Cuando Lewis Hamilton cruzó la línea de meta para su emotiva victoria en el Gran Premio de Gran Bretaña de 2024 en Silverstone, el equipo de TI de su equipo de Fórmula Uno Mercedes-AMG Petronas habría dado unos cuantos puñetazos.
Mientras los fanáticos se centran en los ingenieros de carrera que ayudaron a que el auto Mercedes volviera a lo más alto del podio después de dos temporadas difíciles, el equipo de tecnología dirigido por el director de TI Michael Taylor ciertamente también jugó su papel.
“La tecnología siempre ha jugado un papel importante en la Fórmula Uno. Si nos remontamos a la década de 1950, la tecnología todavía estaba ahí: el cronómetro era la métrica clave, y eso todavía existe hoy. En última instancia, la medida de nuestro desempeño todavía se basa en el cronómetro y eso nunca miente”, afirma.
Taylor ha estado en la F1 desde 2002, cuando se unió al equipo Renault como analista de soporte de red. Dirige el equipo de TI de Mercedes desde 2020.
“Cuando entré en el deporte hace 22 años, no estoy seguro de haber imaginado alguna vez ser la persona número uno en TI para el mejor equipo del deporte y el mejor equipo que había dominado durante tanto tiempo. No creo que haya estado nunca en la hoja de ruta”, afirma.
“Mi función hoy en día es mucho menos técnica y se centra predominantemente en las personas. Es un desafío fascinante. Eso es lo que me hace volver día tras día: nunca hay dos días iguales; esta mañana estaba asistiendo [F1] reuniones regulatorias”.
Taylor lidera un equipo de 75 personas con base en la fábrica de Mercedes F1 en Brackley, a pocos kilómetros de la pista de Silverstone, un grupo “relativamente reducido”, dice, considerando la profundidad y amplitud de la tecnología que cubre.
Una semana de carrera típica para TI
El Gran Premio de Gran Bretaña fue la última parte de un “triple título”: tres carreras en fines de semana consecutivos, lo que supuso una gran carga de trabajo para todo el equipo. Para aquellos en TI, fue un momento particularmente agotador, como explica el jefe de operaciones y gestión de servicios de TI, Steve Riley, a Computer Weekly durante una visita detrás de escena a la fábrica de Brackley.
“Una semana de carrera típica comienza el domingo anterior a la carrera o el lunes de la semana de carrera. Disponemos de dos racks informáticos que viajan por todo el mundo. Irán en camiones o en aviones con el resto del equipo que viaja con el equipo. Ahora estamos en una carrera triple y los camiones han viajado de una carrera a otra y a [Silverstone]. Así que no recibimos los camiones de carrera hasta el martes y los construimos durante la noche para estar listos para el miércoles”, dice.
“Lo primero es poner en funcionamiento la infraestructura. Efectivamente tenemos un centro de datos móvil que llevamos con nosotros en esos dos bastidores de TI. Tiene computación, red, almacenamiento: todas las cosas típicas que esperaría que estuvieran presentes en cualquier entorno de TI. Y luego se trata de integrarlo en el resto del garaje. [at the race track] asegurarnos de que toda la red y el Wi-Fi estén disponibles en el lugar correcto y realizar todas las pruebas previas al evento que hacemos de carrera en carrera”.
Riley describe cada pista de carreras como un “entorno multiespacio” con todas las exigencias adicionales que ello implica.
“Tenemos nuestros garajes, pero el muro del foso es otro, la autocaravana es otro, las oficinas de ingeniería son otro. Dondequiera que vayamos, nos aseguramos de que todos puedan comunicarse entre sí. Una vez que lleguemos al jueves, se centrará más en apoyar a los ingenieros cuando lleguen, luego al resto del equipo de Fórmula Uno cuando lleguen al circuito, asegurándose de que estén en funcionamiento, que la telemetría se transmita como debería ser. Los datos están disponibles en los lugares correctos, antes de ejecutar. [the car] el viernes”, dice.
“Es interesante hacerlo tres veces en tres semanas, cuando la Fórmula Uno introdujo los triples encabezados. Pero eso es a lo que nos apuntamos, es un desafío interesante”.
Superando el cronómetro
La otra área clave en la que el equipo de TI apoya a Hamilton y su compañero piloto, George Russell, proviene de la métrica clave de Taylor: el cronómetro.
“¿Cómo podemos resolver problemas y desafíos antiguos, pero de maneras nuevas e inventivas que, en última instancia, reduzcan el tiempo y aumenten la cantidad de ciclos que podemos completar dentro de un período determinado? La innovación en la industria tecnológica es enorme en este momento”, afirma.
“Se trata de asegurarse de que la organización esté lista y preparada para lo que venga después y poder afrontarlo en el momento adecuado”
Michael Taylor, Mercedes-AMG Petronas Fórmula Uno
“Se trata de asegurarse de que la organización esté lista y preparada para lo que venga después y de poder afrontarlo en el momento adecuado y maximizar el valor y el retorno. Nuestro enfoque realmente se centra en la eficiencia operativa: ¿cómo ahorramos tiempo a las personas? ¿Cómo utilizamos la tecnología para reducir las tareas manuales repetitivas que las personas tienen que hacer? ¿Cómo podemos hacer que la tecnología funcione de manera más efectiva para liberar tiempo y luego, con suerte, reinvertirlo en obtener una ventaja competitiva para el equipo?
Taylor reconoce que la inteligencia artificial (IA) va a desempeñar un “papel muy destacado” en la F1, pero se muestra cauteloso cuando se le pide que amplíe su uso. La mayoría de los equipos de F1 protegen de cerca sus innovaciones para evitar que los competidores descubran cómo planean ganar esos milisegundos extra en la pista.
Este es especialmente el caso de un equipo que compite por el podio en cada carrera. Cuando Computer Weekly visitó recientemente la fábrica italiana del equipo de F1 Visa Cash App RB (VCARB), un equipo de mitad de tabla que compite por diferentes objetivos, sus ejecutivos discutieron abiertamente el uso de la IA y su potencial para mejorar el rendimiento.
Enfoque de la IA
Pero Riley se complace en explicar los principios que subyacen a su enfoque en lo que respecta a la IA y su cautela.
“Ahora hay muchos proveedores que tienen algún tipo de oferta de IA que hace uno o dos años probablemente habría caído bajo la bandera de ciencia de datos o análisis más avanzados. Los límites sobre lo que realmente es la inteligencia artificial se han desdibujado un poco”, afirma.
“Pero ciertamente hay interés en avances que puedan ser útiles a nivel organizativo. [Generative AI can] ahorrar tiempo a las personas, esas tareas repetitivas. Existe la capacidad de extraer información procesable a partir de datos dentro de los sistemas de fabricación y ERP, minería de personas. [data] ellos mismos. En última instancia, ahí es donde la IA generativa resulta beneficiosa. Copilotos, desarrollo de código, programación emparejada: hay muchos beneficios allí”.
Señala que esos beneficios están orientados a las personas y a ahorrar tiempo de ingeniería en un entorno de fábrica: el mayor desafío en la F1 es más difícil de abordar.
“Hay una naturaleza determinista en el problema que estamos tratando de resolver, que es: cuál es la configuración óptima del coche, en la pista, en un momento particular, teniendo en cuenta todas las variables ambientales, así como las condiciones climáticas”. ? Eso es muy difícil de hacer con la IA generativa. Si le haces la misma pregunta a la IA generativa cinco veces durante un período de 10 minutos, obtendrás cinco respuestas diferentes”, afirma Taylor.
Mejoras de milisegundos
Mercedes, como todos los equipos de F1, hace un uso extensivo de la dinámica de fluidos computacional (CFD), sistemas CAD/CAM y gemelos digitales para modelar y simular los cambios de diseño e ingeniería que se están realizando para mejorar el auto de carreras.
Los diseñadores e ingenieros intentan constantemente “imitar el rendimiento aerodinámico del automóvil en un mundo virtual”, dice Taylor.
“Gran parte se centra en esas mejoras de milisegundos. ¿Cuál es el alerón delantero óptimo, combinado con el alerón trasero y luego todas las diferentes configuraciones en todo el auto para que el conductor se sienta cómodo y ofrezca tiempos de vuelta repetibles, ya sea una sola vuelta para la clasificación o durante un stint más largo para una carrera? ,” él dice.
“Eso implica una gran cantidad de datos, análisis de datos, ingeniería, conocimientos, experiencia y habilidades, y muchas habilidades de apoyo basadas en la fábrica para desarrollar ese ciclo de retroalimentación continuo del ciclo de vida, iterar y mejorar”.
El equipo utiliza una combinación de software desarrollado internamente y aplicaciones comerciales, incluido el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) S/4HANA de SAP. Uno de sus principales socios de software es el especialista en conectividad remota TeamViewer, cuyo producto Tensor se ubica justo en el corazón del garaje de la pista en cada carrera.
Cuando los pilotos están sentados en el coche entre stints en la pista (normalmente durante los entrenamientos o la clasificación), es esencial compartir todos los datos clave de telemetría y la información del rendimiento de los competidores para ayudarles a mejorar en su siguiente tanda.
Esto se entrega a través de una pantalla que desciende desde arriba del automóvil y permite al conductor acceder a todos los datos relevantes, y los conecta con la sala de soporte de carrera en Brackley, donde los ingenieros pueden compartir y discutir cualquier información que Hamilton y Russell necesiten, incluido el video. transmisiones y comunicaciones en el automóvil entre conductores rivales y sus equipos.
“Cuando el coche está en el garaje, normalmente hay dos pantallas colocadas en la parte delantera del coche que le dan al conductor una vista de la telemetría, datos meteorológicos, repeticiones de vídeo, análisis de la competencia, estrategia y planes de carrera”, explica Riley.
“Usamos TeamViewer para controlar esas dos pantallas. Los ingenieros de rendimiento controlarán lo que el conductor tiene acceso a ver en las pantallas. Eso puede ser en medio de una sesión de clasificación en la que entras al garaje para conseguir neumáticos nuevos o más combustible, y puede tardar un minuto o 30 segundos incluso en términos de cambio de rumbo. Ese tiempo es increíblemente importante para nosotros para asegurarnos de transmitir la mayor cantidad de información con la mayor claridad posible”.
Siete mil millones de puntos de datos
Durante un fin de semana de carreras, los coches generarán más de siete mil millones de puntos de datos a partir de cientos de sensores a bordo. Taylor describe el automóvil como un dispositivo informático de vanguardia que transfiere datos a la nube del equipo. Y esos datos están en el centro de la estrategia que puede marcar la diferencia entre ganar y perder en cada carrera.
“Cuando se habla del sistema estratégico, la mayor parte está escrita internamente. Toma todo tipo de fuentes de datos diferentes de nuestro automóvil, pero también de los automóviles de nuestros competidores, además de tomar datos de GPS, datos de cronometraje, datos meteorológicos y combinarlos todos juntos. Nuestro enfoque desde una perspectiva tecnológica es cómo podemos procesar todos esos diferentes puntos de datos de una manera que permita al estratega sentarse en la pared de boxes o en la sala de soporte de carrera”, dice Taylor.
“¿Cómo podemos permitirles tomar la decisión correcta de la forma más rápida, sencilla, menos conflictiva y sin fricciones posible? La tecnología juega un papel importante en eso porque es fantástico si puedes procesar todos estos diferentes puntos y conjuntos de datos, pero si das la respuesta cuatro vueltas más tarde en la carrera, ya habrás perdido tu oportunidad.
“Así que la capacidad de hacer todo ese procesamiento al finalizar una vuelta es realmente importante: es posible que tengas que hacer una llamada a boxes y tienes cinco segundos para hacerlo. De lo contrario, el conductor habrá pasado la entrada a boxes y perderá la oportunidad.
“Se trata de utilizar los datos que se pueden generar, visualizar, ver y tomar decisiones de la manera más significativa para, con suerte, optimizar el resultado”.
Puede que Taylor sea un veterano de la F1 ahora, pero anteriormente trabajó en TI para una autoridad local. De manera similar, la experiencia de Riley antes de unirse a Mercedes en 2016 fue como gerente de servicios en la empresa de medios NBCUniversal.
Mercedes tiene un programa de posgrado y ofrece programas de aprendizaje para atraer jóvenes talentos, pero para cualquier entusiasta del petróleo que trabaje en TI y le encantaría tener la oportunidad de experimentar una carrera en la Fórmula Uno, las oportunidades están ahí.
“Recibo muchas preguntas de la gente: ¿cómo puedo conseguir un trabajo en la Fórmula Uno?” dice Riley: “Podría ser un ingeniero de infraestructura o un ingeniero de software o lo que sea. Les digo que vayan a por el trabajo. No contratamos exclusivamente a personas de la industria de la F1. Casi todo el mundo hacía otra cosa antes de empezar a trabajar aquí. Solo házlo.”
Quién sabe, es posible que algún día estés dando puñetazos junto al próximo Lewis Hamilton.