Un auto Fórmula Uno es capaz de generar en una sola carrera más de 200 Tb de datos. La ventaja que tienen las escuderías está en su lectura adecuada.

 

Por Frank Bi

 

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El taller de Infiniti Red Bull Racing en el Gran Premio de Estados Unidos de la Fórmula Uno luce más como una sala de control de misión de la NASA que un garage.

Hay más monitores de computadora que globos oculares en la habitación, donde tres días antes de la carrera, varios ingenieros ya estaban en sus asientos, corriendo simulaciones y estudiando el flujo de datos.

Si la carrera de ese fin de semana sería como el Gran Premio de Brasil de hace dos años, sabían que tenían que estar preparados, ya que su rendimiento podría significar ganar o perder un campeonato.

Los datos que los ingenieros estaban analizando en este momento son sólo una fracción de los cientos de gigabytes de datos producidos por cada vehículo en una carrera; el número exacto es un secreto que el equipo guarda celosamente.

Sin embargo, lo que no es un secreto es el uso de Big Data y analytics en la Fórmula Uno, un deporte tan exigente técnicamente como la ingeniería espacial.

Las escuderías en el Gran Premio de Estados Unidos recogieron más de 243 terabytes de datos a principios de este mes, de acuerdo con AT&T, unos cuantos terabytes de datos más que los que hay en la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos.

A través de esos datos, los equipos tratan de predecir cómo va a terminar la carrera antes de que comience, con base en la información que han acumulado de sus autos y los de sus competidores a lo largo de la temporada.

Cientos de sensores proporcionan miles de puntos de datos, desde la presión de los neumáticos hasta la eficiencia del combustible quemado, en tiempo real, que luego son analizados por los ingenieros en el sitio de la carrera. Los datos en directo también se transfieren en menos de un cuarto de segundo a través de miles de kilómetros de cables de fibra óptica en la columna vertebral de AT&T a otro cuarto de guerra de la escudería en la sede del equipo en el Reino Unido.

“Estamos mirando dos horas al futuro y tratamos de predecir dónde vamos a terminar la carrera antes de que comience”, dijo Al Peasland, director de asociaciones técnicas de Infiniti Red Bull Racing. Pero las cosas rara vez se apegan al plan.

En 2012, Red Bull Racing y su piloto, Sebastian Vettel, entraron en la última carrera de la temporada necesitando un lugar en el podio para ganar su tercer campeonato mundial consecutivo. Pero en la primera vuelta, Vettel fue enganchado por detrás, lo que dañó su coche y le hizo girar sin control, dejándolo en el último sitio.

“Inmediatamente pensamos que la carrera había terminado”, dijo Peasland.

Pero un segundo después del accidente, los ingenieros generaron un plan de acción, revisando en primer lugar los datos de telemetría del vehículo para determinar si tenía siquiera la oportunidad de terminar la carrera.

Al final de la primera vuelta, el equipo sabía cuál era la magnitud de los daños. El coche, aunque era manejable, había perdido el equilibrio, problema que, de no ser resuelto, provocaría daños en los neumáticos y el motor.

A los ingenieros de Red Bull les tomó un par de vueltas más terminar sus simulaciones y llegar a una solución temporal. Y para su primera parada programada en pits, en la vuelta 10 de 71 vueltas, el equipo no sólo fue capaz de rebalancear el coche, sino que también pudo idear una nueva estrategia de carrera que fue suficiente para asegurar el número mínimo de puntos para ganar el campeonato del mundo.

“Necesitar una victoria con un margen tan cerrado, tener un accidente como el que tuvimos al principio de la carrera y contar con un equipo que unido saca el trabajo adelante, es de historias así de las que se hacen películas”, dijo Peasland.

Dos años más tarde, Infiniti Red Bull Racing está recogiendo el triple de datos que en Brasil. El equipo también ha ampliado su centro de operaciones para incluir a más ingenieros y analistas de datos en su sede en Milton Keynes, Reino Unido.

“Los datos son tan buenos para los conductores que el equipo de mecánicos literalmente podría indicar a un conductor cuáles son las condiciones de carrera más óptimas basadas en una alimentación de datos en vivo de todo lo imaginable”, dijo Tony Jardine.

Actualmente analista de la Fórmula Uno para Sky Sports en el Reino Unido, Jardine tiene casi 20 años de experiencia en el garage, incluso como ingeniero y director de equipo. Él ha visto la evolución tecnológica en la F1 desde tableros de dibujo y computadoras básicas en la década de 1990 hasta el Big Data y los analytics de la actualidad.

“Es un negocio impulsado por los datos y lo ha sido siempre”, dijo Matt Cadieux, director de tecnología de Infiniti Red Bull Racing. “Pero la sofisticación y la velocidad de simulaciones de carrera han mejorado apenas en los últimos años, mientras que las carreras solían confiar más en el instinto y la experiencia.”

Ahora esas simulaciones toman horas, no semanas, y las simulaciones simples toman segundos, no minutos.

“Se trata de tomar decisiones informadas de manera eficiente”, dijo Peasland, director de asociaciones técnicas. “Y eso viene de la medición de la información correcta.”

 

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