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Las ‘sensaciones’ del piloto de Fórmula 1 se vuelven información

El responsable de IT de Mercedes-AMG Petronas, Matt Harris, asegura que el big data en este deporte no es una obligación; pero sin él, no se podría ganar

08 NOV. 2018
8 minutos
El departamento de IT de la escudería alemana emplea a 30 personas. / INNOVADORES

Son complejas máquinas de ingeniería. Compiten al máximo nivel a más de 300 kilómetros por hora, desafiando incluso a la misma Física. Y, en contra de lo que pueda parecer, su combustible no se basa en el petróleo. Todos los coches de Fórmula 1 tienen un motor común: los datos. En Mercedes-AMG Petronas llevan 20 años trabajando con big data e internet de las cosas. "Antes de que existiesen estos conceptos", bromea el responsable de tecnologías de la información (IT) de la escudería, Matt Harris, a INNOVADORES. El reto, ahora, es (saber) usar esos datos para dar el salto a la inteligencia artificial.

"Tomamos decisiones estratégicas basadas en los datos"

"Como negocio, todo lo que hacemos es tomar decisiones estratégicas basadas en los datos", dice. No son sólo palabras. Cada monoplaza de la ‘casa’ alemana está ‘cargado’ de unos 300 sensores que en una carrera recogen cerca de 400GB de información. ¡Un total de 9TB en una temporada! Todo queda registrado, desde la presión de las ruedas hasta la temperatura de los componentes. La dificultad reside en dar con el equilibrio perfecto. "Hay que recordar que cada sensor es una pieza de peso que se añade al coche y reduce su rendimiento". 

"Algunos datos nos dan información exacta", señala Harris. "Otros los usamos en conjunto para inferir conclusiones". Lo explica con el clásico ejemplo del pinchazo. No basta con detectar un descenso de la velocidad, de la temperatura y de la presión del neumático. "Con esos indicios, podría parecer que has pinchado; pero si aceleras, la temperatura y la presión vuelven a subir y no hay problema", comenta. "Cosas que son muy simples en un coche normal, no lo son tanto en uno de Fórmula 1"

Tal es la obsesión por los datos que no sólo se circunscribe a los coches de Mercedes-AMG Petronas, también incluye los de la competencia. Todo se analiza en tiempo real (excepto los de los rivales). Aunque Harris advierte: "Estamos limitados por regulación sobre la cantidad de datos que podemos extraer de cada coche porque existe una Unidad de Control Electrónico (ECU) estandarizada que todos los equipos tenemos que usar y esta cuenta con un límite de cantidad y velocidad de los datos". Sin embargo, señala que en los próximos dos años se creará una nueva versión de ECU con mayor rendimiento y capacidad de almacenamiento que permitirá generar más información. 

La apuesta de la escudería germana por los datos parece casi una obligación... "Si no lo hiciésemos, no ganaríamos". Para Harris, una de las principales razones de esta necesidad de conocimiento es la posibilidad de "comprender las causas de las sensaciones del piloto".

Otro ejemplo: el año pasado, en Singapur, el piloto Valtteri Bottas decía que sentía una caída de la potencia durante 20 milisegundos cada vez que pasaba por un puente concreto. "No sabíamos por qué". Así que bucearon en los datos y, eureka, ahí estaba la clave. La pasarela tenía un campo magnético que interfería en un sensor hasta el punto de afectar a la potencia. Lo arreglaron. 

El poder de la IA

La escudería alemana se encuentra en pleno proceso de análisis de la siguiente ola tecnológica, la inteligencia artificial. "Una vez que decidimos que hay una tecnología que puede beneficiarnos, empezamos a estudiarla", comenta el responsable de IT. "A final de año estaremos en posición de determinar en qué servicios y soluciones invertir", apunta. 

Aunque puede parecer que Mercedes-AMG Petronas ya tiene la pieza clave para dar el salto a la inteligencia artificial (los datos), Harris no se muestra convencido. "El problema es su descripción". Y argumenta: "Este año estamos describiendo los datos muy bien, así que cuando el coche está en la pista, sabemos exactamente su configuración con muchísimo detalle. El año pasado teníamos algo de información sobre el coche; el año anterior, teníamos menos...".

El problema es que, si el coche se cambia en cada carrera entre 30 y 40 veces, cada vez se obtiene una descripción distinta del coche. Aquí ve una oportunidad para la inteligencia artificial. "El machine learning puede ayudarnos a ver las diferencias y usar la configuración correcta para cada caso".

"Creo que, en algunos casos, los datos sí que reemplazarán a las habilidades humanas", afirma. Y no lo ve muy lejano. "En el próximo año, cada vez tomaremos más decisiones aconsejados por un ordenador". Lo que no acaba de ver claro es un futuro donde las máquinas sustituyan a los pilotos. "Sería muy aburrido". 

Reducir el tiempo de montaje En 2016, Mercedes-AMG Petronas empezó a evaluar cómo la infraestructura de almacenamiento podía mejorar el rendimiento de sus coches. Tras una prospección de mercado, acabaron escogiendo la tecnología de Pure Storage: así redujeron el espacio de los armarios rack un 68% o el tiempo de respuesta de las búsquedas de la base de datos cayó un 95%. La escudería ha ganado, principalmente, en sencillez. "La simplicidad es muy importante porque hay dos personas de IT que viajan a todas las carreras y tardan 36 horas en montarlo todo. Ahora la tecnología es más fácil de usar".