La tecnología de inteligencia artificial está impulsando la transformación de las carreras de F1


Esta publicación fue escrita por Will Owen, BD Associate en Valkyrie.

Un breve historial de datos en F1

Hasta la década de 1980, los automóviles eran todos mecánicos. Las computadoras eran demasiado grandes y lentas para ser útiles en los autos de carreras, por lo que el conductor era la única «fuente de datos» para el ingeniero de carreras. Tan sorprendente como los conductores pueden «sentir» el coche, es difícil para cualquier conductor recordar medidas objetivas del rendimiento del coche en una sesión mientras se concentra en la conducción.

Una vez que los componentes electrónicos se volvieron lo suficientemente pequeños, se volvieron críticos para el funcionamiento de los sistemas del vehículo, como la gestión del combustible y el control del motor. A medida que se conectaron más y más sensores a varios sistemas en el automóvil, se recopilaron más datos sobre el rendimiento y la confiabilidad del automóvil. Inicialmente, los automóviles solo almacenaban una pequeña cantidad de datos de sensores en la memoria de la computadora del automóvil. Los ingenieros pudieron acceder a él después de la carrera, pero no durante la carrera. Con el avance de la tecnología, a los automóviles se les dio la capacidad de enviar pequeñas cantidades de datos al pit lane mientras conducían, allanando el camino para una nueva era del automovilismo.

A principios de la década de 1990, los automóviles se volvieron completamente dependientes del procesamiento informático para el tiempo de vuelta y el rendimiento. La suspensión activa, el control de tracción, los controles asistidos por energía y muchos más sistemas requerían algún tipo de procesamiento digital. Muchos de estos sistemas de asistencia al conductor fueron prohibidos poco después de su introducción por diversas razones deportivas y presupuestarias. A medida que avanzaba la tecnología, los equipos pudieron conectar cada vez más tipos de sensores al automóvil para obtener una imagen digital completa del rendimiento del automóvil en la pista.

Donde estamos ahora

Hoy en día, los datos se utilizan en todas las áreas de toma de decisiones en las carreras de Fórmula 1, con la excepción de las ayudas a la conducción integradas en el automóvil. Desde el desarrollo del vehículo hasta la estrategia de carreras, la telemetría transmitida por el auto de carrera es invaluable para encontrar rendimiento y obtener resultados. Para aprovechar la enorme cantidad de datos que genera el automóvil mientras se conduce en la pista, los equipos de F1 configuraron su propia infraestructura de TI portátil para respaldar las necesidades informáticas de sus ingenieros durante el evento de carrera. Además del personal en la pista, las bases del equipo de Fórmula 1 albergan tecnología permanente y centros de datos, en los que decenas de ingenieros trabajan incansablemente en la telemetría en vivo desde el auto de carreras. Todos los datos recopilados cuando el automóvil está en la pista de carreras es fundamental para proporcionar comentarios sobre su trabajo automático a los ingenieros que construyeron el automóvil. En el fin de semana de la carrera, el tiempo es fundamental porque hay que decidir rápidamente qué partes se van a utilizar. Las innovaciones modernas como la computación en la nube y la ciencia de datos permiten a las personas tomar estas decisiones críticas a partir de grandes cantidades de datos.

El diseño de automóviles es un área fronteriza altamente técnica que requiere la colaboración de los mejores científicos informáticos, ingenieros de carreras y físicos del mundo para producir el automóvil de carreras más poderoso y de élite dentro de las reglas. Los equipos de carreras ahora están programando software personalizado para ayudar en el diseño del automóvil. El proceso de desarrollo de un automóvil de carreras se ve muy diferente hoy en día de lo que solía ser y ahora se basa en el diseño asistido por computadora (CAD) para identificar mejoras con la mayor precisión. En particular, los equipos utilizan la dinámica de fluidos computacional (CFD) para simular la aerodinámica de sus coches con diferentes configuraciones y piezas. Todas estas técnicas requieren sistemas de datos robustos que puedan manejar la potencia informática necesaria para diseñarlos.

Carrera para empujar los límites

La Fórmula 1 seguirá superando los límites de todos los deportes de motor en lo que respecta al uso de datos para mejorar el rendimiento. Todos los equipos de carreras, especialmente los de Fórmula 1, deben renovar constantemente sus métodos para poder mantenerse al día con la competencia. A medida que los equipos enfrentan crecientes restricciones presupuestarias para hacer que el deporte sea más equitativo, los equipos de Fórmula 1 tendrán que depender más de las simulaciones para probar sus nuevos autos y subcomponentes. Las simulaciones se basan en modelos de autos de carreras que permiten a los ingenieros “conducir” el auto en función de ciertos parámetros en la computadora, lo que da como resultado datos en el mismo formato que el auto de carreras real. La ejecución de simulaciones efectivas depende de modelos precisos de cómo se comportará el automóvil en el mundo real y cómo los factores externos afectan el rendimiento del vehículo. Los equipos deberán desarrollar nuevos métodos para simular automóviles con mayor precisión, y estos sin duda incorporarán capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para acceder a un nivel de detalle más allá de los ingenieros humanos.

Con equipos con un presupuesto limitado, simplemente no es posible contratar suficientes ingenieros para verificar a fondo todos los datos de los sensores de los autos de carreras. Las capacidades actuales de la inteligencia artificial ayudan a procesar grandes cantidades de datos y resaltan áreas donde los ingenieros humanos pueden buscar mejoras en el rendimiento. La próxima generación de técnicas de IA integradas en las carreras desempeñará un papel destacado en la configuración del vehículo y las decisiones de diseño que producirán los mejores resultados en la pista.

La complejidad del entorno de las carreras se convierte en una prueba real de la colaboración entre ingenieros humanos e inteligencia artificial. Obtener la información adecuada sobre el rendimiento del vehículo a partir de los datos requiere más que solo el procesamiento de sensores. Las carreras basadas en datos requieren una comprensión profunda de cómo funciona el entorno de las carreras y qué compromisos son aceptables para todos los demás elementos de las carreras, además del rendimiento puro. Los sistemas de inteligencia artificial que informan a los ingenieros deben ser más conscientes del contexto en el que funcionan los automóviles. De lo contrario, siempre dependen de los jefes de los ingenieros de carreras.

Esta historia apareció originalmente en www.valkyrie.ai. Copyright 2021

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