que ofrece para mejorar el espectáculo y otorgar un mejor producto en la pista.

Las herramientas de aprendizaje automático disponibles a través de la asociación fueron fundamentales para abordar los cambios de reglamento en la Fórmula 1, pero esto aún podría llegar más lejos, yendo más allá de los elegantes gráficos que se ven en las carreras.

"Algo que estamos explorando dentro de la F1 y en la sociedad entre F1 / AWS es dónde más podemos usarlo, especialmente la potencia real de aprendizaje automático, análisis y conocimientos que tiene AWS, para crear esencialmente un deporte más emocionante”, dijo el consultor técnico de la F1, Rob Smedley a Motorsport.com.

"Ya lo usamos mucho en las iteraciones de diseño de CFD que hicimos para el coche 2022. AWS jugó un papel importante en eso. Su trabajo es mirar lo siguiente y lo siguiente y lo siguiente, y en el momento estamos muy involucrados en el diseño de los circuitos”.

A medida que la F1 continúa expandiéndose a nuevos mercados y busca nuevas pistas, como Jeddah y Miami, y realiza modificaciones en los circuitos actuales siempre que sea posible, el objetivo final es siempre ofrecer el mejor producto posible en la pista.

Lo que constituye una "buena carrera" puede ser muy subjetivo, pero el ex ingeniero de Ferrari y director de rendimiento de vehículos de Williams, Smedley, cree que los datos disponibles de todas las pistas actuales pueden usarse para ayudar en el objetivo.

“Puedo imaginar un escenario en el que se puedan recopilar los datos de todas las pistas", explicó Smedley.

“Poder mirar los adelantamientos, las trayectorias, los perfiles de velocidad, así como otros parámetros necesarios”.

“Entonces se puede entrenar un modelo que luego nos diga que así debería verse la pista considerando los factores más importantes”.

"Es un nivel de complejidad reducido para diseñar una pista que tenga una sola trayectoria en ella, y se pueda predecir un adelantamiento".

Yuki Tsunoda, AlphaTauri AT02

Yuki Tsunoda, AlphaTauri AT02

Photo by: Erik Junius

Pero a medida que se añaden a la ecuación factores que van más allá del trazado del circuito, como los niveles de adherencia, las condiciones meteorológicas, la temperatura de la pista y el grado de competitividad de los coches, la simulación se vuelve cada vez más compleja. Según Smedley, una herramienta capaz de tener en cuenta todos estos factores proporcionaría a la F1 "lo último" en diseño de circuitos.

“Se vuelve más difícil cuando los algoritmos se vuelven un orden de magnitud más complejo", expresó.

“Por ejemplo cuando un coche sigue a otro, o cuando se llega a un nivel de agarre variable a lo largo de la carrera, porque se tiene menos al principio que al final de la competencia, o cuando tienes factores externos como el viento y la lluvia, y todo ese tipo de cosas”.

"Si eres capaz de construir algoritmos y modelos lo suficientemente complejos como para poder introducir todo esto y que diseñe la pista por ti, eso sería lo máximo”.

"Hay mucha lluvia de ideas. Lo que me gusta de esta asociación es que hay muchas cosas, siempre estamos buscando la próxima gran innovación, y existe el potencial para hacerlo”.

Además del diseño de los coches y los circuitos, el uso de las capacidades de AWS junto con sus propias simulaciones está dando a la F1 la oportunidad de estudiar también el posible impacto de los cambios en el formato de los fines de semana de carrera. Anteriormente, la F1 jugó con la idea de las parrillas invertidas, y anticipó lo que podría suceder con el producto a través de sus simulaciones antes de que la propuesta fuera rechazada.

La primera gran modificación del fin de semana de carreras se producirá el mes que viene, cuando la F1 dispute su primera carrera sprint en Silverstone. Los pilotos, los equipos y los aficionados tienen curiosidad por saber cuál será el impacto de una carrera de 100 km, de tres previstas para este año. Pero Smedley y su equipo ya están trabajando con AWS para comprender lo que podría ocurrir y cómo garantizar que los aficionados tengan la mejor experiencia posible.

"Es algo en lo que llevamos tiempo trabajando con el equipo de Pat [Symonds]", dice Smedley. "De hecho, acabo de hablar con Pat hace 20 minutos y estamos discutiendo los posibles resultados y escenarios que se producirán durante el fin de semana de competencia”.

Daniel Ricciardo, McLaren MCL35M, Fernando Alonso, Alpine A521

Daniel Ricciardo, McLaren MCL35M, Fernando Alonso, Alpine A521

Photo by: Charles Coates / Motorsport Images

"Obviamente, intentamos ir por delante. Si lo piensas, es la primera vez que estamos al mismo nivel que los equipos, porque estamos aprendiendo al mismo ritmo que ellos, así que eso está muy bien”.

"Pero también hay que saber transmitirlo. La sesión de clasificación a una carrera sprint sólo va a ser un éxito si somos capaces de mantener a los aficionados al tanto de lo que está sucediendo. Si es una especie de borrón y cuenta nueva con diferentes elementos, y no se sabe realmente lo que está sucediendo hasta el final, creo que vamos a perder parte de la ventaja que ofrece la carrera sprint como clasificación”.

"Ross [Brawn] ha sido muy claro con nosotros sobre eso, sobre tratar de maximizar absolutamente esto como una oportunidad. Así que estamos repasando con AWS qué podemos hacer y qué necesitamos realmente. ¿Cuáles son las partes importantes de la carrera sprint de clasificación en sí? ¿Cuál es la parte importante de la clasificación propiamente dicha? ¿Cómo se integra todo eso en la carrera del domingo por la tarde? Tenemos que resolver este tipo de cosas”.

Todas estas son preguntas a las que las herramientas de aprendizaje automático de AWS pueden ayudar a intentar predecir las respuestas, pero la prueba definitiva sólo llegará en la ejecución. Pero con esas respuestas vendrán más datos, lo que conducirá a más preguntas. Se trata de un proceso cíclico que ingenieros como Smedley agradecen y disfrutan.

"Cada vez surgen más preguntas", dice Smedley. “Si nos remontamos a hace 25 años, cuando yo empecé, conseguíamos un poco de información, porque pensábamos que si conseguíamos esa información, lo íbamos a saber todo, esa era la información que necesitábamos, y todo lo que hace es llevarnos a la siguiente información, y a la siguiente, y a la siguiente, y es algo que nunca se detiene”.

"Es una búsqueda constante de conocimientos que nunca puedes dejar de hacer, porque una vez que llegas al santo grial, piensas que si pudieras construir algo que me dijera todo eso, eso resolvería todos mis problemas”.

"Si lo haces, te das cuenta de que hay más cosas que no sabes, y lo que no sabes es cada vez más grande y, para ser sincero, eso es lo más emocionante”.

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