Para el aficionado o el espectador casual, una carrera de Fórmula Uno involucra a los pilotos, el auto y un equipo de mecánicos. Estos son los equipos visibles que ves en la carrera.
Los fanáticos saben que hay una fábrica de ingenieros de alto nivel que fabrican los autos que luchan en las pistas de todo el mundo, pero hay otro equipo igualmente importante y de alto nivel que es menos visible: los datos.
El Gran Premio de Bahrein, por ejemplo, demostró el poder de los datos para ganar una carrera. En una de las contiendas más reñidas y reñidas, Lewis Hamilton y el equipo Mercedes-AMG vencieron a la dura competencia de Red Bull y Max Verstappen, quienes tenían la delantera desde las primeras luces.
Si bien Hamilton y Mercedes se mantuvieron cerca de Red Bull, gracias a las estrategias de decisión de datos del equipo, Mercedes pudo ejecutar un recorte, una decisión de detenerse temprano para obtener neumáticos nuevos y usar el rendimiento adicional de esos neumáticos para tomar la delantera.
Los neumáticos nuevos significaron que Hamilton pudo dar la vuelta al circuito hasta dos segundos más rápido que Verstappen.
El socavamiento tuvo lugar en la primera parada en boxes, y el plan era poner a Verstappen bajo la presión de un segundo socavamiento del tercer clasificado Valtteri Bottas en el segundo Mercedes.
Sin embargo, un problema mecánico retrasó la parada en boxes de Bottas, y el líder Hamilton se enfrentó a la posibilidad de que Verstappen y Red Bull contraatacaran con su propio corte.
Bahréin es una carrera que tiene un alto desgaste de los neumáticos y, como Hamilton paró temprano, tuvo que dar vueltas extra con los neumáticos gastados. Esto permitió a Verstappen acercarse a Hamilton y poner al equipo bajo una inmensa presión en las últimas vueltas.
Hamilton ganó por solo medio segundo, y la excelencia del piloto en la protección de los neumáticos, combinada con las estrategias de decisión de datos del equipo, se llevó la victoria.
El momento de las paradas en pits para ejecutar un undercut es solo un área donde los datos han cambiado la carrera.
Para la temporada 2021, se introdujeron nuevas reglas relacionadas con la aerodinámica del automóvil. Un nuevo paquete aerodinámico puede cambiar por completo las características del automóvil.
Mercedes-AMG utiliza TIBCO Spotfire para realizar un seguimiento de las configuraciones del automóvil utilizadas por el equipo a lo largo de la temporada, y para extraer esos datos y asignarlos a nuevos datos de pruebas y simulaciones.
Juntos, estos conjuntos de datos brindan información sobre cómo se comporta el automóvil bajo las nuevas regulaciones, y esto ayuda a dirigir el desarrollo del automóvil y las estrategias de carrera.
Spotfire es una herramienta clave en las revisiones posteriores a la carrera, lo que permite al equipo analizar eventos de carrera, como inicios de carrera, y desarrollar conjuntos de datos centrados en una pista y sus condiciones, que son invaluables para futuras carreras.
Los conocimientos que ha obtenido el equipo incluyen la tracción de frenado, la recuperación de la tracción de los neumáticos y el uso del acelerador, todos los cuales se utilizan para comprender y modificar las estrategias de carrera en curso.
Gemelo digital a prueba
Los datos recopilados de cada carrera se utilizan en la preparación para la próxima carrera. El equipo desarrolló un gemelo digital del automóvil, incluidos modelos matemáticos de los subconjuntos del automóvil.
Esto permite que el equipo pruebe y analice millones de configuraciones de automóviles y escenarios de carreras antes de los próximos eventos, sin un automóvil real girando una rueda. Se ejecutan simulaciones para más de 50 parámetros de configuración en los subensamblajes, así como consideraciones para elementos como las condiciones climáticas y las preferencias del conductor.
El gemelo digital también permite al equipo de Mercedes-AMG ajustar constantemente el automóvil, con diferentes equipos de expertos trabajando en diferentes módulos y subensamblajes.
Las capacidades de análisis visual permiten a los equipos de dinámica de vehículos compartir sus conocimientos con los ingenieros de pista, quienes luego pueden profundizar, filtrar y ejecutar escenarios hipotéticos y compensaciones para identificar áreas de ventaja de rendimiento.
La colaboración es clave, y los ingenieros en la fábrica, o los ingenieros en la pista que viajan de carrera en carrera, comparten información y se preparan para el Gran Premio que se avecina.
Los equipos de ingeniería a menudo se reúnen de camino a la pista, en un aeropuerto o incluso en el avión para observar los datos de la simulación y descubrir oportunidades para mejorar el rendimiento.
Una vez en la pista, la colaboración continúa y los datos de la simulación se utilizan para configurar el auto para las sesiones de práctica, la clasificación y el día de la carrera.
A medida que se desarrollan las sesiones de práctica, el equipo de pista responde a los cambios en el clima e incorpora los comentarios de los conductores.
Este mismo nivel de análisis se utiliza para optimizar los esfuerzos en el desarrollo y fabricación del automóvil.
La FIA, el organismo rector del automovilismo, introdujo recientemente un nuevo límite de costos en el deporte. Esto mantiene el gasto anual en 145 millones de dólares por equipo y, si bien es una cantidad significativa de dinero, este presupuesto debe cubrir los costos de diseño, ingeniería, operación y carreras de toda la organización de Fórmula Uno Mercedes-AMG Petronas.
Cuando se quitan los costos de construcción y carrera del automóvil de los $ 145 millones, el resto del presupuesto de desarrollo es bastante limitado.
Por lo tanto, cualquier ahorro que Mercedes-AMG pueda lograr aumenta el presupuesto de desarrollo disponible para mantener el automóvil al frente de la parrilla.
Los equipos de ciencia de datos de Mercedes-AMG y TIBCO colaboraron para desarrollar herramientas de análisis visual Spotfire que brindan información actualizada sobre costos y valor a los ingenieros y al personal comercial.
El análisis de Spotfire presenta un mapa de árbol de componentes de automóviles con desglose de datos tabulares complementarios que cuantifican el valor y el costo de los componentes.
Esto permite que equipos e ingenieros individuales trabajen en paralelo, optimizando el valor y el costo de sus subensamblajes.
El equipo de ciencia de datos de TIBCO también desarrolló una visualización de "acordeón" personalizada, usando " Mods de Spotfire ", para analizar el costo y el valor de manera integral.
En este análisis visual, todos los subensamblajes de automóviles se incluyen y se muestran en un nivel alto, con un desglose en cada pliegue de la concertina para analizar las compensaciones de costo de valor individual dentro y entre los subensamblajes.
Estos análisis visuales han dado como resultado algunas ganancias rápidas, incluido el uso selectivo de recubrimientos protectores en piezas de automóviles y sus superficies. Anteriormente, el uso de tales recubrimientos estaba muy extendido, y los equipos ahora pueden recortar costos con un uso más juicioso de algunos recubrimientos de mayor costo.
En pocas palabras, en cada giro de cada carrera, a lo largo de la temporada y en cada decisión, los pilotos, los directores de equipo y los ingenieros hacen que los datos y el análisis desempeñen un papel central.
Desde el diseño y la fabricación de automóviles hasta la puesta a punto, la configuración y la estrategia de carrera del automóvil, el equipo de Mercedes-AMG se mantiene en la cima del montón de análisis. ¡Los últimos siete campeonatos consecutivos de pilotos y constructores son un claro testimonio de esto!
La publicación La centralidad del análisis de datos en las carreras de F1 apareció por primera vez en AI News .
