La Inteligencia Artificial llega a los coches: predice fallos y mejora el rendimiento de los F1

En la F1, por ejemplo, nacieron los frenos de disco, diversos tipos de suspensiones, cajas de cambio automáticas y accionadas por levas. También los sistemas de recuperación de energía de frenado y componentes que se testean y que incorporan muchos utilitarios. Los neumáticos también se benefician directamente de la experiencia que se logra en la competición, sobre todo en términos de agarre y duración.

Lo último es la Inteligencia Artificial (IE), ya que los equipos de Fórmula 1 hacen uso de las tecnologías de Observabilidad Cloud para introducir mejoras en sus vehículos, algo que con el tiempo también puede llegar a nuestros coches «de calle».

Para ello los equipos de F1 invierten un enorme presupuesto en tecnologías que permitan mejorar el rendimiento de su monoplaza, monitorizando el funcionamiento de cada pieza, frenos u otras partes del coche en los test de pretemporada, en los libres de cada Gran Premio, o especialmente en los simuladores y túneles de viento, que cada vez cobran más ventaja por el límite presupuestario y por los asiduos parones de la temporada, como el actual que ha comprendido desde el pasado 2 de abril en Melbourne hasta este viernes, 28 de abril cuando empieza el GP de Azerbaiyán.

De este modo, aprovechando este parón, muchos equipos como Aston Martin con Fernando Alonso o Ferrari con Carlos Sainz han estado aprovechando para probar en el túnel de viento y en el simulador la mayoría de datos obtenidos en las tres primeras carreras del año y reducir la distancia con Red Bull. Igualmente, conscientes de la importancia de monitorizar también en tiempo real los datos del monoplaza en pista, los equipos de Fórmula 1 están invirtiendo cada vez más en Observabilidad Cloud, una tecnología de monitorización y análisis de datos combinada con Inteligencia Artificial y Deep Learning, capaz de observar, medir y comprender el comportamiento interno y externo de un sistema en tiempo real, permitiendo así analizar el rendimiento y predecir posibles problemas incluso antes de que ocurran.

Manuel Ruiz, Director de Alianzas de Entelgy, The BusinessTech Consultancy, nos explica que los equipos de F1 analizan esta información en vivo gracias a esta mencionada Observabilidad para hacer los ajustes necesarios en el monoplaza durante la carrera, predecir fallos para garantizar la seguridad del piloto o fabricar mejoras en las fábricas que les aúpe a lo más alto en la próxima carrera o temporadas.

«La observabilidad permite a los equipos analizar de manera holística y en tiempo real distintos factores relacionados con la velocidad, la aceleración, la temperatura del motor, la presión de los neumáticos o el consumo de combustible, entre otros, para tomar decisiones informadas sobre cómo ajustar el coche y mejorar su rendimiento en la pista. Si se hace en F1, ¿por qué no llevar esta tecnología de Observabilidad a nuestro negocio, nuestras aplicaciones, nuestra infraestructura? Nuestros clientes son igual de exigentes que la alta competición y debemos dotarnos y dotarlos de las mejores soluciones para mejorar su negocio y experiencia de usuario en un mercado tan competitivo», afirma Manuel Ruiz.

La aplicación más lógica de esta tecnología es tener absolutamente monitorizado el estado del vehículo, desde la temperatura del motor hasta el desgaste de las ruedas, pasando por los sensores que nos indican que cada pieza aerodinámica funciona bien. En un coche de Fórmula 1 cada parámetro relacionado con la mecánica del coche está siendo medido y recopilado por sistemas de análisis de datos, y estos son estudiados por ingenieros tanto en la carrera como en la fábrica.

Sin embargo, esta información llega de distintas fuentes y partes del coche, y, para poder dar sentido a estos datos y convertirlos en información de valor, ya no es suficiente con monitorizarse por separado, sino que los ingenieros adquieren más información si lo comparan en conjunto. Esto lo hace posible la Observabilidad, que analiza de manera conjunta información obtenida en distintas fuentes, llevando la monitorización un paso más allá. Por ejemplo, en un momento dado de la carrera, la telemetría del monoplaza nos puede estar indicando un aumento de la temperatura del motor, que puede suceder porque el flujo del aire circula erróneamente por la tapa motor y los pontones no son capaces de liberar el calor del motor, por lo que el concepto de fabricación de este monoplaza es incorrecto y se debería cambiar con los datos recopilados.

Gracias a esta monitorización holística, todos los datos que se desprenden del uso del vehículo pueden ser utilizados para introducir mejoras de cara a la próxima carrera. Estas mejoras no afectan solamente el vehículo a nivel mecánico, sino que sirven también para entender la manera más óptima de utilizar y cuidar el vehículo. La observabilidad combina esta monitorización con tecnologías de Inteligencia Artificial predictiva, que es capaz de identificar los fallos antes de que se produzcan y tomar decisiones para utilizar los recursos de la mejor manera.

Además, estás mejoras también pueden ser monitorizadas a través del simulador y el túnel de viento, que sirven como primera. Por ejemplo, si durante la carrera se han recopilado datos que nos indican fallos en términos de aceleración y consumo de combustible, los ingenieros pueden introducir mejoras de cara a la siguiente carrera que optimicen la mezcla y hagan el coche mucho más eficiente.

La Observabilidad de nuevo va un paso más que el simple análisis y es capaz de tomar decisiones estratégicas en base a datos de uso y desempeño. Al tener en cuenta los datos en conjunto, incluido aquellos relativos al entorno y el propio estado de la carrera, la información se utiliza en la toma de decisiones estratégicas en tiempo real, por ejemplo, si es el mejor momento para hacer una parada en boxes teniendo en cuenta el estado de los neumáticos o se puede apurar más sin que el rendimiento se vea afectado, si pueden cambiar de mapa motor y garantizar la fiabilidad del monoplaza o si las herramientas del piloto en carrera están funcionando bien, por ejemplo, el sistema ERS.

Aunque el coche y su tecnología es una parte crucial en la Fórmula 1, también es indispensable que el equipo cuente con un piloto que no solo sepa conducir el coche, sino también extraer la información de los ingenieros y responder a los retos de la pista. Esta tecnología es capaz de tener en cuenta en el análisis el estado del piloto, la forma en la que maneja el coche y cómo reacciona a diferentes situaciones en la pista. Así el equipo puede dar un «feedback» o retroalimentación en tiempo real al piloto y basado en datos de desempeño. Esta información se puede aprovechar tanto en los libres para ayudar al piloto a configurar de la mejor forma el monoplaza y adaptarse a la realidad del circuito, así como para mejorar estos puntos clave en fábrica en las siguientes semanas.