La telemetría, la simulación, la computación en la nube y la inteligencia artificial tienen cada vez más peso en el diseño de los coches de Fórmula 1, la estrategia de los equipos, el funcionamiento de la escudería y hasta en la forma de seguir una carrera.
TEXTO: ARANTXA HERRANZ
En las carreras de automoción (como la Fórmula 1, MotoGP o Fórmula E) todo cuenta y todo se mide para su posterior análisis. Tanto cuando se está en pista como cuando un monoplaza regresa al garaje, la información que deja tras de sí resulta casi tan relevante como las impresiones del piloto. Temperaturas, presiones, aceleración, consumo, comportamiento aerodinámico y estado de los neumáticos forman un registro que los ingenieros deben relacionar con las condiciones de la pista y con lo ocurrido alrededor del coche. Una medición aislada puede señalar una anomalía. Varias mediciones cruzadas pueden explicar su origen. Esa diferencia ayuda a entender el papel de la observabilidad, una disciplina que reúne y analiza señales procedentes de distintos sistemas para ofrecer una visión conjunta del funcionamiento del vehículo.
Pero no basta con acumular datos, sino en almacenarlos, procesarlos con rapidez y convertirlos en una decisión comprensible. Un aumento de la temperatura del motor, por ejemplo, no explica por sí mismo si el origen está en la refrigeración, en el flujo de aire alrededor de la carrocería o en otro componente. El análisis relacionado de distintas señales ayuda a acotar las causas, aunque la decisión final continúe en manos de los especialistas.
De la pista a la fábrica
La red que une el circuito con la sede técnica es otra pieza del rendimiento. Algunas escuderías, como Aston Martin, apuestan por una infraestructura convergente para disponer de capacidad de cálculo y almacenamiento junto a la pista, con redundancia de equipos y un clúster de Kubernetes destinado al análisis. La transferencia de telemetría desde el circuito hasta la fábrica pasó de unos veinte minutos a menos de diez gracias a esta nueva infraestructura. Esta reducción importa porque amplía el margen de actuación de los ingenieros que trabajan en Mission Control, lejos del garaje. Pueden recibir antes los datos, estudiarlos y devolver observaciones mientras el programa del fin de semana sigue avanzando. La misma arquitectura incorpora redundancia física y funciones de control de acceso y detección de comportamientos asociados al ransomware.
En Oracle Red Bull Racing, la nube se utiliza para explorar escenarios de carrera y para el desarrollo de la unidad de potencia híbrida de Red Bull Ford Powertrains. Oracle afirma que el equipo ejecuta miles de millones de simulaciones alrededor de cada gran premio y que trasladar su infraestructura estratégica a Oracle Cloud Infrastructure incrementó un 25 por ciento la velocidad de esas simulaciones. También comunicó una mejora adicional del 10 por ciento con nuevas configuraciones de computación.
Las nuevas reglas técnicas han elevado la complejidad de esa tarea. La aerodinámica activa modifica el ángulo de los alerones delantero y trasero según la zona del circuito, mientras la gestión de la energía eléctrica condiciona la aceleración, la recuperación y las posibilidades de ataque o defensa. La FIA explicó que la potencia eléctrica crecía de 120 a 350 kilovatios y que la energía recuperable durante la frenada alcanzaba 8,5 megajulios por vuelta. Tales variables obligan a los modelos a considerar la carga de la batería, el despliegue de potencia, la configuración aerodinámica, el comportamiento de los neumáticos y las alternativas estratégicas de rivales y coche propio.
Además, los agentes de Inteligencia Artificial también están presentes en los deportes de motor- Algunos de ellos está concebido para automatizar la recopilación de información, interpretar datos históricos y datos de carrera en tiempo real, y presentar indicaciones a los ingenieros cuando cambian las condiciones.
Esta asistencia también alcanza el reglamento, de manera que los equipos están ya empezando a usar la inteligencia artificial generativa para consultar resoluciones históricas y normas deportivas. Estos desarrollos combinan un modelo de lenguaje con generación aumentada por recuperación, un método que busca primero información en una base documental y la utiliza después para construir la respuesta. La rapidez puede reducir el tiempo dedicado a localizar antecedentes, pero la interpretación reglamentaria y la presentación de cualquier reclamación siguen requiriendo supervisión humana.
Tecnología fuera del coche
La eficiencia informática también se relaciona con energía, peso y logística. En el caso de Aston Martin, la consolidación de sistemas de almacenamiento de NetApp buscaba reemplazar equipos antiguos, eliminar puntos únicos de fallo y reducir el volumen de infraestructura desplazada a los circuitos. En la fábrica de Silverstone, las herramientas de supervisión de NetApp se emplean para observar consumos y temperaturas.
La misma materia prima que utilizan los ingenieros puede transformarse para el público, siempre que se seleccione qué información es publicable. IBM y Ferrari han incorporado inteligencia artificial generativa a la aplicación móvil de la escudería. Watsonx convierte datos complejos en resúmenes posteriores a la carrera y produce visualizaciones sobre telemetría, meteorología, condiciones del trazado, resultados de las sesiones y estrategias de coche y neumáticos. Los modelos de lenguaje, entre ellos IBM Granite, también relacionan episodios recientes con información histórica del equipo.
Así, con la IA están creando un nuevo modelo para la interacción digital de los aficionados. La aplicación añade encuestas, mensajes dirigidos al equipo y contenidos sobre carreras históricas, además de ofrecer información en inglés e italiano.
Para el aficionado, esta capa digital abre una ventana a elementos que durante mucho tiempo quedaron reservados al muro y a la fábrica. No muestra todo. La información sensible mantiene su valor competitivo y los contenidos generados por modelos necesitan selección, datos fiables y control editorial. Pero sí modifica la lectura de una carrera: una parada deja de verse únicamente como una entrada en boxes y puede examinarse junto al desgaste, el tiempo perdido, la meteorología y las alternativas disponibles.
La tecnología que ayuda a decidir dentro del equipo pasa así a explicar, con otro nivel de detalle, por qué el coche y el piloto hicieron lo que el espectador acaba de ver.