Algoritmi al Volante: L'Impatto dell'IA sul Futuro del Motorsport
- Letizia Bizzotto
- 25 mar 2024
- Tempo di lettura: 4 min
Episodio 1: Analisi Dati e Fan Engagement
In un'era in cui la rilevanza dell'intelligenza artificiale in ogni ambito produttivo è imprescindibile poiché influenza anche il dialogo pubblico e la diffusione delle informazioni estendendosi ben oltre i confini tecnologici, nemmeno il motorsport può considerarsi esente da questa trasformazione onnicomprensiva.
Nel nostro ambito, l'integrazione di tecnologie come l'analisi dei dati, le simulazioni, la modellazione aerodinamica, l'engagement dei fan, e le serie di guida autonoma, sono solo alcune delle aree in cui machine learning e deep learning stanno innovando profondamente il settore.
Nella prima puntata di "Algoritmi al Volante: L'Impatto dell'IA sul Futuro del Motorsport", la prima rubrica di Race Diary dedicata all'Intelligenza Artificiale, esploreremo due dimensioni del racing tradizionalmente distanti: l'analisi dei dati e il coinvolgimento del pubblico.
Analisi Dati e Simulazioni di Strategia
Questo sarebbe uno sport mutilato senza l'enorme quantità di dati e le simulazioni di cui fa vorace uso.
L’analisi quantitativa è un processo che non solo ottimizza le strategie di gara e il design delle vetture sfruttando algoritmi di machine e deep learning per elaborare dati provenienti dalle centinaia di sensori sulle monoposto, ma alimenta anche modelli digitali capaci di anticipare una serie di scenari possibili in risposta a variabili come meteo, comportamenti dei concorrenti, strategie di pit stop, condizioni della pista, collisioni, guasti meccanici e dati storici raccolti nelle precedenti edizioni dello stesso GP.
La partnership con fornitori tecnologici come AWS (Amazon Web Services), Dell, Oracle e Ansys, Aramco gioca un ruolo chiave nell'incrementare le capacità analitiche dei team, migliorando non solo le prestazioni tecniche ma anche il processo decisionale strategico durante le gare: Mercedes-AMG Petronas e TIBCO, Scuderia Ferrari e AWS, McLaren e Red Bull con Dell, IBM e Oracle, rispettivamente. Queste sono collaborazioni che forniscono ai team gli strumenti per analizzare in tempo reale un'ampia gamma di variabili e selezionare la strategia più vantaggiosa in funzione delle condizioni di gara.
In questo contesto in cui l'impatto di ogni variabile può essere predetto con maggiore accuratezza che mai, i team dedicano gran parte delle risorse alla modellazione di milioni di parametri di gara potenziali, con l'obiettivo di identificare quei fattori che maggiormente inclinano verso esiti positivi. Questi cicli simulativi consentono di rilevare i punti deboli e i possibili fattori di fallimento prima di arrivare in pista, una soluzione decisamente più economica e strategica considerando i rigidi budget di sviluppo e progettazione.
Infografiche dei flussi di dati circuito e monoposto © Amazon SageMaker
James Vowels, team principal della Williams, ha sottolineato il ruolo unico dell'IA nel fornire accesso ai preziosi insight celati nei grandi volumi di dati generati durante le gare moderne di F1.
Con un'auto che genera fino a 70.000 canali di dati in tempo reale, la sfida non risiede più nel monitorare poche dozzine di canali, ma nel gestire e interpretare questo fiume di informazioni: "Si presentano sullo schermo in linee ondulate e tu li guardi per individuare pattern ed anomalie ma la differenza è che non ci sono più 32 canali dunque non c'è modo, umanamente o anche con tutte le risorse a disposizione, di poterli elaborare efficientemente".
Vowels evidenzia che l'utilizzo di data science e machine learning è essenziale per confrontare i dati con simulazioni e identificare anomalie o confermare tendenze, considerando che le vetture subiscono cambiamenti da una gara all'altra, su piste e pneumatici diversi, quindi, in realtà, il grado di comunanza è piuttosto piccolo.
Fan Engagement e Cloud Insights
Dal 2018, la Formula 1 ha avviato una collaborazione con Amazon per innovare non soltanto le strategie di gara e il monitoraggio dei dati, ma anche per rivoluzionare l'esperienza degli spettatori, mirando a rendere il motorsport più accessibile e coinvolgente.
Ross Brawn, direttore generale della Formula 1, si è posto l'obiettivo di "avvicinare gli spettatori alle dinamiche dei box, offrendo loro l'accesso a dati in precedenza esclusivi ai team di gara".
Ogni monoposto di Formula 1 è equipaggiata con dai 100 ai 300 sensori, che generano e trasmettono circa 3-4 GB di dati di telemetria per ogni 30-40 minuti, producendo fino a 1 milione di dati puntuali al secondo.
L'innovazione nel fan engagement si traduce nell'utilizzo strategico di questi vasti volumi di dati, potenzialmente astratti per il pubblico vengono resi accessibili e interpretabili attraverso un'elaborazione e una presentazione mirata per arricchire l'esperienza visiva, fornendo approfondimenti che stimolano maggiore coinvolgimento e interazione.
La Formula 1, sport notoriamente complesso, si avvale della collaborazione con AWS per analizzare i dati di posizionamento in tempo reale e i tempi sul giro, generando insights approfonditi che vengono integrati nella copertura televisiva e nel commento live, grazie alla piattaforma F1 Insights. Utilizzando l'archivio storico dei dati di gara, conservati su Amazon S3 e analizzati mediante modelli analitici avanzati, la Formula 1 condivide con i suoi fan informazioni dettagliate che svelano le sottigliezze delle decisioni prese in frazioni di secondo e mettono in luce le prestazioni attraverso statistiche esplicative.
Infine, secondo un rapporto pubblicato da Nielsen Sports, la Formula 1 ha visto un incremento della sua base di fan globali del 35% dal 2019 al 2024, posizionandosi così come precursore nell'adozione di algoritmi di machine learning applicati allo sport, influenzando altre leghe internazionali come la NFL e l'Associazione dei Professionisti del Tennis (ATP), che hanno seguito l'esempio adottando tecnologie simili per migliorare il coinvolgimento dei fan.
La Data Analysis ed il Fan Engagement sono passati dall'essere due facce della stessa medaglia che poco avevano in comune, all'essere più interconnesse che mai, dimostrando come l'avvento dell'Intelligenza Artificiale stia riscrivendo le regole di questo sport, sia in pista che fuori.
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