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La Fórmula 1 y AWS aprovechan el aprendizaje automático y la tecnología en la nube para identificar al conductor más rápido

La Fórmula 1 y AWS aprovechan el aprendizaje automático y la tecnología en la nube para identificar al conductor más rápido
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miércoles 19 de agosto de 2020, 12:15h
Como parte del año del 70 aniversario de la Fórmula 1, la cumbre del automovilismo ha estado trabajando con Amazon Web Services (AWS) para comparar las velocidades de los conductores a lo largo de las edades y definir una clasificación definitiva de los conductores más rápidos de la historia. id:62191
Fastest Driver, el último F1 Insight impulsado por AWS, es una herramienta única que utiliza tecnología de aprendizaje automático para proporcionar una clasificación objetiva basada en datos de todos los conductores desde 1983 hasta el día de hoy, eliminando el diferencial de F1 de la ecuación.

Clasificados por velocidad de calificación, la más rápida que todos los pilotos atraviesan el circuito durante un fin de semana de Gran Premio, el tres veces campeón del mundo Ayrton Senna quedó en la cima, con el brasileño seguido de cerca por el siete veces campeón del mundo, Michael Schumacher, con una diferencia de tiempo de +0,114 segundos para Senna, y el actual campeón mundial Lewis Hamilton completando los tres primeros, logrando un tiempo relativo de +0,275 segundos.

Al comparar a los compañeros de equipo en las sesiones de calificación, la herramienta basada en el aprendizaje automático se centra en el rendimiento del conductor, construyendo una red de compañeros de equipo en todo el rango de tiempo, todos interconectados y, por lo tanto, comparables. Al comparar los tiempos de vuelta solo entre compañeros de equipo, el algoritmo Fasttest Driver normaliza de manera efectiva el rendimiento del automóvil y del equipo. En general, esto crea una imagen de cómo se comparan los pilotos de diferentes generaciones, al analizar la indicación más pura de velocidad bruta: la vuelta de calificación.

Como parte de F1 Insights, también proporciona una comprensión única de un ejercicio similar que los equipos de F1 realizan para definir sus pilotos objetivo para las próximas temporadas, pero aquí se aplica durante un período de 37 años de historia de la F1, a pesar de las diferencias en las reglas y la maquinaria. .

Mediante el uso de la tecnología de aprendizaje automático de AWS, los científicos de datos de F1 y el Laboratorio de soluciones de aprendizaje automático de Amazon (ML) han creado por primera vez en la historia una clasificación de la velocidad del conductor basada en datos, compleja, objetiva y de distintas épocas: el conocimiento del conductor más rápido .

El resultado de la información del Conductor más rápido es un conjunto de datos con clasificaciones basadas en la velocidad (o tiempos de calificación) en orden descendente de resultados que incluyen: Conductor, Rango (número entero) y Gap to best (segundos, a 0.001s).

La clasificación completa de los 10 mejores pilotos incluye a las estrellas de F1 actuales Max Verstappen, Charles Leclerc y Sebastian Vettel, los ex campeones del mundo Fernando Alonso y Nico Rosberg, y los favoritos de los fanáticos Heikki Kovalainen y Jarno Trulli. Se anunciarán más pilotos en F1.com en las próximas semanas a medida que avanza la temporada y se analizan más datos.

Puede encontrar un video explicativo detallado y un análisis de los datos aquí.

Clasificación Conductor Tiempos
1. Ayrton Senna 0.000
2. Michael Schumacher 0,114
3. Lewis Hamilton 0,275
4. Max Verstappen 0,280
5. Fernando Alonso 0.309
6. Nico Rosberg 0.374
7. Charles Leclerc 0.376
8. Heikki Kovalainen 0.378
9. Jarno Trulli 0,409
10. Sebastián Vettel 0.435

Dean Locke, Director de Broadcast & Media F1 dijo: “Ha sido un proyecto muy emocionante para trabajar, quitando al hombre de la máquina y mirando una gran cantidad de datos de cada conductor a lo largo de la historia. Con la ayuda de AWS, hemos podido abordar algo que se nos ha pedido durante muchos años y clasificar a los conductores por el atributo en bruto de la velocidad pura en una vuelta rápida, en todas las edades, independientemente de lo bueno que sea o no su automóvil . "

Rob Smedley, Director de Sistemas de Datos, F1 dijo : “Dentro del entorno del equipo, este tipo de modelado se utiliza para tomar decisiones clave sobre las elecciones de los conductores. Dado que los conductores suelen ser el activo más caro del equipo, es importante que el proceso de selección sea lo más sólido posible. Por lo tanto, los estrategas del equipo de F1 implementarán un proceso como este para presentar la selección más objetiva y basada en evidencia posible. El piloto más rápido nos permite construir una imagen de cómo se comparan los pilotos, analizando la indicación más pura de velocidad bruta, la vuelta de calificación, y es importante tener en cuenta que esta velocidad pura es el único elemento del vasto arsenal de conductores que estamos analizando aquí. para mostrar a los pilotos más rápidos de la historia, lo cual es muy emocionante ".

La Dra. Priya Ponnapalli, científica principal y gerente sénior de Amazon ML Solutions Lab, AWS, dijo: “ Estamos entusiasmados de poder continuar colaborando con una organización como F1, que tiene un catálogo de información tan rico en datos. Con el aprendizaje automático, hay una serie de oportunidades para aplicar la tecnología para responder a problemas complejos y, en este caso, esperamos ayudar a resolver antiguas disputas con los fanáticos mediante el uso de datos para informar decisiones. Para nosotros en AWS, es emocionante ver que el aprendizaje automático se utiliza de una manera con la que todos pueden identificarse ".

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