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La tecnología está en el ADN de la Fórmula 1, referente absoluto dentro del deporte en lo que a investigación e innovación se refiere. Frenos de disco, motores turbo, fibra de carbono… que la categoría es un excelente banco de pruebas para las compañías del sector automovilístico no es ningún secreto. Esto no está exento de inconvenientes, ya que el certamen presenta una complejidad técnica que hace complicado entender todo lo que le rodea si no se ha estudiado una ingeniería.

Sin embargo, Amazon Web Service (AWS) quiere que su alianza con el mundial sirva precisamente para acercar la tecnología a todos sus aficionados. La plataforma de servicios en la nube ha lanzado una competición de coches autónomos, la AWS DeepRacer League F1 ProAm Event, en la que cualquier aficionado a las carreras puede elaborar su modelo virtual e intentar batir los tiempos de Daniel Ricciardo, piloto de Renault, y Tatiana Calderón, piloto de pruebas de Alfa Romeo, en una simulación del circuito de Montmeló (Barcelona).

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Vehículo autónomo de Amazon Web Service.

La prueba contrarreloj es el primer nivel de los tres que componen el evento. Además de esta, los vehículos deben ser capaces de esquivar objetivos, para, finalmente, batirse en duelo con otro contrincante. El objetivo con este campeonato no es otro que aprovechar los más de 400 millones de seguidores que tiene la F1 en todo el planeta para hacer más accesible el ‘machine learning’. “Se trata de una forma de inteligencia artificial que aprende como un humano. Se plantea un problema y, si en un primer intento fallas al tratar de resolverlo, en la segunda oportunidad estás mejor preparado para superarlo”, explica Rob Smedley, embajador técnico de AWS. “La DeepRacer League es una forma divertida de acercar a los fans esta tecnología. Competir con nuestra consola es gratuito, pero los fans también pueden hacerlo con un modelo real a escala 1/18 con cámaras incorporadas”, añade el ingeniero.

AWS ha impulsado este proyecto en un momento en el que la categoría reina del automovilismo se encuentra parada por la pandemia y el inicio de la temporada no se espera hasta julio. Como ocurre con la propia F1, tiene tanto un lado competitivo como otro técnico, por lo que su posterior utilización en el día a día de los ciudadanos está muy presente en él. “Además de utilizarse para optimizar la estrategia de un piloto durante la carrera y, lógicamente, en el coche autónomo, el ‘machine learning’ está muy presente en nuestro día a día. Sirve para avisarnos cuando se utiliza nuestra tarjeta de crédito, para el reconocimiento facial o, en el caso de algunos gobiernos, para saber qué ciudadanos han estado cerca de alguien con coronavirus”, señala Smedley.

Estrategas desde el sofá

La otra gran pata de la alianza de AWS y la F1 es el suministro a tiempo real de infografías que, sirviéndose del ‘big data’, facilitan el seguimiento de la carrera a los aficionados -F1 Insights-. La cantidad de información que tiene un ingeniero de pista es mucho mayor que aquella al alcance de un espectador, de ahí la importancia de gráficos que, por ejemplo, informan de si Lewis Hamilton saldría por delante o por detrás de Charles Leclerc de hacer su parada en boxes en la vuelta en la que se encuentra.

“Uno de los problemas de las retransmisiones de F1 es que no puedes ver todo. En el fútbol puedes ver todo el campo, pero aquí hay 20 coches a lo largo de un circuito. Esto hace muy difícil entender todo lo que pasa, de ahí que queramos informar de lo que pasa en ciertos puntos del trazado”, subraya Smedley, que fue ingeniero de Felipe Massa en Ferrari, entre otras funciones, durante sus más de 20 años en F1.

El lanzamiento en 2019 de un gráfico que informa sobre el desgaste de los neumáticos pone de manifiesto lo complejo que es elaborar contenido que aporte valor añadido a las retransmisiones. Incluso para AWS, que mantiene asociaciones con la NFL (fútbol americano) y la Bundesliga, entre otras competiciones, esta tarea supone todo un reto.

En un principio, se podría pensar que incluso a las propias escuderías no les interesa que se conozca el estado de sus gomas u otros componentes de sus monoplazas, pero Smedley asegura que estas entienden que se trata de una manera de aumentar la masa de aficionados. “No es difícil trabajar con ellas. Acabará ocurriendo lo mismo que con los mensajes de radio entre piloto e ingeniero. Antes apenas se escuchaban y ahora están mucho más presentes”, apunta.

Otro de los gráficos más novedosos es aquel que calcula las probabilidades que hay de que un corredor adelante a otro y Smedley avanza que para esta temporada ya tienen preparados más. Solo hace falta que se apaguen los semáforos para descubrirlos.

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