Antes de profundizar en cómo se ha beneficiado la F1 de la inteligencia artificial, merece la pena entender cómo interactúa la industria de la IA con este deporte y por qué.
Alexandre Bonnet, ingeniero jefe de soluciones ML de Encord, declaró a Autosport que el alcance de lo que ofrece la F1 como plataforma para la IA y el aprendizaje automático resulta atractivo para quienes desean participar.
“La razón por la que la F1 es tan atractiva es que hay una gran variedad de cosas que se pueden hacer con todos los diferentes tipos de tecnología, desde la fase de fabricación, como piezas, análisis de calidad, optimización de procesos industriales, fabricación robótica, hasta las piezas de conducción”, dijo.
“Luego, la optimización de los diseños de los vehículos, cosas como la biomímesis que ha surgido en los últimos años, hasta la televisión, es, de nuevo, otra ronda de trabajo de visión por ordenador 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 participar porque es un deporte complejo, en el que se está a la vanguardia de los coches más rápidos, los pilotos más rápidos y todo ese tipo de cosas, algo que no ocurre en ningún otro deporte conocido”, añade.
“Los equipos de F1 están especializados en la fabricación de coches y, por supuesto, tienen talento interno en IA, pero también necesitan recurrir a esa experiencia externa de los sistemas de aprendizaje automático más actualizados e innovadores, creo que es una relación simbiótica en ese sentido”.
Lewis Hamilton, Mercedes W14
Foto: Erik Junius
Equipos de Fórmula 1
La Fórmula 1 siempre ha sido un deporte impulsado por los datos: tiempos por vuelta, deltas, velocidades máximas y temperaturas de los neumáticos.
La ingente cantidad de información de que dispone un equipo para hacer números y sacar el máximo partido de los resultados ha hecho que la tarea sea difícil y lleve mucho tiempo.
Ahora, sin embargo, la IA puede analizar esas estadísticas en cuestión de segundos, como explicó Andrew McHutchon, responsable 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, con la IA y trabajando con la fábrica de IA de Dell Technologies, podemos procesar los datos de una forma mucho más rica para extraer de ellos aprendizajes significativos”, explicó.
“Si se trata de una decisión relacionada con entrar en boxes, puede que solo tengas un tercio de vuelta antes de que el coche pase por el pit lane, y después de eso, has perdido tu oportunidad, así que tienes que ser rápido. Podrías tener terabytes y terabytes para analizar, lo que podría llevar medio día o más para responder a una sola pregunta sin IA”.
La Fórmula 1 consiste, en esencia, en ser el más rápido, y esa velocidad de la IA ayuda tanto fuera como dentro de la pista.
“Incluso cuando el equipo de la fábrica trabaja en el desarrollo del coche, la velocidad es importante”, añade McHutchon.
Charles Leclerc, Scuderia Ferrari, 1ª posición, levanta el trofeo de ganador
Foto: Sam Bloxham / Motorsport Images
“Puedes tener cinco preguntas, y si tardas medio día en responder a cada una, todo se ralentiza. La IA acelera todo eso, y cuanto más rápido podamos responder a esas preguntas, más rápido podremos desarrollar el coche y más probabilidades tendremos de ganar campeonatos.”
Aficionados a la Fórmula 1
La IA puede desempeñar un papel importante en las carreras del futuro, pero ¿qué pasa con los espectadores?
AWS es socio tecnológico de innovación de la Fórmula 1 desde 2018 y un año después lanzó F1 Insights.
Utilizando solo una pizca del millón de puntos de datos emitidos por cada coche, cada segundo hay ahora 23 F1 Insights disponibles para los productores de las transmisiones televisivas, incluida la estrategia prevista en boxes, la distancia de ataque y los socavones.
Estos datos se utilizan para mejorar la experiencia de los espectadores, como explica Neil Ralph, Director de Asociaciones Deportivas de AWS.
“Drive To Survive ha atraído a un gran número de nuevos aficionados a la Fórmula 1, que intentan entender cómo funciona una carrera de F1. Utilizamos los datos del deporte para desentrañar las complejidades de ese espectro de aficionados”, explica a Autosport.
Es mucho más difícil averiguar cómo funciona una carrera de F1 que si lo comparamos, por ejemplo, con un partido de fútbol, en el que gran parte de la atención se centra en una zona del campo, mientras que la F1 tiene una pista de 5 km con 20 coches repartidos por toda ella, por lo que sólo se puede abarcar una parte utilizando el vídeo”.
Lando Norris, McLaren MCL38, Max Verstappen, Red Bull Racing RB20, Lewis Hamilton, Mercedes F1 W15, George Russell, Mercedes F1 W15, el resto de la parrilla en la salida.
Foto: Zak Mauger / Motorsport Images
“Así que la adición de usar datos para contar historias ayuda y aumenta ese compromiso de los fans para los nuevos fans, pero también se suma a la experiencia de los fans de larga data”.
“Lo que la IA nos ha permitido hacer ha sido desentrañar las estrategias de carrera, las ventanas de boxes y los socavones: utilizando esos gráficos en pantalla basados en datos podemos ayudar a todos los aficionados a entender lo que está sucediendo y permitir a los comentaristas de todo el mundo mantener los niveles de emoción”.
David Croft, comentarista principal de Sky Sports F1 desde 2012, es uno de esos locutores que ahora tiene la oportunidad de utilizar los conocimientos que ofrece AWS.
“Para mí, la IA es una gran ayuda para que los comentaristas y la audiencia entiendan cómo se está desarrollando una historia, lo que no quiero ver nunca es que le diga a la gente cómo acabará la historia”, explica a Autosport.
El deporte en directo es impredecible, alegre y desgarrador a partes iguales dependiendo de a quién sigas, así que mientras no estropee el resultado, lo que estamos consiguiendo es fantástico”.
“No tiene por qué afectar demasiado a mi trabajo: estoy comentando, estoy en el momento, absorbiendo datos y transmitiéndolos para contar la historia.
“No hay mucho que pueda 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 de la parrilla en la salida.
Foto: Michael Potts / Motorsport Images
“Ahora esa información está llegando, así que todo el mundo lo sabe, y lo saben por los datos en tiempo real y las simulaciones de IA, y la mayoría de las veces es muy precisa. Además, cuando dices ‘la distancia de ataque está en cuatro vueltas’ no significa que la historia haya terminado. Significa que te pongas al borde de tu asiento y empieces a emocionarte, y así podremos empezar a acelerar la narración”.
Puede que a Croft le preocupe hasta dónde puede llegar la IA en la predicción de la Fórmula 1, pero ¿hasta dónde puede llevar la experiencia del espectador? Ralph tiene sus propias ideas al respecto.
“No vemos las 23 imágenes de las carreras cada fin de semana, pero cuando hablamos de personalización y de dar a los aficionados la posibilidad de elegir lo que ven, quizá en el futuro no sea el equipo de producción técnica de la F1 el que decida qué gráficos están disponibles, sino que las imágenes estén a disposición de cualquiera y que cada uno decida lo que quiere ver”, añade.
“De cara al futuro, la personalización de la retransmisión es donde la gente está mirando, permitiendo a los espectadores elegir cuántos de estos datos forman parte de su retransmisión, quizás a través de experiencias de segunda pantalla, dando la opción de ver sólo los coches o tener una gran cantidad de datos disponibles”.
Pilotos de Fórmula 1
Con las audiencias saciadas y el diseño, el rendimiento y la estrategia de los coches resueltos, parece que lo único que permanecerá sacrosanto en la Fórmula 1 en una era cada vez más marcada por la inteligencia artificial es el papel del piloto, ¿o no?
Cuando Autosport plantea esta teoría a Kevin Magnussen, de Haas, él responde: “¿Lo somos?
“Si lo que buscas es eficiencia, la IA va a conducir el coche mejor que nosotros, de eso no hay duda. Pero entonces ya no sería un entretenimiento, me parecería muy aburrido ver una carrera de Fórmula 1 conducida por ordenadores, no me importaría”.
Kevin Magnussen, Haas F1 Team
Foto: Simon Galloway / Motorsport Images
La habilidad que tiene un ser humano para pilotar un Fórmula 1 es fascinante porque te sientes identificado”.
“Cuando veo a los futbolistas pienso que son increíbles, sé lo bueno que soy dando patadas a un balón y el nivel al que están es fascinante y creo que esa relación tiene que existir porque si no, no hay interés”.
Con la ayuda de la IA, los equipos están desarrollando nuevas y más rápidas formas de analizar los datos que podrían resultar cruciales para el resultado de un fin de semana de carreras.
Todas esas estadísticas se pueden alimentar a través de tantos programas informáticos como sea posible, pero todos los resultados que se producen acaban con el piloto al volante.
Lejos de las carreras de antaño, la nueva forma de enfocar las ganancias marginales es emplear la IA para ayudar en las decisiones estratégicas y en las decisiones en boxes, algo que Kevin Magnussen, de Haas, cree que sólo va a desarrollarse con el tiempo.
“Esas cosas ya están en marcha de alguna manera, pero se hace manualmente, se ejecutan simulaciones en millones de escenarios diferentes y se llega a una estrategia sugerida”, dijo a Autosport.
“En el futuro, el estratega podría ser un ordenador y, más adelante, la IA podría configurar el coche y desarrollar la aerodinámica, pero si se elimina el elemento humano, la gente no lo encontraría interesante”.