La Fórmula 1 es un deporte altamente tecnológico y basado en datos, en el que gran parte de la emoción de los aficionados proviene del análisis de estadísticas, antes y después de cada carrera, que permiten comprender las estrategias de cada piloto, el rendimiento de los coches y las decisiones de cada equipo. F1 Insights Powered By AWS utiliza herramientas como Machine Learning para contextualizar los datos en tiempo real de las carreras para que los espectadores puedan disfrutar de los momentos imperdibles de cada etapa. Los más de 300 sensores instalados en cada automóvil generan más de 1.1 millones de puntos de datos por segundo, que se transmiten al pozo y se procesan en AWS. La Fórmula 1 se basa en la amplitud y profundidad de los servicios de AWS para transmitir y analizar los datos a medida que se generan, lo que da como resultado una presentación de información altamente calificada para los fanáticos de la categoría en todo el mundo.

"F1 Insights Powered by AWS permite a los fanáticos comprender mejor cómo los autos, los pilotos y los equipos trabajan juntos para que puedan disfrutar de lo que sucede en cada carrera", dice Rob Smedley, ingeniero jefe de FORMULA 1. "Con estas nuevas estadísticas para 2021, ' Me sumergiré en la información como nunca antes. Nuevos conocimientos, como Rendimiento de frenado y Amenaza de corte, agregan más capas de información sobre estrategias y rendimientos de carrera y utilizan visualizaciones avanzadas para hacer que el deporte se comprenda y aprecie mejor. La tecnología aplicada en las carreras está en constante evolución y, gracias a AWS, nuestros espectadores pueden comprender su impacto en cada resultado".

Nuevas perspectivas

Braking Performance, que será el primero en debutar, muestra cómo el estilo de frenado de cada conductor durante un giro puede garantizar una ventaja en la salida. Cuando se hace bien, el frenado optimiza la velocidad del automóvil en las curvas y permite al conductor ganar posiciones en la pista. Esta estadística muestra y compara los estilos de frenado y el rendimiento de cada conductor, midiendo qué tan cerca están de la cúspide de la curva antes de pisar el freno. Además, también muestra algunas métricas de rendimiento que ilustran cómo se comportan juntos el coche y el conductor en las curvas, como la velocidad máxima en la entrada, la desaceleración en el frenado, la fuerza (KWH) utilizada en el freno y las fuerzas G durante la curva. El rendimiento de frenado es un desarrollo de las estadísticas de Corner Analytics (análisis de curvas), que demuestra el rendimiento de los automóviles en las curvas.

Otras cinco F1 Insights se lanzarán en diciembre de este año. Cada información proporciona nueva información para los fanáticos del automovilismo:

• Car Explitation (Gran Premio de Heineken de Canadá, del 11 al 13 de junio): muestra a los fanáticos qué conductores están llevando sus autos al límite de sus capacidades en las condiciones de carrera actuales, incluida la tracción, el frenado y las curvas. La estadística muestra los datos en tiempo real al mostrar el rendimiento actual del automóvil en una comparación con un límite hipotético de rendimiento. A partir de ahí, se calcula cuánto tiempo ganó o perdió el piloto en esa vuelta.
• Energy Usage (Gran Premio Pirelli de Inglaterra, 16 al 18 de julio): mostrará el funcionamiento de las unidades de potencia, que son esenciales para suministrar energía y maximizar el rendimiento de los coches. El flujo de energía para cada componente de la pieza se resaltará para mostrar cuánta energía queda en la batería de cada piloto. Los equipos siguen estos datos para maximizar el rendimiento de sus coches en los momentos clave de la carrera, utilizándolos para conseguir la vuelta más rápida de la etapa o para mantener o conquistar posiciones.
• Análisis de salida (Análisis de salida - Gran Premio de Italia Heineken, 10-12 de septiembre): mostrará las habilidades de los corredores y quién tuvo una salida perfecta. Demostrará quién pisó el pedal más rápido, quién tuvo problemas y por qué. Es una idea que ayudará a los fanáticos a comprender cómo las decisiones de un piloto al comienzo de la carrera pueden representar un buen o mal desempeño en el escenario.
• Pitlane Performance (Boxing Performance, Gran Premio de Japón, 8-10 de octubre): las paradas en boxes son esenciales y están coordinadas con precisión, pero son un elemento agotador en el campeonato. Esta información analiza y ofrece todas las fases detrás de la parada en boxes perfecta, además del tiempo de parada, y el rendimiento por piloto y equipo durante cada parada para resaltar el tiempo total ganado o perdido.
• Undercut Threat (Undercut Threat, Australian Rolex Grand Prix, 19-21 de noviembre): esta información permitirá a los aficionados a las carreras ver las amenazas socavadas en tiempo real. El socavado es una estrategia de F1 en la que un piloto va a la parada en boxes para poner neumáticos nuevos con el fin de adelantar al coche que tiene delante, en función de la mejora en su tiempo de vuelta frente al tiempo de vuelta del oponente. La "batalla de estrategia en boxes", una estadística publicada en junio del año pasado, destaca una batalla de socavados en vivo y ofrece más información sobre cómo evaluar el éxito de la estrategia de cada piloto. Undercut Threat es otra capa de información predictiva, con análisis de rendimiento antes de cada entrada en boxes, con datos sobre la distancia entre los coches, el tiempo medio en boxes y el rendimiento de los neumáticos para identificar posibles socavados.

Para crear los nuevos conocimientos, F1 utiliza datos históricos almacenados en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y los combina con datos transmitidos en vivo a AWS desde los sensores de los automóviles y la pista a través de Amazon Kinesis, un servicio que recopila, procesa y analiza datos en tiempo real. Los ingenieros y científicos de Fórmula 1 utilizan la información para aprovechar sus modelos de aprendizaje automático a través de Amazon SageMaker, un servicio de AWS que lo ayuda a crear, entrenar y aplicar modelos de aprendizaje automático rápidamente en la nube y en el perímetro. La Fórmula 1 puede analizar las métricas de rendimiento en tiempo real aplicando estos modelos a AWS Lambda, un servicio informático sin servidor que ejecuta código sin necesidad de aprovisionamiento o administración del servidor. Todos estos conocimientos se integrarán en transmisiones de carreras internacionales, incluida F1TV, la plataforma digital de Fórmula 1, lo que ayudará a los fanáticos a comprender cada momento.

"Los datos son muy importantes para los deportes modernos, y eso incluye la Fórmula 1, donde cada segundo en la pista produce literalmente más de un millón de puntos de datos. Por lo tanto, la necesidad de un socio que pueda traducir estos datos sin procesar en análisis en tiempo real. AWS permite a la Fórmula 1 analizar esta información a escala, tomar mejores decisiones y llevar a los fanáticos a la pista desde el principio hasta la esquina y la parada en boxes ", comenta Darren Mowry, director de desarrollo comercial para EMEA en AWS. "Las mejores organizaciones deportivas usan AWS para crear soluciones de datos y reinventar la forma en que se ven, juegan y administran los deportes. Nuestro trabajo con la Fórmula 1 demuestra cómo las estadísticas avanzadas pueden mejorar la experiencia de los fanáticos al revelar las tácticas y estrategias detrás de los elementos más simples de un raza ".