La Fórmula 1 siempre ha operado en la intersección de la ingeniería e innovación.En los últimos años, esa innovación se ha expandido a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Desde la estrategia de neumáticos hasta el diseño aerodinámico, estas tecnologías están cambiando la forma en que los equipos planean, reaccionan y desarrollan.
Modelado de estrategia con aprendizaje reforzado
La estrategia de carreras se ha basado tradicionalmente en el conocimiento humano y la simulación básica.En los últimos años, la IA ha comenzado a jugar un papel más grande en este proceso de toma de decisiones.
Un modelo llamadoAprendizaje de Reforzamiento de Estrategia de Carreras (RSRL)Se evaluó utilizando una simulación del Gran Premio de Bahrein de 2023.En esta prueba, RSRL se comparó directamente con un enfoque tradicional de Monte Carlo, más simplificado y basado en la piedra.El resultado: RSRL seleccionó estrategias de neumáticos más eficaces en promedio y produjo resultados más consistentes a través de simulaciones repetidas.
El modelo también proporcionó un razonamiento transparente para cada elección utilizando contrarrevoluciones y la lógica del árbol de decisión, ayudando a los ingenieros a comprender no sólo el resultado, sino la lógica detrás de él.
Pit Stop Predicción y Análisis de Uso de Neumáticos
Para mejorar la precisión en esta área, los investigadores desarrollaron un modelo llamado EDNN. Entrenado en telemetría desde las temporadas 2015-2022, el modelo predice cuándo los conductores deberían pisar y cómo el desgaste de los neumáticos evolucionará en función de las condiciones de la carrera.
Además, un proyecto separado utilizadoRedes Neurales LSTM y GRUpara estimar los niveles de energía de los neumáticos en tiempo real, lo que permite a los equipos predecir la adherencia, la degradación y el riesgo de sobreextensión de los neumáticos en condiciones cambiantes, incluidos los períodos de seguridad del vehículo.
Ambos modelos permiten llamadas de estrategia más rápidas y basadas en datos durante las carreras en vivo, especialmente cuando surgen elementos impredecibles.
Simulación de las interacciones del conductor utilizando la teoría del juego
La Fórmula 1 no es un deporte estático.El movimiento de un piloto afecta a todo el campo.El posicionamiento, el uso de energía y las acciones defensivas son interdependientes.
Un estudio de 2024 exploró esta complejidad utilizandoAprendizaje Multi-Agent ReinforcementEl modelo incorporó la teoría del juego, incluyendo modelos de equilibrio de Nash y Stackelberg, para simular las interacciones entre los conductores.
En lugar de analizar la mejor línea o ventana de un solo coche, el sistema evaluó cómo cada competidor podría reaccionar a las decisiones de otro.
Estas herramientas podrían eventualmente informar la planificación de la estrategia en vivo o ayudar a diseñar simulaciones predictivas utilizadas durante los fines de semana de carreras.
Evaluar el rendimiento del conductor de manera más objetiva
El rendimiento del conductor es uno de los aspectos más debatidos de la Fórmula 1. Las diferencias en la calidad del coche, los presupuestos del equipo y las condiciones de la pista hacen que sea difícil evaluar a los conductores en igualdad de condiciones.
Para ello, los investigadores han aplicadoAnálisis de Componentes Principales (PCA)El objetivo era aislar las variables más estrechamente relacionadas con la habilidad individual del conductor, como la consistencia en las calificaciones, la conservación de los neumáticos y el rendimiento en condiciones cambiantes.
Este enfoque basado en datos se basa en el trabajo anterior de figuras comoNeil Martin, quien introdujo la simulación y la modelización probabilística en el deporte durante su tiempo con McLaren y Ferrari.
Aprendizaje automático en diseño de automóviles y aerodinámica
Los coches de Fórmula 1 generan enormes cantidades de datos, cada uno con más de 300 sensores y transmite más de un millón de puntos de datos por segundo, según el Financial Times.
Estos datos se alimentan directamente en el desarrollo aerodinámico.Los equipos ahora utilizan simulaciones de CFD (dinámica computacional de fluidos) mejoradas por la IA para probar miles de configuraciones sin construir prototipos físicos.Estos modelos de aprendizaje automático identifican ineficiencias de flujo de aire y ayudan a los ingenieros a optimizar diseños en ciclos de desarrollo más cortos.
Las predicciones en tiempo real, incluyendo la probabilidad de superar, la vida útil de los neumáticos y la comparación de ritmo, ahora se integran en las transmisiones en vivo utilizando plataformas de análisis de AWS alimentadas por IA.
Futuros desarrollos y diseño generativo
En la Universidad de Bolonia, un equipo está desarrollando modelos de refuerzo multi-agente para simular escenarios completos de carreras. Estos incluyen a todos los conductores, variables externas como el clima y eventos en carreras como paradas de pista y coches de seguridad.
En el espacio de diseño, los ingenieros están empezando a aplicar arquitecturas basadas en transformadores, como las utilizadas en modelos de idiomas grandes, para generar nuevos componentes de automóviles.La atención es todo lo que necesitasModelos de estilo para explorar geometrías alternativas de ala trasera y soluciones de flujo de aire.
Según este estudio de caso, estos modelos ayudan a los ingenieros de carreras mediante la filtración de la telemetría, la predicción de los riesgos de la carrera y la presentación de insights actuables en tiempo real.
AI y el coste: optimizar el rendimiento dentro de los límites
A partir de 2021, la Fórmula 1 ha estado operando bajo unaCosto de CapCon presupuestos anuales ahora limitados a alrededor de £107 millones y aumentando a £170 millones para 2026, los equipos deben ser más selectivos con cómo gastan y desarrollan.
Los equipos utilizanAprendizaje de máquinaEn lugar de construir y probar físicamente cientos de componentes, los modelos de CFD alimentados por IA simulan miles de variaciones digitalmente e identifican los diseños más prometedores a seguir.
Los procesos de fabricación también están mejorando.En la producción compuesta,Colocación automática de fibraAhora está respaldado por algoritmos predictivos que ajustan variables como la presión, la temperatura y la velocidad de colocación para minimizar el desperdicio de material y mejorar la consistencia.
En operaciones y finanzas, los equipos se aplicanHerramientas de planificación guiadas por AIEstas simulaciones ayudan a guiar cómo se asignan los recursos a través de la investigación, el desarrollo, la logística y el personal mientras se mantienen dentro de las regulaciones de la FIA.
El McLarenya ha adoptado sistemas de IA y basados en la nube para simplificar todo, desde el diseño hasta las operaciones de carreras.REUTERSOtros equipos también están reemplazando sensores físicos y pruebas con simulaciones virtuales para ahorrar tiempo y reducir costes.
Conclusión
La inteligencia artificial está cambiando la forma en que los equipos de Fórmula 1 se preparan, compiten y desarrollan.Desde la simulación de carreras hasta el diseño de piezas y la predicción del desgaste de los neumáticos, el aprendizaje automático se está convirtiendo en parte de la infraestructura central del deporte.
Estas herramientas no reemplazan el juicio humano, sino que lo refuerzan.
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Strategy calls remain in the hands of engineers.
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Development ideas still come from designers.
Pero cada vez más, la IA es el sistema que apoya todas las decisiones.La Fórmula 1 siempre ha evolucionado a través de la tecnología.Hoy, esa evolución se está acelerando, y la IA está jugando un papel central en dónde va a seguir.
