No solo se trata de aerodinámica, estrategias en pits y potencia de motor. Los autos de Fórmula 1 trabajan como nunca antes con la tecnología de datos en tiempo real, analizados por softwares relacionados también con la inteligencia artificial.
Por increíble que parezca, un bólido cuenta hasta con 300 sensores que transmiten más de 1.1 millones de puntos de datos por segundo, para que los estrategas e ingenieros de los equipos tengan información precisa sobre el rendimiento de pilotos y coches.
Se trata del “Big Data”, un proceso que analiza y proceso un gran volumen de datos, que mediante la inteligencia artificial y el “machine learning” puede identificar patrones de información mediante algoritmos para hacer análisis predictivos.
Según AWS (Amazon Web Services) un proveedor de esta analítica de datos en la Fórmula 1, estos procesos permiten identificar, por ejemplo, quién reacciona más rápido en una arrancada. Para ello, AWS desarrolló los F1 Insights, para convertir el acumulamiento de datos en innovaciones dentro y fuera de la pista.
Lo mejor es que toda esa información llega a las pantallas de los televidentes en tiempo real, para que se comprendan mejor las estrategias tomadas por las escuderías.
¿Cuáles son los principales “insights”?
Braking Performance: analiza la proximidad de los pilotos durante el frenado en el vértice de una curva, lo que para toda una carrera puede generar grandes diferencias si las curvas se toman de la manera correcta.
Car Exploitation: muestra a los aficionados qué pilotos están llevando su coche al límite a partir del análisis de la tracción, el frenado y el paso por curva.
Energy Usage: ofrece un vistazo al funcionamiento de la unidad de potencia de los coches, un factor muy importante porque a partir de ello los pilotos despliegan la energía para maximizar el rendimiento de su auto.
Start Analysis: con este análisis, los aficionados pueden conocer quién tuvo el mejor arranque porque toma en cuenta el tiempo de reacción o la fase de aceleración inicial, entre otros aspectos.
Pitlane Performance: es aquí donde se analiza lo que hay detrás de una parada perfecta en pits para determinar el tiempo ganado o perdido por cada piloto.
Undercut Threat: con este, los aficionados pueden ver en tiempo real el riesgo de un piloto de ser rebasado por un “undercut”, el cual es una estrategia en la que un piloto que persigue a otro decide entrar a pits para cambiar neumáticos con la expectativa de que sus llantas nuevas le permitan adelantar al auto que va adelante cuando este entre a cambiar los suyos.