La IA para en boxes en la Fórmula 1

La Fórmula Uno (F1) es uno de los deportes más tecnológicos del mundo. Con coches que alcanzan velocidades de vértigo de 230 mph y paradas en boxes de dos segundos, exige la ingeniería más innovadora. La F1 gira tanto en torno a los pilotos y los coches como a las estrategias creadas por los miembros del equipo de boxes que analizan la carrera.

Hay varias tecnologías en juego durante una carrera, y la IA se está convirtiendo en una de las herramientas más vitales a disposición del equipo de boxes. Veamos con más detalle dónde se utiliza exactamente la IA en la F1.

Visión por ordenador en el Gran Premio de Abu Dhabi 2023 

Cuando los pilotos de F1 sobrepasan el límite de la pista con las cuatro ruedas, se considera una violación del límite de la pista. La Fédération Internationale de l'Automobile (FIA) verifica estas infracciones y, en función de los resultados, se imponen sanciones. 

En cada carrera hay que procesar cientos de infracciones. Durante el Gran Premio de Austria de 2023, sólo cuatro personas procesaron alrededor de 1.200 posibles infracciones de los límites de la pista. En las siguientes carreras, a pesar de aumentar el número de personas trabajando para comprobar las infracciones de los límites de pista, no fue suficiente.

‍

Por eso, en el Gran Premio de Abu Dhabi de 2023, la FIA recurrió a la visión por ordenador. Están utilizando el análisis de formas para identificar el borde de la pista y calcular el número de píxeles que se extienden más allá de esa línea. Esta capa del sistema servirá para eliminar los casos en los que claramente no es necesaria la interacción humana. Permite a la FIA centrarse en los casos que realmente requieren su atención.

Aumentar la participación de los fans con la inteligencia artificial

El 71% de los profesionales del deporte creen que el compromiso de los aficionados es vital para alcanzar sus objetivos. Cuando la gente siente una conexión emocional con el deporte, sigue viniendo, y eso ayuda al sector a generar ingresos.

Un fin de semana de carreras implica mucho más que animar a tu equipo favorito. Amazon Web Services (AWS ) se ha asociado con la F1 para proporcionar información detallada sobre las decisiones tomadas en fracciones de segundo y mostrar las actuaciones con estadísticas detalladas. Para ello, analizan unos 70 años de datos de carreras almacenados en Amazon S3. Aparte de los datos históricos, los modelos de aprendizaje automático pueden analizar los puntos de datos recogidos de más de 300 sensores de cada coche de F1. Estamos hablando de más de 1,1 millones de puntos de datos por segundo. 

Es normal que el director ejecutivo de Oracle Red Bull Racing, Christian Horner, crea que "los datos son la savia del equipo. Todos los elementos del rendimiento -cómo corremos una carrera, cómo desarrollamos un coche, cómo seleccionamos y analizamos a los pilotos- se basan en los datos". Echemos un vistazo a algunas de las estadísticas que pueden arrojar estos sistemas:

• Previsión de batalla: La previsión de batalla predecirá cuántas vueltas faltan para que el coche perseguidor esté a "distancia de ataque" del coche que le precede. Las predicciones se realizan utilizando datos del historial de la pista y el ritmo previsto del piloto.
  ‍
• Batalla de estrategias en boxes: Proporciona a los aficionados información adicional sobre cómo evaluar el éxito de la estrategia de cada piloto y sus resultados en tiempo real. Los aficionados también pueden seguir los sutiles cambios de estrategia realizados por los pilotos y ver su impacto en el resultado.
  ‍
• Dominio de la pista: Proporciona a los aficionados y comentaristas una visión de dónde y cómo un piloto está dominando a sus rivales en el circuito.
  ‍
• Puntuación del rendimiento de los coches: Esta información permite a los aficionados aislar un coche concreto y comparar su rendimiento con el de otros coches. Las comparaciones se basan en el rendimiento en curvas (lo bien que un coche mantiene la velocidad, la estabilidad y el control al girar o trazar curvas), el rendimiento en línea recta (las capacidades de aceleración y velocidad máxima del coche en trayectos rectos) y la maniobrabilidad del coche (la facilidad y capacidad de respuesta generales para controlar el vehículo, incluidas la dirección, el frenado y las maniobras).

‍

Simulación de carreras con IA

La simulación de carreras, o sim racing, es una experiencia virtual de carreras de F1. Suele utilizarse para ayudar a los pilotos a familiarizarse con el circuito y mejorar sus habilidades sin arriesgarse a sufrir lesiones o dañar los coches. Al incorporar la IA a las carreras de simulación, los equipos pueden simular las condiciones dinámicas de las carreras, el rendimiento de los coches con distintas configuraciones e incluso el comportamiento de los competidores en la pista. 

Los motores de física pueden modelar con precisión el comportamiento de los vehículos. Tienen en cuenta factores como la aerodinámica, el agarre de los neumáticos y la configuración de la suspensión. Mientras tanto, los datos de las carreras reales y de las simulaciones se analizan constantemente para perfeccionar las estrategias y mejorar el rendimiento. Los simuladores de carreras van desde los más básicos, con volante y pedales, hasta los más completos, que incluyen plataformas de movimiento, cascos de realidad virtual y réplicas detalladas de las cabinas de los coches de F1.

‍

Equipos de F1 e innovadores en IA: Una pareja hecha en la pista

Algunos de los principales equipos de F1 utilizan activamente la IA e incluso cuentan con empresas de IA como patrocinadores oficiales. Analicemos rápidamente algunas de estas asociaciones y el valor que aportan. 

Mercedes y G42

G42 es una empresa líder en IA y computación en la nube con sede en los EAU. Es el patrocinador oficial del equipo de F1 Mercedes-AMG PETRONAS. G42 equipa al equipo con capacidades avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático. Con el apoyo de G42, el equipo puede procesar grandes cantidades de datos en tiempo real y extraer información valiosa para tomar decisiones basadas en datos. Por ejemplo, los algoritmos de IA de G42 pueden analizar los datos de telemetría para optimizar las configuraciones de los coches para pistas específicas, mejorando el rendimiento mediante el ajuste fino de la aerodinámica, la presión de los neumáticos y la carga de combustible.

‍

Red Bull y Oracle

El equipo Red Bull Racing utiliza IA para optimizar el consumo de combustible, lo que les ayuda a optimizar el uso de combustible, por lo tanto, ir más rápido durante más tiempo, lo que puede ser un factor crítico para ganar carreras. Este equipo de Fórmula Uno ganó el Campeonato de Pilotos y el Campeonato de Constructores de 2023 en una temporada récord. El equipo confía en Oracle Cloud para impulsar la estrategia de carrera, el desarrollo de motores, la simulación de carreras, la participación de los aficionados y mucho más.

‍

Ferrari y AWS

Amazon Web Services (AWS) es uno de los patrocinadores oficiales del equipo de F1 Scuderia Ferrari. El equipo Scuderia Ferrari creó un sensor virtual de velocidad sobre el terreno utilizando (IA) y aprendizaje automático a través de Amazon SageMaker. Pudieron proporcionar datos más rápidos y fiables a sus ingenieros. El equipo pudo reducir el peso del vehículo, que es un factor crítico en un deporte en el que hasta un gramo importa. También utilizaron AWS para desarrollar modelos de ML basados en la teoría de juegos para analizar las variables de la estrategia de carrera.

‍

¿Qué estamos viendo esta temporada?

La temporada 2024 comenzó en marzo con el Gran Premio de Bahréin. De momento sólo llevamos cuatro carreras, pero está siendo un comienzo de temporada emocionante. Desde el principio, estamos viendo nuevas innovaciones de IA que hacen su debut para esta temporada.

Empecemos por el impulso de acercar a los aficionados a la acción. Esto ha llevado a la introducción de nuevos ángulos de cámara. El equipo de retransmisión de la F1 colabora estrechamente con Aston Martin para desarrollar una cámara de luz trasera. La idea es ofrecernos una visión desde la parte trasera del coche y captar la intensidad de la carrera como nunca antes se había visto. La IA ayuda a garantizar que estas imágenes sean nítidas y claras, ajustando el enfoque y la exposición en tiempo real para hacer frente a los retos de la velocidad y las cambiantes condiciones de iluminación.

En cuanto a la retransmisión, también se ha renovado el sistema de repetición, que funciona con inteligencia artificial. Este sistema de inteligencia artificial puede clasificar instantáneamente las imágenes para destacar los momentos clave, asegurándose de que los aficionados no se pierdan nada de la acción. Incluso es capaz de crear repeticiones a cámara lenta a partir de imágenes normales, lo que añade un nuevo nivel de profundidad a la experiencia visual.

También se habla mucho del posible uso de drones para capturar imágenes en directo, inspirado por una imagen viral de Max Verstappen en una vuelta de prueba con visión en primera persona (FPV). Aún quedan obstáculos por superar en materia de seguridad. Pero la posibilidad de incluir tomas con drones en el futuro es apasionante. Se trata de encontrar nuevas formas de llevar la emoción de la carrera a los espectadores en casa.

‍

Hablando de emoción, la parte sonora de la retransmisión también va a ser mejorada. El objetivo de esta mejora es hacer que los espectadores se sientan como si estuvieran allí mismo, en la pista, con el rugido de los motores rodeándoles. Se están utilizando algoritmos de IA para ajustar la captura y el procesamiento del audio, de modo que el sonido de la retransmisión sea envolvente sin ser ruidoso. Queremos oír la aceleración de los motores pero poder disfrutar de la carrera sin demasiado volumen.

Cruzar la línea de meta

Aunque la IA puede ser una herramienta útil, no puede sustituir a los pilotos humanos ni al equipo de boxes con años de experiencia y talento. Dicho esto, será interesante ver cómo influirá la IA en la Fórmula 1 en el futuro. Una tecnología más avanzada significa decisiones más informadas en la pista, lo que dará lugar a increíbles batallas por la bandera a cuadros.

Consulte nuestro repositorio de GitHub para obtener más información sobre la IA. Visite nuestras páginas de soluciones para ver cómo se aplica la IA en campos como la fabricación y la agricultura.