Apoyo al público: F1 Insights de AWS ayudará a los aficionados a la Fórmula 1

F1 Insights de AWS más cerca de los aficionados de la élite del automovilismo. (Foto: F1)

16/04/2021, 05:06 p.m.

Amazon Web Services (AWS), una compañía de Amazon.com, Inc. y la Fórmula (F1) presentan seis nuevos F1 Insights impulsados por AWS que se desplegarán durante la temporada de carreras de 2021. Las nuevas incorporaciones suponen un total de 18 estadísticas impulsadas por AWS que estarán disponibles para los aficionados al final de la temporada. F1 Insights powered by AWS son estadísticas de carrera en tiempo real, mostradas como gráficos en pantalla, que transforman la experiencia de los aficionados antes, durante y después de cada carrera, proporcionando los datos y el análisis que los aficionados necesitan para interpretar la estrategia y el rendimiento de los pilotos y los equipos en carrera. La primera estadística nueva, Braking Performance, se estrenará en el Gran Premio de Italia, del 16 al 18 de abril. El nuevo conjunto de estadísticas para 2021 utilizará una serie de tecnologías de AWS, incluido el machine learning, para ayudar a los aficionados a entender y destacar mejor los posibles resultados de las carreras y comparar sus pilotos y coches favoritos..

Las carreras de F1 son un deporte basado en los datos, en el que gran parte de la emoción de los aficionados proviene del estudio de las estadísticas antes y después de una carrera, para comprender mejor las decisiones de los pilotos y equipos y el rendimiento de los coches en la pista. F1 Insights powered by AWS añade una nueva dimensión en tiempo real a las estadísticas y pone en contexto los datos de la carrera, para ayudar a los aficionados a apreciar mejor los momentos clave en la pista. Más de 300 sensores en cada auto generan más de 1,1 millones de datos por segundo, que la F1 transmite desde los coches a los boxes y a AWS para su procesamiento. La F1 confía en la amplitud y la profundidad de los servicios de AWS para transmitir y analizar esa avalancha de datos a medida que se generan, y luego presentarlos de manera significativa para los espectadores de televisión y en línea de todo el mundo a través de F1 Insights.

El primer F1 Insight que se presenta esta temporada, Braking Performance, muestra cómo el estilo de frenado de un piloto durante una maniobra de curva puede suponer una ventaja a la salida de la misma. Cuando se ejecuta bien, el frenado optimiza la velocidad del coche en las fases de la curva y permite al piloto ganar una mejor posición en la pista. Esta estadística muestra y compara los estilos de frenado y el rendimiento de los pilotos midiendo la proximidad al vértice de una curva antes de frenar. Además, mostrará las métricas de rendimiento clave que conducen a cómo el coche y el conductor se comportan juntos en las curvas, tales como la velocidad máxima en la aproximación, la disminución de la velocidad a través de la frenada, la potencia de frenado (KWH) utilizada, y las inmensas fuerzas G que los conductores sufren en las curvas. Braking Performance se basa en la estadística existente Corner Analysis, que muestra el rendimiento físico de los coches en las curvas.

El rendimiento del frenado y los otros cinco nuevos datos de la F1 con tecnología AWS (detallados a continuación) se estrenarán como gráficos en pantalla desde abril hasta diciembre de esta temporada. Cada nueva estadística ofrece a los aficionados más visibilidad de la acción en fracciones de segundo en la pista y la toma de decisiones detrás del muro de boxes.

Car Exploitation muestra a los aficionados cuándo los pilotos de F1 están llevando sus coches al límite de rendimiento en áreas como la tracción de los neumáticos, el frenado, la aceleración y las maniobras durante los puntos clave de una carrera. La estadística revela los datos en tiempo real mostrando el rendimiento actual de un coche durante una carrera en comparación con un límite de rendimiento teórico, y luego calcula el tiempo ganado o perdido por vuelta como resultado. La estadística se estrena del 11 al 13 de junio en el Gran Premio de Canadá.

El uso de la energía proporciona información sobre cómo los motores de alta tecnología que impulsan los coches de F1 utilizan la energía durante una carrera, incluso cuando los equipos liberan energía para adelantar a otro coche. La estadística demuestra los flujos de energía a través de cada componente del avanzado motor de F1, conocido como Unidad de Potencia, y muestra cuánta energía de la batería queda en cualquier momento de la carrera. El motor de F1 propulsa un vehículo mediante una combinación de sistemas de combustión interna e híbridos, que recuperan la energía de las frenadas y del turbocompresor. Sin embargo, la capacidad de almacenamiento de energía de la unidad de potencia y la cantidad de energía que puede pasar por ella durante cada vuelta de carrera tienen límites. Los equipos de carrera hacen un seguimiento de estos datos para ayudar a maximizar el rendimiento de su coche en los momentos clave de la carrera, determinando cuándo desplegar la energía en flujos constantes para conseguir los mejores tiempos por vuelta o liberarla en momentos puntuales para ganar o mantener la posición cuando se lucha con otro piloto. El uso de la energía permite a los aficionados ver esas decisiones en tiempo real. La estadística se estrena del 16 al 18 de julio en el Gran Premio de Gran Bretaña.

El Análisis de Salidas muestra qué piloto fue el más rápido en el pedal y eligió la línea perfecta, así como qué pilotos tuvieron problemas en la largada y por qué. Lograr la salida perfecta es una habilidad fundamental de los pilotos, y el Análisis de Salidas ayudará a los aficionados a entender cómo las decisiones de un piloto ganan o sacrifican una ventaja temprana en la carrera. La estadística se estrena del 10 al 12 de septiembre en el Gran Premio de Italia.

Pitlane Performance analiza el rendimiento de las paradas en boxes, añadiendo emoción a la parte de la carrera que tiene lugar detrás del muro de boxes. Las paradas en boxes son un elemento esencial y coordinado con precisión, pero que hace perder tiempo en una carrera de F1. Pitlane Performance ofrece información que va más allá del tiempo de parada del coche, como por ejemplo la forma en que el piloto y el equipo actúan durante cada paso de la parada en el pitlane y destaca el tiempo total en el pitlane que se pierde o se gana debido a la eficiencia con la que trabaja el equipo. La estadística se estrena del 8 al 10 de octubre en el Gran Premio de Japón.

Undercut Threat ayuda a los aficionados a anticipar qué coches corren el riesgo de ser adelantados como resultado de un “undercut”. El undercut es una estrategia de carrera de la F1 en la que un piloto perseguidor entra en boxes a por neumáticos frescos con la expectativa de que la mejora del tiempo por vuelta resultante de los neumáticos nuevos le permita adelantar al coche de delante una vez que este haya entrado en boxes. La F1 introdujo una estadística similar, Pit Strategy Battle, en junio de 2020 para resaltar una batalla de undercut mientras se produce y ayudar a los aficionados a evaluar en tiempo real el éxito de la estrategia de cada piloto. Undercut Threat añade una nueva capa de conocimiento predictivo al analizar el rendimiento de la carrera antes de que cualquiera de los coches haya entrado en boxes, lo que aumenta la emoción de los aficionados y la sensación de peligro en torno a la acción potencial que se avecina. Visualiza datos sobre las diferencias entre los coches, el tiempo medio de pérdida en boxes y el rendimiento de los neumáticos para ayudar a identificar qué coches están en riesgo. Las estadísticas se estrenan del 19 al 21 de noviembre en el Gran Premio de Australia.

Para crear los nuevos conocimientos, la F1 utiliza los datos históricos de las carreras almacenados en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y los combina con los datos en directo transmitidos desde los coches de carreras de la F1 y los sensores en pista a AWS a través de Amazon Kinesis, un servicio para la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real. Los ingenieros y científicos de la F1 utilizarán estos datos para aprovechar los modelos de aprendizaje automático con Amazon SageMaker, el servicio de AWS que ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente en la nube y en el borde. La F1 es capaz de analizar las métricas de rendimiento de la carrera en tiempo real mediante la implementación de esos modelos de aprendizaje automático en AWS Lambda, que es un servicio de computación sin servidor que puede ejecutar código sin necesidad de aprovisionar o administrar servidores. Toda la información se integrará en las transmisiones internacionales de las carreras en todo el mundo, incluida la plataforma digital de la F1, F1TV, lo que ayudará a los aficionados a comprender las decisiones y estrategias de carrera tomadas por los pilotos o los equipos en fracciones de segundo que pueden afectar drásticamente al resultado de la carrera.

“F1 Insights Powered by AWS ofrece a los aficionados una visión privilegiada de cómo funcionan juntos el coche, el piloto y el equipo para que puedan apreciar mejor la acción en la pista”, dijo Rob Smedley, ingeniero jefe de la FÓRMULA 1. “Con este nuevo conjunto de estadísticas de carreras para 2021, estamos profundizando más que nunca. Los nuevos datos, como el rendimiento de la frenada y la amenaza de accidente, revelan nuevas capas de estrategias y rendimiento en carrera y utilizan visualizaciones avanzadas para hacer que el deporte de las carreras sea aún más comprensible y emocionante. La tecnología de los coches de carreras mejora constantemente y, gracias a AWS, nuestros fans pueden apreciar cómo esa tecnología influye en los resultados de las carreras”.

“Los datos se han convertido en una pieza fundamental para los deportes modernos, y para la F1 -donde literalmente cada segundo en la pista produce más de un millón de puntos de datos- necesitan un socio que pueda traducir esos datos en bruto en significado en tiempo real. AWS permite a la F1 analizar sus trozos de datos a escala, tomar mejores decisiones y más informadas, y acercar a los aficionados a cada fase de la acción en la pista, desde la largada, a las curvas, a los pits”, dijo Darren Mowry, director de desarrollo de negocios en AWS EMEA SARL. “Las principales organizaciones deportivas del mundo están utilizando AWS para crear soluciones basadas en datos y reinventar la forma de ver, jugar y gestionar los deportes. Nuestro trabajo con la F1 demuestra cómo las estadísticas avanzadas pueden elevar la experiencia de los aficionados al revelar las tácticas y estrategias que hay detrás incluso de los elementos aparentemente más sencillos de una carrera”.