Antes de examinar cómo la F1 se ha beneficiado de la inteligencia artificial, vale la pena entender cómo interactúa la industria de la IA con el deporte y por qué.
Alexandre Bonnet, ingeniero principal de soluciones ML en Encord, dijo a Autosport que el alcance de lo que ofrece la F1 como plataforma para la IA y el aprendizaje automático es atractivo para quienes quieran participar.
“La razón por la que la F1 es tan atractiva es que hay una gran variedad de cosas que puedes hacer con todos los diferentes tipos de tecnología, desde la fase de fabricación, como piezas, como análisis de calidad, como optimización de procesos industriales, como fabricación robótica, etc. a las fuerzas impulsoras reales”, dijo.
“Luego, optimizar el diseño real de los vehículos, cosas como la biomímesis que han surgido en los últimos años, hasta llegar a la propia televisión, que es, nuevamente, una serie completamente diferente de trabajo en curso de visión por computadora e inteligencia artificial. »
Bonnet también cree que las empresas de IA pueden beneficiarse de su asociación con un deporte que siempre ha sido pionero en el uso de la tecnología.
“Las empresas de IA quieren involucrarse porque es un deporte complejo, estás a la vanguardia con los autos más rápidos, los conductores más rápidos, todo ese tipo de cosas, que no se diferencian realmente de ningún otro deporte conocido”, añadió.
“Los equipos de F1 se especializan en la fabricación de automóviles y, por supuesto, tienen talento interno en inteligencia artificial, pero también necesitan confiar en experiencia externa en los sistemas de aprendizaje automático más recientes e innovadores. Creo que es una relación simbiótica en ese sentido”.
Lewis Hamilton, Mercedes W14
Foto por: Erik Junius
equipos de formula 1
La Fórmula 1 siempre ha sido un deporte basado en datos; tiempos de vuelta, deltas, velocidades máximas y temperaturas de los neumáticos.
La cantidad de información disponible para un equipo que buscaba analizar los números y aprovechar al máximo los resultados anteriormente hacía que esta tarea fuera difícil y consumiera mucho tiempo.
Ahora, sin embargo, la IA puede clasificar esas estadísticas en segundos, como explicó Andrew McHutchon, jefe de ciencia de datos de McLaren, en una entrevista reciente en el sitio web del equipo.
“Antes, recopilábamos datos con los que no sabíamos qué hacer, pero ahora, usando IA y trabajando con AI Factory de Dell Technologies, podemos procesar los datos de una manera mucho más rica para extraer información significativa. “, dijo.
“Si se trata de una decisión de parada en boxes, es posible que solo tengas un tercio de vuelta antes de que el coche cruce el pit lane, y después de eso habrás perdido tu oportunidad, por lo que debes ser rápido. Es posible que tenga terabytes y terabytes para analizar, lo que podría llevar medio día o más para responder una sola pregunta sin IA.
La Fórmula 1 se trata de ser el más rápido y la velocidad de la IA ayuda tanto dentro como fuera de la pista.
“Incluso cuando se trata del equipo que está en la fábrica trabajando en el desarrollo del coche, la velocidad importa”, añadió McHutchon.
Charles Leclerc, Scuderia Ferrari, 1.ª posición, levanta el trofeo de vencedores
Foto de: Sam Bloxham / Imágenes de deportes de motor
“Puedes tener cinco preguntas, y si te toma medio día responder cada una, todo se ralentiza. La IA acelera todo esto, y cuanto más rápido podamos responder estas preguntas, más rápido podremos desarrollar el automóvil y más probabilidades tendremos de ganar campeonatos. »
fanáticos de la Fórmula 1
Así que la IA ciertamente puede desempeñar un papel en las carreras del futuro, pero ¿qué pasa con los espectadores?
AWS ha sido socio tecnológico de innovación de la Fórmula 1 desde 2018 y lanzó F1 Insights un año después.
Utilizando solo una parte del millón de puntos de datos generados por cada automóvil, cada segundo, 23 conocimientos de F1 ahora están disponibles para los productores de transmisiones de televisión, incluida la estrategia planificada en boxes, la distancia de impacto y los recortes.
Estos se utilizan para mejorar la experiencia del espectador, como explica Neil Ralph, director senior de asociaciones deportivas de AWS.
“Drive To Survive ha atraído a muchos nuevos fanáticos a la Fórmula 1 y están tratando de entender cómo funciona una carrera de F1. Utilizamos datos deportivos para comprender las complejidades de este espectro de aficionados”, dijo a Autosport.
“Es mucho más difícil entender cómo funciona una carrera de F1 que si la comparas con, digamos, un partido de fútbol donde gran parte de la atención está en una zona del campo, mientras que la F1 tiene una pista de 5 km con 20 coches repartidos. en toda la superficie, por lo que solo puedes cubrir una cantidad limitada usando video.
Lando Norris, McLaren MCL38, Max Verstappen, Red Bull Racing RB20, Lewis Hamilton, Mercedes F1 W15, George Russell, Mercedes F1 W15, el resto del campo en la salida
Foto de: Zak Mauger / Imágenes de deportes de motor
“Por lo tanto, agregar el uso de datos para contar historias ayuda y aumenta la participación de los nuevos fanáticos, pero también mejora la experiencia de los fanáticos de toda la vida.
“Lo que la IA nos ha permitido hacer es analizar estrategias de carrera, ventanas de boxes y socavados. Al utilizar estos gráficos en pantalla basados en datos, podemos ayudar a todos los fanáticos a comprender lo que está sucediendo y permitir que los comentaristas de todo el mundo mantengan el nivel de emoción alto. »
David Croft, comentarista principal de Sky Sports F1 desde 2012, es uno de esos locutores que ahora tiene la capacidad de utilizar los conocimientos que ofrece AWS.
“Para mí, la IA es de gran ayuda para los comentaristas y el público a la hora de ayudarles a comprender cómo se desarrolla una historia. Lo que nunca quiero ver es que le diga a la gente cómo terminará la historia”, dijo a Autosport.
“Vivir el deporte de una manera impredecible, alegre y desgarradora a partes iguales según a quién sigas, de modo que, siempre que nunca arruine el resultado, lo que obtenemos es fantástico.
“No necesariamente tiene un impacto masivo en mi trabajo, comento, estoy en el momento, absorbo datos y los transmito para contar la historia.
“¡Hay muchas cosas que puedo ver!” Donde creo que es realmente útil es en situaciones como, en el pasado, Martin (Brundle) y yo hacíamos una estimación de cuándo pensábamos que un piloto estaría justo detrás del otro.
Charles Leclerc, Ferrari SF-24, Lewis Hamilton, Mercedes F1 W15, Sergio Pérez, Red Bull Racing RB20, Oscar Piastri, McLaren MCL38, el resto del campo en la salida
Foto de: Michael Potts / Imágenes de deportes de motor
“Ahora que llega la información, todo el mundo la sabe, y la conocen a partir de datos en tiempo real y simulaciones de IA y, en la mayoría de los casos, es muy precisa. Además, cuando dices “la distancia de ataque es de cuatro rondas”, eso no significa que la historia haya terminado. Eso significa que si te pones al borde de tu asiento y empiezas a emocionarte, podremos empezar a intensificar la narrativa.
Croft puede estar preocupado por hasta dónde puede llegar la IA en la predicción de la Fórmula 1, pero ¿hasta dónde puede llegar en la experiencia visual? Ralph tiene sus propias ideas al respecto.
“No vemos estos 23 avances de carreras todos los fines de semana, pero mientras hablamos de personalización y de darle a los fanáticos la opción de lo que ven, tal vez con el tiempo no sea el equipo de producción técnica de F1 el que decide qué gráficos están disponibles; la información está disponible”. a todos y tú decides lo que quieres ver”, añadió.
“Al mirar hacia el futuro, lo que la gente busca es la personalización de la transmisión, lo que permite a los espectadores elegir qué cantidad de esos datos son parte de su transmisión, tal vez a través de experiencias de segunda pantalla, dándoles la opción de simplemente mirar los autos o tener una enorme cantidad de datos disponibles.
pilotos de Fórmula 1
Con el público saciado y el diseño, el rendimiento y la estrategia del coche pulidos, parece que lo único en la Fórmula 1 que seguirá siendo sacrosanto en la era de la IA es el papel del conductor, ¿no es así?
Cuando Motorsport.com le planteó esta teoría a Kevin Magnussen de Haas, él respondió: “¿Lo somos?”.
“Si solo buscas eficiencia, la IA acabará conduciendo el coche mejor que nosotros, de eso no hay duda. Pero ya no es entretenimiento, creo que sería muy aburrido ver una carrera de Fórmula 1 conducida por computadoras, no me importa.
Kevin Magnussen, equipo Haas F1
Foto de: Simon Galloway / Imágenes de deportes de motor
“Puedes identificarte con el conductor del coche y con lo que está pasando, las habilidades que tiene un ser humano para conducir un coche de Fórmula 1 son fascinantes porque puedes identificarte.
“Cuando miro a los futbolistas pienso que son increíbles, sé lo bueno que soy pateando un balón y su nivel es fascinante y creo que esa relación tiene que estar ahí, sino no hay interés”.
Con la ayuda de la IA, los equipos están desarrollando formas más nuevas y más rápidas de analizar datos que podrían resultar críticos para el resultado de un fin de semana de carreras.
Todas estas estadísticas se pueden introducir en la mayor cantidad de software posible, pero todos los resultados producidos terminan en el conductor al volante.
Muy lejos de las carreras de antaño, la nueva forma de abordar las ganancias marginales es utilizar la IA para ayudar en las decisiones estratégicas y las llamadas en boxes, algo que, según Kevin Magnussen de Haas, solo crecerá con el tiempo.
“Estas cosas ya están en vigor de una forma u otra, pero se hacen manualmente, se trata de ejecutar simulaciones en millones de escenarios diferentes y idear una estrategia”, declaró a Autosport.
“En el futuro, podrías ver a tu estratega convertirse en una computadora; más adelante, podrías ver a la IA configurando tu auto y desarrollando tu aerodinámica, pero al eliminar ese elemento humano, la gente que lo observe no lo encontraría interesante”.