Los simuladores de carreras permiten a los conductores ver y sentir lo que es conducir un automóvil en una pista determinada. Pero también potencian las predicciones y estrategias el día de la carrera.
Así es como los simuladores utilizan los datos y lo que revelan.
Antes del Gran Premio de Canadá de 2022, la reportera de Sky Sports Rachel Brookes le preguntó a Fernando Alonso, comenzando en la segunda posición en la pista: “Sé que bromeaste sobre pasar a Max en la curva 1. ¿Crees que es una posibilidad realista? ¿Podio hoy?
“Depende de cómo hagamos los primeros 50 metros”, respondió Alonso. “En las simulaciones que tenemos; no es realista, creo que P6, P7 incluso, es nuestra posición natural”.
¿Cómo pudo (sinceramente) predecir P6 o P7?
Todo se reduce a los datos, específicamente, a los resultados de los simuladores de carreras de alta tecnología.
Pero estos no son simuladores de estilo arcade; son sistemas hiperrealistas basados en datos impulsados por algoritmos que se alimentan de datos de automóviles, pistas y competidores. Aquí hay un vistazo a cómo estos simuladores utilizan datos y qué pueden ayudar a revelar.
¿Qué son los simuladores de F1?
Los simuladores son como autos de carrera virtuales que permiten a los conductores ver y sentir lo que es conducir un auto en una pista determinada. El simulador crea un “gemelo digital” del automóvil físico (con matices, dependiendo de la configuración del automóvil) y la pista (también con matices, hasta los baches y las condiciones de la superficie). Las pantallas, los sonidos, el volante y los pedales le dan vida.
En el equipo de Fórmula 1 Mercedes-AMG Petronas, el simulador –operado por Vehicle Dynamics Group (VDG)– ingiere una variedad de datos. El simulador tiene dos herramientas principales:
Planeador de carrera crea visualizaciones de los posibles resultados de cada piloto, de principio a fin. Esto puede guiar las conversaciones con los conductores sobre sus estrategias; para que estar preparados y como prepararse para ciertos resultados o situaciones.
El modelo Monte Carlo combina factores aleatorios para crear millones de simulaciones de una carrera completa. Esto permite que el equipo identifique la probabilidad de ciertos resultados. Esto es de enorme importancia para el equipo de estrategia de carrera, que puede utilizarlo para idear planes que influyan en la probabilidad de ciertos resultados y estar preparados para otros sobre la marcha.
¿Cuáles son los beneficios de los simuladores de F1?
Con regulaciones que limitan el tiempo de prueba en pista en un fin de semana determinado y solo dos autos para probar, el simulador es una herramienta de rendimiento cada vez más importante. Los equipos pueden ejecutar exponencialmente más pruebas y escenarios de los que podrían realizar solo en el automóvil físico. No es solo una importante herramienta de inteligencia, también es sostenible y económica.
Otros beneficios estratégicos incluyen:
Desarrollo y mejora de automóviles. Antes de comprometerse a realizar cambios físicos en el automóvil, los conductores pueden experimentar y probar diferentes configuraciones aerodinámicas y mecánicas.
Práctica de pilotos entre carreras. Hay una razón por la que se llaman simuladores de "conductor en el circuito": se trata del conductor, lo que le permite interactuar con el automóvil y conocer nuevas pistas, preparándose para puntos de frenado, baches y líneas prácticamente durante todas las horas entre pruebas en pista.
Preparación del fin de semana de carrera. No se limita solo al automóvil, también puede predecir los resultados para el resto del campo y toda la carrera, que veremos con más detalle a continuación.
¿Cómo usan (y crean) datos los simuladores de F1?
En una palabra: algoritmos .
Los algoritmos y los modelos de aprendizaje automático permiten convertir millones de puntos de datos en conclusiones, patrones y predicciones. Cada aspecto del automóvil tiene su propio modelo y, en conjunto, contribuyen a una representación completa del automóvil. Los conductores de desarrollo pueden proporcionar comentarios sobre cómo es conducir diferentes automóviles en varias pistas. Esto convierte las experiencias en mejoras algorítmicas reales del simulador, lo que hace que todo sea más realista y efectivo.
Los simuladores generalmente se ejecutan aproximadamente cuatro días a la semana entre carreras, a menudo registran hasta dos distancias de carrera completas por día, creando alrededor de 100 GB de datos cada semana, que luego analiza el equipo. Debido a que el resultado de los algoritmos depende de la calidad de los datos que ingresan, los beneficios de los simuladores incluyen conjuntos de datos muy limpios y precisos que brindan una imagen excelente del auto sin los efectos de factores externos aleatorios, como otros autos en la pista, el clima, y más.
¿Cómo se usan los simuladores de F1 durante el fin de semana de carrera?
Los simuladores crean visualizaciones de datos a partir de millones de puntos de datos que cuentan una variedad de historias. Uno de ellos son los resultados de la carrera y la probabilidad de cada uno. Los equipos pueden pronosticar cómo irá una vuelta, de principio a fin, excluyendo factores como choques, fallas mecánicas y circunstancias ambientales (como las infames ardillas en el circuito Gille Villeneuve en Montreal).
Esto ayuda a los equipos a prepararse para cada escenario, determinar las mejores configuraciones de autos y estar listos para la pista y el clima. Puede haber un Plan A, B, incluso un Plan E y F, todos discutidos, practicados y listos para ejecutar.
Durante el fin de semana, los simuladores son una parte clave del circuito alimentado por datos entre la pista y la fábrica. Los datos de las pruebas previas a la carrera se envían a la fábrica, donde los ingenieros pueden recrear los problemas descubiertos en la pista y desarrollar formas de solucionarlos. Las soluciones se envían de vuelta a los ingenieros de carrera, creando un enfoque en tándem que garantiza que se cubran todos los ángulos. Los datos son el tejido conectivo entre todos, ayudándolos a trabajar hacia el mismo objetivo: ganar.
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Fuera de la pista, el análisis predictivo es uno de los casos de uso más atractivos para nuestros clientes. Esta inteligencia crea una ventaja que ayuda a nuestros clientes a mejorar la toma de decisiones, evitar interrupciones en la cadena de suministro, optimizar recursos y estar preparados para cualquier cosa.
Artículo publicado originalmente en: https://blog.purestorage.com, Formula One Simulators and data
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