F1 en AWS
Explore formas nuevas, únicas e innovadoras para que los aficionados disfruten de la F1 a través del poder de machine learning, la inteligencia artificial y las tecnologías en la nube.
Uso de la IA de AWS para acelerar la resolución de problemas el día de la carrera
Juntos, F1 y AWS crearon una solución de análisis de causa raíz (RCA) con Amazon Bedrock. Este sistema multiagente aprovecha los modelos de lenguaje de gran tamaño y las herramientas de recuperación para analizar registros, resumir resultados, correlacionar incidentes y recomendar soluciones. El sistema no solo supervisa y resuelve problemas hasta un 86 % más rápido, sino que también predice y previene los problemas antes de que surjan.
¿Cómo impulsa AWS la Formula 1®?
✔ Transformación del deporte: AWS permite a F1 recopilar, analizar y aprovechar datos para tomar decisiones. Con 300 sensores en cada automóvil de carrera de F1 que generan más de 1,1 millones de puntos de datos por segundo transmitidos desde los automóviles hasta los boxes, es verdaderamente un deporte guiado por datos.
✔ Educación y deleite de los aficionados: a través de F1 Insights con tecnología de AWS, los aficionados pueden indagar en uno de los deportes más complejos. Con gráficos en pantalla con tecnología de IA como Pit Stop Strategy, Time Lost y Track Dominance, los aficionados reciben contexto instantáneo que normalmente está reservado para ingenieros y analistas.
✔ Fiabilidad para los sistemas críticos: AWS impulsa los sistemas de IA para garantizar que los sistemas críticos permanezcan disponibles el día de carrera, cuando más se necesitan. La implementación de sistemas de IA agéntica libera a los ingenieros de horas de investigación manual, lo que les permite dedicarse a tareas de mayor valor.
Potenciamos la narración de datos en tiempo real
Track Pulse, la colaboración más reciente de la F1 con AWS, utiliza el machine learning y la IA generativa para ayudar al equipo de retransmisión de la F1 a obtener una imagen más clara y completa de lo que ocurre en el circuito en cualquier momento, incluidas las batallas de los pilotos en directo, las predicciones del campeonato, las velocidades máximas, etc. El equipo puede usar estas actualizaciones en directo para determinar qué elementos destacar para los espectadores y, al mismo tiempo, predecir lo que está por venir para anticipar las historias que se desarrollan.
Impulse la innovación en IA generativa: lecciones de líderes del deporte
Descubra cómo líderes como Fórmula 1, la NFL y el PGA TOUR utilizan la IA generativa en AWS para mejorar la experiencia del cliente, la productividad de la fuerza laboral y la optimización de procesos. Aproveche estos casos de uso reales para avanzar en su estrategia de IA generativa.
Formula 1®: con tecnología de AWS
Datos de carrera
Cada automóvil de F1 tiene 300 sensores que generan 1,1 millones de puntos de datos de telemetría por segundo que se transmiten desde los automóviles hasta los boxes. Estos datos en tiempo real se combinan con los más de 70 años de datos históricos de carreras almacenados en Amazon S3 para obtener información valiosa que permita informar, educar y enriquecer la experiencia de los fanáticos y aportar más datos sobre la elección de una estrategia de carrera ganadora en la pista.
Análisis de los competidores
El análisis de datos permite a la F1 comparar el rendimiento de determinados coches, equipos y pilotos en relación con cualquier parámetro relevante y clasificarlos visualmente para informar a los seguidores.
Rendimiento del auto
La F1 analiza de cerca la aerodinámica, el rendimiento de los neumáticos, la unidad de potencia y la dinámica y la optimización del vehículo para ofrecer información que ayude a los fanáticos a interpretar el rendimiento general del automóvil. El rendimiento del coche es el KPI principal de un equipo de F1. Brinda a los fanáticos una visión única del funcionamiento interno de la F1 y de cómo los equipos se enfrentan en el desarrollo de los coches antes de la temporada y durante esta.
El piloto más rápido
Al usar tecnología de machine learning de AWS, este insight tiene un objetivo: obtener una clasificación con datos de todos los pilotos de F1 desde 1983 hasta el presente al eliminar de la ecuación la variable de los automóviles de F1 para responder un viejo interrogante: ¿quién es el piloto mas rápido? Los científicos de datos de la F1 y de Amazon Machine Learning (ML) Solutions Lab crearon por primera vez en la historia una clasificación de velocidad de pilotos objetiva, compleja y basada en datos.
Estrategia de carrera
Mediante el uso de datos de cronometraje, la F1 es capaz de crear información visual que permite a los fanáticos analizar objetivamente el rendimiento, la estrategia y las tácticas individuales del equipo y del piloto que afectarán el resultado general de la carrera. Por ejemplo, Alternative Strategy es un gráfico que muestra a los equipos y seguidores cuál pudo haber sido el resultado de una carrera si se hubiesen tomado decisiones estratégicas diferentes.
Últimas noticias de F1 en AWS
Participación de los aficionados
F1 Insights con tecnología de AWS transforma la experiencia del aficionado antes, durante y después de cada carrera. Como usa distintos puntos de datos para informar cada insight, la F1 permite a los aficionados entender cómo los pilotos toman decisiones en fracciones de segundo y cómo los equipos diseñan e implementan estrategias de carrera en tiempo real que impactan su resultado. Aquí hay algunos ejemplos de cómo funciona todo.
Estrategia de carrera
Mediante el uso de datos de cronometraje, la F1 es capaz de crear información visual que permite a los fanáticos analizar objetivamente el rendimiento, la estrategia y las tácticas individuales del equipo y del piloto que afectarán el resultado general de la carrera.
Con el historial de la pista y el ritmo proyectado del piloto, Battle Forecast predecirá a cuántas vueltas está el automóvil perseguidor de entrar en la “distancia de ataque” del automóvil de adelante.
El gráfico de Pit Strategy Battle ofrece a los fanáticos información adicional sobre cómo evaluar el éxito de la estrategia de cada piloto en tiempo real. Los fanáticos podrán realizar un seguimiento de los cambios sutiles de estrategia y ver el impacto en el resultado final.
Ventanas de parada en boxes estimadas según el compuesto de los neumáticos, los tiempos de vuelta y la distribución de los automóviles. Los espectadores verán cómo se puede modificar una carrera en función de la dinámica de esta, incluidas las estrategias de carrera de otros equipos, los automóviles de seguridad y las banderas amarillas.
Los datos históricos se utilizan para calcular la estrategia de carrera durante la vuelta de formación, mediante la comparación de las estrategias previstas de carrera y neumáticos. Esta información permite a los espectadores ver cuándo un piloto debe hacer su próxima parada en boxes según la estrategia.
Un “undercut” exitoso puede hacerle ganar la carrera u obtener una posición fundamental. Sin duda, es uno de los momentos más tensos a los que se enfrenta el equipo técnico durante la carrera. Este gráfico acercará a los aficionados al mundo del estratega de la F1, en el que estas decisiones que se toman en fracciones de segundo pueden ganar o perder puntos fundamentales para el campeonato.
Análisis de los competidores
El análisis de datos permite a la F1 comparar el rendimiento de determinados coches, equipos y pilotos en relación con cualquier parámetro relevante y clasificarlos visualmente para informar a los seguidores.
Esta información muestra cómo los equipos desarrollan sus automóviles, qué tan rápido lo hacen y cuál es el resultado en la pista a lo largo de la temporada. El desarrollo de las carreras, tanto durante la temporada como de un año a otro, es el principal KPI para un equipo de F1, lo que proporciona información única sobre el funcionamiento interno de la F1 y cómo se desempeñan los equipos en comparación con otros en esta área.
La proximidad al muro ofrece a los fanáticos y a las emisoras una visión única de la proximidad de un coche de F1 al muro en algunas de las curvas más emocionantes del campeonato. La F1 calcula la distancia desde el muro a la parte más cercana de un coche de F1 (normalmente el neumático) mediante cámaras especiales y una fusión de redes neuronales profundas y algoritmos de visión artificial. Esto se realiza mediante un proceso de cuatro pasos: adquisición del chasis, detección del movimiento del automóvil, estimación de la trayectoria y una salida del algoritmo.
Esta información aísla el rendimiento de un coche individual y permite a los fanáticos comparar su rendimiento con el de diferentes vehículos al comparar los componentes básicos que conforman el rendimiento del automóvil, a saber, el rendimiento en las curvas, el rendimiento en línea recta y el equilibrio o el manejo del automóvil.
Rendimiento del piloto destaca qué pilotos están llevando su coche al límite absoluto de rendimiento en comparación con sus compañeros de equipo y competidores. Al calcular las fuerzas generadas por los neumáticos de un coche durante una vuelta y compararlas con la capacidad máxima del coche, se mostrará cuánto rendimiento potencial del coche está aprovechando el piloto. Se mostrarán tres parámetros para destacar tres áreas clave del rendimiento del piloto que tienen un efecto importante en el objetivo principal, el tiempo de vuelta: aceleración, frenado y curvas.
Esto proporciona un desglose del rendimiento del piloto con base en el subconjunto más importante de habilidades de conducción mediante el análisis de una gran cantidad de datos sobre los efectos del automóvil, los neumáticos, el tráfico, el combustible y más para obtener un resultado puntuado del rendimiento de cada piloto a lo largo de la temporada en siete métricas clave: Ritmo de clasificación, Salidas, Vuelta 1 de la carrera, Ritmo de la carrera, Gestión de neumáticos, Habilidad de parada en boxes del piloto y Adelantamiento. Estas métricas se normalizan con un rango de 0 a 10 para proporcionar una métrica tipo “puntuación” y brindar información a los espectadores, los fanáticos y los equipos sobre dónde se encuentran las fortalezas y las debilidades de un determinado piloto, y cómo se comparan con otros en el campo.
Rendimiento de calle de boxes brindará a los seguidores y a las emisoras la oportunidad de analizar toda la parada en boxes, para entender el tiempo que se pierde y se encuentra desde el momento en que el piloto entra en la calle de boxes hasta que sale de ella.
Desempeño del auto
La F1 analiza de cerca la aerodinámica, el rendimiento de los neumáticos, la unidad de potencia y la dinámica y la optimización del vehículo para ofrecer información que ayude a los fanáticos a interpretar el rendimiento general del automóvil.
El rendimiento de frenado muestra cómo el estilo de frenado de un conductor durante una maniobra en las curvas puede suponer una ventaja para salir de las mismas. Compara los estilos de frenado y el rendimiento de los conductores midiendo lo cerca que se acercan al vértice de una curva antes de frenar y mostrará el desempeño conjunto del automóvil y el conductor en las curvas, por ejemplo, la velocidad máxima en la aproximación, la disminución de la velocidad en la frenada, la potencia de frenado utilizada y las inmensas fuerzas G que sufren los conductores en las curvas.
Es el área más importante para el rendimiento de un automóvil de F1 y esto ofrece información importante sobre cómo los automóviles buenos se comparan con los que son fabulosos. Esto divide la curva en las cuatro secciones principales: frenado, giro, curva central y salida, a la vez que analiza y compara el rendimiento en las secciones principales de una curva a través de datos de telemetría del automóvil.
Análisis de las curvas según lo determinado por el punto óptimo de frenado y aceleración en torno a una curva específica (y crucial), que es el área donde cada piloto obtiene más posibilidades de ganar. Esta información brinda a los espectadores una comprensión detallada de las pérdidas y las ganancias en los tiempos de vuelta, y permite la comparación entre automóviles.
Con los datos del automóvil, a saber, la velocidad del automóvil, las aceleraciones longitudinales y laterales, y el giroscopio, podemos crear una estimación de los ángulos de deslizamiento y luego derivar modelos de equilibrio del vehículo para cada automóvil. Esto da un resultado de la energía de desgaste de los neumáticos. (Nota: La energía de desgaste de los neumáticos no es su desgaste físico, sino la transferencia de energía de los parches de contacto de los neumáticos que se deslizan por la superficie de la pista). El resultado nos da un rendimiento de los neumáticos para cada curva, lo que indica cuánto se han utilizado con respecto a su máxima vida útil.
El gráfico de comparación de vueltas contextualizó el nivel de rendimiento de un coche de F1 para los seguidores y las difusoras mediante la comparación del tiempo que alcanzó en sus vueltas con el del coche de seguridad y un coche de carretera “genérico”. El objetivo y el resultado de este gráfico será demostrar, mediante un modelo de datos, cómo la tecnología superior de la F1 se compara con la tecnología y el rendimiento con los que puede estar familiarizado un espectador.
Vea ahora
Con el tiempo de knockout estimado, se brinda a los seguidores y comentaristas información de “nivel de equipo” sobre el tiempo que busca alcanzar cada piloto para poder avanzar a la siguiente ronda clasificatoria. El tiempo objetivo de este gráfico, utilizado en las últimas etapas de cada sesión, ofrecerá un objetivo emocionante a los seguidores con el que comparar los tiempos de los pilotos a medida que cruzan la línea en su vuelta más rápida. Por último, se acerca más a los seguidores a la emoción del resultado final.