Una carrera de Fórmula 1 va más allá de solo coches corriendo a toda velocidad en una pista. En el argot del automovilismo se le conoce como “la carrera detrás de la carrera”, y es todo eso que ocurre tras bambalinas al mismo tiempo en el que Sergio “Checo” Pérez corre a 300 kilómetros por hora en busca del podio. Por ejemplo, mientras el mexicano lucha por las primeras posiciones en el circuito, en la sede de Oracle Red Bull Racing en Reino Unido hay decenas de ingenieros analizando datos en tiempo real para adoptar la mejor estrategia.
Desde 2021, la empresa Oracle, una tecnológica con sede en California, Estados Unidos, provee soluciones de nube y aplicaciones a Red Bull Racing. Esto quiere decir que la escudería ha ido afinando su analítica de datos para el diseño de las mejores estrategias de carrera posible que hagan que “Checo” Pérez y su compañero y actual campeón Max Verstappen se impongan a sus competidores. Son billones de simulaciones las que se hacen cada fin de semana para diseñar la estrategia.
“Los datos son sangre vital en la Fórmula 1. Todo lo que hacemos está dirigido por los datos que los autos generan. No tenemos permitido practicar como en otros deportes, así que tenemos un mundo virtual del que dependemos mucho, pero también de la información que los autos generan y de cómo la usamos”, dijo hace 5 meses el CEO de Red Bull Racing, Chris Horner. Por esa razón la escudería se alió con Oracle y de hecho, desde este año, se llama Oracle Red Bull Racing, confirmando la importancia de los datos.
Y es el correcto uso de esa información la que hace que una escudería pueda ganar “la carrera detrás de la carrera”, diseñar la mejor estrategia y que “Checo” Pérez y Verstappen la ejecuten de la mejor forma.
“La estrategia puede ser crítica para ganar o perder una carrera”, afirma la directora de Alianzas de Red Bull, Zoe Chilton, en una reunión virtual con medios mexicanos entre los cuales estuvo Forbes México. Y no hay buena estrategia de carrera si no hay buen uso de los datos.
“Al pensar en las estrategias de carrera utilizamos un tipo de simulación que exige una capacidad de cómputo muy alto por un corto periodo de tiempo. Anteriormente lo hacíamos en las instalaciones, teníamos una infraestructura para hacer las simulaciones, pero ahora lo pasamos al ambiente de infraestructura de la nube de Oracle para hacerlo con el mejor costo beneficio”, explica Chilton. “El ambiente de simulación nos da más capacidad y poder para hacer 25% más simulaciones en un fin de semana de carreras”.
Qué significan estas simulaciones, se pregunta Chilton en algún momento de la conversación, y ella misma da la respuesta: “cuando pensamos en nuestra estrategia de carreras utilizamos un algoritmo llamado Monte Carlo que es similar a las simulaciones que se utilizan por ejemplo en apuestas, que toma en cuenta muchas de las variables de los escenarios y simula millones de millones de posibles resultados”.
Esto ayuda al equipo de estrategia, que es comandado por Hannah Schmitz, a diseñar diferentes planes y sugerir decisiones sobre los autos de “Checo” Pérez y Verstappen, sobre a qué situación llevar el plan de carrera de cada uno, qué tipo de neumáticos es mejor utilizar, cuándo cambiarlos. Las variables que se utilizan para estas simulaciones son tanto data extraída de los trajes de los pilotos como del auto o el clima, por ejemplo.
“Tenemos que tomar las decisiones de los autos y la elección de los neumáticos de la forma correcta desde el principio, para esto utilizamos infraestructura en la nube de Oracle para diseñar la mejor estrategia que puede hacer la diferencia en si terminamos y cómo terminamos la carrera. Debo decirles que nuestro éxito en las carreras ha sido facilitado por esta estructura de Oracle”, reconoce Chilton.
Como ya se dijo, “la carrera detrás de la carrera” no solo ocurre en el lugar donde se celebra el gran premio, también en Reino Unido. “Durante el fin de semana de carreras tenemos dos grupos de ingenieros revisando las estrategias. Uno está en los pits y les apoyan un gran equipo de estrategas que están trabajando en las simulaciones en nuestra fábrica de Reino Unido y nos ayuda a tener ojos en la información en tiempo real y tener más tiempo de ingeniería en las instalaciones para ver cómo vamos a abordar nuestro plan de carrera”.
Esto permite que “Checo” Pérez y Max Verstappen puedan tener un panorama más detallado de lo que les espera en la carrera. “El equipo de estrategia les da la información y cuál es la estrategia esperada para cada automóvil y probablemente también salgan con un plan B, por ejemplo, si no tienes un buen inicio en la carrera, aunque a veces necesitas más de un plan A o un plan B, a veces necesitas rediseñar de acuerdo con los incidentes o las banderas.
“El equipo de estrategia en Reino Unido puede reoperar estas variables y estrategias durante la carrera y puede dar retroalimentación a la pista y también por el radio al piloto. Esta es una forma de trabajar con los automóviles sabiendo que no podemos cambiar nada en el automóvil de forma remota, pero podemos hacer cambios cuando llegan a las paradas de pits y cambiar la estrategia de alguna forma”, detalla Chilton.
Toda esta información que es procesada por inteligencia artificial, machine learning y analítica que provee Oracle, no muere tras la carrera, sino que se almacena para tomar decisiones en el futuro e incluso para entrenar a la nueva generación de pilotos de Oracle Red Bull Racing. “Los datos que recabamos de los automóviles se archivan y esto tiene que ver con el desarrollo de aprendizaje y simulación para las carreras”.
“Tenemos 18 años en el deporte y cuando vamos a entrar a componentes o al diseño de nuevos automóviles revisamos la experiencia de todos los últimos 18 años de carreras para revisar el desempeño de los coches y qué tipo de diseño tenemos que llevar a la siguiente temporada. Es una parte muy importante poder llevar esta información a las fábricas y pasarla a nuestro equipo de ingeniería para poder tomar las decisiones adecuadas con esta información. Parte de nuestro ADN es poder utilizar la información en tiempo real para nuestra toma de decisiones”, reafirma Chilton.
Para 2023, Oracle Red Bull Racing trabajará el diseño de sus motores híbridos en la nube, con algoritmos, inteligencia artificial y machine learning. “Es una buena oportunidad para las plataformas en la nube de Oracle, que nos permite hacer pruebas de ensayo y error, encontrar las mejores plataformas con la simulación correcta para el desarrollo de nuevos motores, así que es una oportunidad tecnológica muy interesante”, dice Chilton. El desarrollo del nuevo motor estará a cargo de Red Bull Powertrains, con quien Oracle también colaborará.
