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Fast Data, Análisis Predictivo… Fórmula 1, una carrera a todos los niveles

Tibco anunció en marzo de 2018 la ampliación de su asociación tecnológica con el equipo de Fórmula 1 Mercedes-AMG Petronas Motorsport, iniciada en abril de 2017. Durante el Gran Premio de Barcelona, se pudo observar cómo el equipo Mercedes, a la cabeza de la clasificación de los fabricantes, utiliza los datos para mejorar su rendimiento. Enfóquese en este deporte de velocidad que acelerará su transformación digital.

Mercedes-AMG Petronas Motorsport tuvo una buena actuación en el Gran Premio de Fórmula 1 de Barcelona el pasado domingo 13 de mayo de 2018. El equipo subió a sus dos pilotos en el podio, con Lewis Hamilton a la cabeza con un tiempo de 1:35:29.972, seguido por Valtteri Bottas, +20.593s detrás. “Los pilotos van 4,7 segundos más rápido que el año pasado”, dijo un portavoz de Mercedes AMG Petronas Motorsport.

En la Fórmula 1, ganar una milésima de segundo puede marcar la diferencia a la hora de ganar la carrera, pero la velocidad del coche no es suficiente. Es un deporte de equipo donde las interacciones “hombre-máquina” son primordiales. Y en este contexto, los datos son clave. “La Fórmula 1 se ha convertido en un motor de datos“, dice Geoffrey Willis, director de ingeniería y transformación digital de Mercedes-AMG Petronas Motorsport. “Los datos ayudan a los equipos técnicos a saber qué está pasando en la pista, con los pilotos y en el coche.”

En cada carrera, de 62 técnicos, 20 ingenieros (incluidos 2 analistas de datos) son movilizados en el taller. Sin mencionar los cientos de ingenieros que trabajan en el rendimiento de los vehículos y el análisis de datos entre carreras. El equipo también está considerando fortalecer sus equipos de científicos de datos.

En Mercedes-AMG Petronas Motorsport, cada coche lleva cerca de 300 sensores durante las pruebas. El día anterior para las clasificaciones y el día D, este número pasa a 200, para aligerar el coche. Porque cada miligramo cuenta. Temperatura, presión, flujo de aire, trayectoria, posición del suelo, suspensión, sistema hidráulico, caja de cambios, vibración… Todo se mide. Durante un fin de semana de carrera, se recogen 500 GB de datos.

Pero más allá del volumen… todo lo que está en juego radica en la velocidad de transferencia de estos datos. Este debe estar disponible en tiempo real. Esto es para que los ingenieros del equipo puedan reaccionar lo más rápido posible para definir una configuración óptima para el vehículo. “Utilizamos Qualcomm para extraer todos los datos del coche. Entonces, todos los datos son transmitidos por Tata Communications”, dijo un portavoz del equipo durante una visita al garaje del circuito de Barcelona el día antes de la carrera. Y esto, con una velocidad de transferencia de 1,9 Gb/seg.

En este tema de la velocidad de transferencia, el equipo también está trabajando con Qualcomm en 5G y 60 GHz. “La 5G funciona cuando el coche entra en boxes. En los últimos 4 metros, cambiamos a 60GHz. Lo introdujimos el año pasado”, dice un portavoz técnico de Mercedes AMG Petronas Motorsports.

Pero no tiene sentido recolectar datos para recolectar datos. El punto clave radica en su análisis. En abril de 2017, Mercedes-AMG Petronas Motosports firmó una asociación técnica con Tibco, que ofrece soluciones analíticas y de visualización de datos. “Las aplicaciones de Tibco se utilizan para la estrategia de carrera”, explica Geoffrey Willis.

Gracias a los algoritmos de aprendizaje de la máquina y a la combinación de datos en tiempo real con datos históricos, el equipo puede medir y predecir el comportamiento del coche en función de las condiciones de la carrera (estado de la pista, humedad, temperatura exterior…). Una manera de que los ingenieros construyan los mejores escenarios para cada carrera (número de paradas en boxes, tipo de neumático, trayectoria…). Con los datos GPS, los datos también pueden indicar al piloto cuándo es mejor frenar en relación con estos competidores, por ejemplo.
En total, se crean millones de combinaciones y simulaciones, o 45 terabytes de datos generados a lo largo de una semana para cada carrera. El almacenamiento de datos es proporcionado por Pure Storage para centros de datos físicos y Rubrik para la nube.

Entre los datos examinados bajo el microscopio, los ingenieros examinan primero la información procedente de los neumáticos. Por ejemplo, una diferencia de 5 grados en la temperatura de los neumáticos puede ser decisiva para la carrera. Según las indicaciones, el piloto deberá entonces adaptar una trayectoria y una velocidad precisa.

“Cuando llegamos a la pista, una cosa que echamos de menos es este pequeño detalle que nos dirá cómo funcionará el asfalto con los neumáticos. Es muy sensible a vigilar su estado durante toda la carrera (agarre, temperatura…), comenta Geoffrey Willis. Cambiamos las características del coche durante todo el fin de semana, pero nos fijamos en los neumáticos, la distribución de la temperatura y sus aspectos físicos. Si entendemos mejor los neumáticos, tenemos más información para diseñar programas más sofisticados”.

“Usamos modelos robóticos. Después de cada carrera, los datos se integran y podemos ver carrera tras carrera lo que funciona correctamente o no. Cuanto más se utiliza el sistema, más aprende. Esto nos permite configurar nuevos modelos”, explica Michael O’Connell, Director de Análisis de Tibco.

La transformación digital de la Fórmula 1 está en marcha. Y en este punto, Mercedes AMG Petronas Motorsports también parece haber conseguido la pole position. También en proyectos futuros, el uso de la realidad aumentada, no sólo para el diseño sino también para el mantenimiento, así como el uso de la cadena de bloques para la protección de datos. Estas innovaciones también dan a los vehículos comerciales de Daimler-Mercedes una ventaja…

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