McLaren se deja guiar por las predicciones que realiza la inteligencia artificial de DataRobot

DataRobot y McLaren iniciaron su andadura en noviembre de 2021 / Foto McLaren

La propia web de DataRobot habla de la necesaria vinculación en el trabajo de la inteligencia artificial con las personas. Resulta obvio esa conexión, necesaria a día de hoy. Pero, no cabe duda, de que las informaciones que ofrece los sistemas de inteligencia artificial son muy útiles. Por ejemplo, para la predicción meteorológica a un nivel de detalle francamente increíble. En McLaren han tomado buena nota de ello, de ahí que la marca de Fórmula 1 británica firmara un convenio con DataRobots en noviembre pasado.

Lo cuenta la publicación SporrTechie. En el último Gran Premio de Miami, el mes pasado, los ingenieros que trabajan en el seguimiento del monoplaza de la escudería, advirtieron que los gráficos y estadísticas calculaban un nivel de desgaste de los neumáticos extraño. El hecho es que lucía un sol radiante con lo que el desgaste de las ruedas iba a ser mayor, Sin embargo, la predicción no mostraba demasiada erosión. Unos 20 minutos más tarde, comenzó a llover. Esa era la razón.

Influir en la estrategia

Afinar en el propósito que persigue la inteligencia artificial implica introducir muchas variables, probarlas y elegir las que mejor funcionen. Es como una especie de entrenamiento de los algoritmos. Y eso es lo que hace DataRobot. Sus averiguaciones, o, mejor dicho, las averiguaciones de sus algoritmos, explican determinadas situaciones para que, los miembros del equipo, tomen a posteriori sus correspondientes decisiones.

Se trata de estrategia. En el suceso meteorológico ocurrido en Miami, se concluyó que las ruedas iban a durar más puesto que la temperatura del asfalto iba a disminuir con la lluvia caída. Por eso se eligieron los neumáticos adecuados que consiguieron que el prototipo estuviera más tiempo en la pista. “Uno de los éxitos ha sido poder predecir mejor la temperatura real del aire, así como la temperatura de la pista. Con más precisión que antes”, apuntan desde McLaren.

Uno de los momentos de las pruebas de prototipo de McLaren / Foto McLaren

Todo bien medido

El entrenamiento de los algoritmos se define en función de dos parámetros básicos: qué preguntas necesitamos que se respondan (lo que queremos conseguir) y que datos poseemos, y con qué nivel de calidad para finalmente lograrlo. Es un procedimiento fundamental. Los propios prototipos de carrera de McLaren cuentan con 300 sensores que procesan información, mucha, casi infinita, a una velocidad mayor de la que dan vueltas por los circuitos. Los resultados de los pilotos de esta firma han estado entre los más rápidos de esta temporada. O la parada en boxes que, en el en el Gran Premio de Emilia Romagna, de Italia, fue de solo 2,27 segundos.

¿En qué ayuda el trabajo de DataRobot a McLaren? La capacidad predictiva de la inteligencia artificial ayuda a planificar cuestiones como las paradas que ocurrirán y cuando; o cuánto tiempo durará el combustible… Y por supuesto, como hemos visto, cuál será el comportamiento del clima… Y algo importante más: cómo debe organizarse y trabajar los técnicos cuando el coche llega a boxes. “Puedes pasar horas y semanas en el túnel de viento tratando de reducir las centésimas de segundo del auto, y podrías perder eso en una parada en boxes”, afirman desde McLaren.

Prueba digital

En la teoría del Lean Startup se apuesta por pruebas a bajo coste antes de dar el paso definitivo a la explotación. Eso es lo que parece que hacen en McLaren, puesto que las innovaciones se llevan a cabo en un prototipo digital del coche. Es ahí donde se prueban todas las piezas, gracias a una gran capacidad de computación. Es lo que denominan modelado de dinámica de fluidos computacional (CFD por sus siglas en inglés).

Si superan ese primer escollo, se pasa a la construcción de la pieza mediante una impresora en 3D para el examen en el túnel de viento. El último paso es construir físicamente la pieza que sea y probarla en el automóvil. En todos estos pasos, la inteligencia artificial (ocurre también en el fútbol) va mostrando datos para decidir si se sigue adelante o se finaliza el experimento.

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