Michael Taylor, director de TI del equipo de Fórmula Uno Mercedes-AMG Petronas, ha estado involucrado en la TI detrás de la Fórmula Uno durante más de 20 años.
Durante ese tiempo, dice que el mayor cambio es que la instrumentación y el análisis de datos ahora se han expandido a todos los aspectos de la organización.
Por ejemplo, el grupo de dinámica de vehículos de Mercedes F1 está desarrollando lo que Taylor describe como “una especie de modelado virtual”. Él dice: “Estamos tratando de acercarnos lo más posible a un gemelo digital del automóvil, pero es muy, muy difícil de lograr porque el automóvil evoluciona constantemente”.
Los datos de GPS de los autos y de los competidores también están disponibles para el equipo. La pista de carreras está en constante evolución, dice Taylor. “Los carros van tirando goma”, dice. “Cuando termine la carrera el domingo, tendremos una combinación de datos de simulación previos al evento y también los datos en tiempo real que se capturan durante la carrera”.
Taylor comenzó su carrera de TI en el gobierno local, pero aprovechó la oportunidad para unirse a la Fórmula Uno. Él dice: “Dejé la infraestructura de TI mucho más saludable en el gobierno local donde solía ocuparme de sistemas como los de pago de impuestos municipales y me fui a Renault [the car maker that took over the Benetton Formula One team in 2000]. Para ser honesto, fue bastante revelador para mí”.
En ese momento, Benetton estaba patrocinado por Novell y, a través de contactos en una consultora boutique de Novell en el Reino Unido, Taylor fue propuesto para un puesto en el equipo de Fórmula Uno.
“Hay mucha intuición. Los datos se utilizan a menudo como referencia para respaldar eso”.
Michael Taylor, Mercedes-AMG Petronas Fórmula Uno
Finalmente se unió en 2002. “Ese fue el comienzo de mi carrera en la Fórmula Uno”, dice. “Debo admitir que solo planeé un par de años. No estaba muy seguro de eso. Me gustaba ver el deporte, pero nunca fui un gran fanático”.
Como él recuerda, en ese momento hubo una explosión de datos, lo que llevó a los equipos a “empujar los límites de las regulaciones y lo que era y no era aceptable. Creo que como la FIA [motor sport’s governing body] y el deporte se dio cuenta, había una necesidad de estandarizar”.
Pero los datos siempre han existido en la Fórmula Uno. “Si nos remontamos a los años 50, no teníamos ECU que generaran y registraran grandes cantidades de datos, pero teníamos un cronómetro”, dice Taylor.
Las actuaciones de los autos de carreras del día fueron cronometradas vuelta tras vuelta. Incluso hoy, cuando los datos lo son todo en el deporte de la Fórmula Uno, Taylor dice: “El cronómetro es la única medida verdadera del desempeño efectivo de su organización en estos días. El cronómetro nunca miente. En definitiva, lo único que perseguimos en este deporte es una mejora en el tiempo que tarda el coche en dar la vuelta a la pista. Ahora, hay muchas pistas diferentes, muchos autos diferentes, pero en última instancia, de eso se trata todo”.
Los datos impulsan el rendimiento del automóvil
La configuración de los autos implica una cantidad significativa de información del conductor, junto con una gran cantidad de información de ingeniería. Esto, dice Taylor, se basa tanto en los datos como en el instinto. “Hay mucha experiencia, mucho instinto”, dice. “Hay mucha intuición. Los datos a menudo se usan como referencia para respaldar eso o para correlacionar”.
El lunes después de una carrera, el equipo comienza a construir la próxima iteración del gemelo digital teórico, que evolucionó durante el transcurso del fin de semana. “Entonces se trata de tratar de ponerse al día con el modelo virtual para asegurarse de que sea representativo de lo que sucedió durante el fin de semana de la carrera”, dice.
Si bien parecería que el acelerado mundo de la Fórmula Uno implica un ciclo de vida de desarrollo altamente iterativo, Taylor dice: “En estos días, siempre hay una evaluación del beneficio y el valor entre esperar para reunir una serie de actualizaciones diferentes en un solo paquete o traer esas actualizaciones individuales tan pronto como estén disponibles”.
Durante el fin de semana de la carrera, dice Taylor, “tenemos ingenieros en el lugar que están bajo una gran presión de tiempo: tienen una gran cantidad de datos que necesitan analizar muy rápidamente para tomar decisiones”.
El equipo está utilizando Tibco Spotfire para visualizar datos, con el fin de mostrar anomalías o delinear datos y presentarlos a los ingenieros responsables de la aerodinámica, la dinámica del vehículo y la estrategia de carrera.
Con el automóvil evolucionando rápidamente en el transcurso de una temporada y durante cada carrera, el equipo recopila grandes cantidades de datos históricos. Taylor dice que uno de los desafíos es que no es práctico retener todos estos datos. Sin embargo, los datos históricos son importantes desde una perspectiva de aprendizaje. “Si pudiéramos usarlo de manera efectiva, sabemos que hay una gran cantidad de valor potencial de todos los datos históricos registrados”, dice.
Incluso con los cambios en las regulaciones y la constante evolución del auto, en el nivel más empírico, Taylor dice: “Hay mucha correlación entre los eventos. En la Fórmula Uno, siempre tienes un evento de aceleración, un evento de frenado o un evento de giro. Y una vuelta se divide en tres sectores. Estos eventos aún ofrecen aprendizajes válidos, ya que los mismos eventos ocurren en una variedad de temporadas y en una variedad de autos y conductores”.
Lo que esto significa es que el primer lugar en el que los ingenieros de carrera profundizan como referencia para el próximo circuito es el tesoro de datos históricos.
Verdadero gemelo digital
Mirando hacia el futuro, entre las áreas en las que a Taylor le gustaría evolucionar se encuentra la capacidad de superponer estos datos históricos dentro de un modelo en tiempo real del auto de carrera: un verdadero gemelo digital. “Entonces sabrás cuál será el resultado”, dice.
Tal modelo podría usar análisis predictivos para predecir cómo se desarrollará la carrera, dice. Según Taylor, este modelo podría ayudar a los ingenieros de carreras, a los pilotos y al equipo a comprender por qué ocurre un evento. Por ejemplo, dichos análisis permitirían al equipo predecir que habrá un evento de adelantamiento en dos vueltas y media y comprender todas las razones por las que ocurrirá.
“Aún no hemos llegado”, dice Taylor. “Pero ciertamente estamos trabajando en esa dirección”.
Más allá de usar datos para mejorar el rendimiento del automóvil, Taylor dice que el impacto de las regulaciones financieras en la Fórmula Uno significa que los equipos deben ser mucho más conscientes de los costos en estos días. “Durante 2020, en preparación para el aterrizaje de las regulaciones de 2021, trabajamos en estrecha colaboración con Tibco para desarrollar una herramienta que efectivamente nos daría una mayor visibilidad”, dice.
La herramienta permite a Mercedes-AMG Petronas obtener visibilidad y conocimiento sobre el impacto en los costos de la dirección de desarrollo que debe tomar el auto de carrera.
