Cómo los datos de Amazon ayudarán a las nuevas reglas de la F1 para 2022

Cómo los datos de Amazon ayudarán a las nuevas reglas de la F1 para 2022

Hemos hablado de núcleos de datos, iteraciones de diseño y celdas aerodinámicas durante tanto tiempo que simplemente no puedo hacerlo. «¿No habría sido más fácil decirles a todos que hicieran un montón de réplicas de Lotus 72, y entonces podríamos haber peleado la mejor temporada?»

Rob Smedley se ríe al otro lado de la llamada. El tipo de risita que tiene el maestro cuando un estudiante de primaria sugiere que involucren a Batman para resolver todo. «Es una buena idea», dijo cortésmente. «Pero miremos hacia adelante, no hacia atrás, ¿eh?»

Smedley, un ex ingeniero de carreras para los fanáticos de Jordan, Ferrari y Williams (notoriamente entregando el mensaje de radio «Fernando es más rápido que tú. Confirma que lo entiendes») a Felipe Massa en el Gran Premio de Alemania de 2010, es ahora el jefe de sistemas de datos. él mismo Fórmula -1 – a.

Es un título un tanto seco para un hombre que, como su jefe, Ross Brawn, y su colega, Pat Symonds, se convirtió en uno de los cazadores de animales más salvajes. Después de intentar navegar por las áreas grises del libro de reglas de la F1 durante media vida, el hombre de Middlesbrough ahora está ayudando a dar forma al mismo libro y explota las áreas grises con una computación tremenda.

Smedley ha trabajado duro para crear nuevas reglas aerodinámicas de F1 que se aplicarán desde el comienzo de la temporada 2022. La idea es lograr un efecto de retorno parcial al suelo (extraer una fuerza aerodinámica de debajo del automóvil) y aletas delanteras y traseras inteligentes para permitir que los automóviles compitan más de cerca. Arregle la aerodinámica, dice la teoría, y podrá hacer que la F1 vuelva a ser grandiosa.

Para ello, Smedley utilizó una supercomputadora, aunque no existe físicamente. En cambio, F1 recurrió a Amazon Web Services (AWS), que puede conectar varias computadoras a través de la «nube» para crear una máquina virtual enorme y poderosa.

“Cuando desarrollas algo, lo importante es que quieres fallar más rápido para obtener la respuesta correcta. Necesita tener la infraestructura y la arquitectura que le permitan encontrar las respuestas incorrectas rápidamente. Así que AWS fue clave en esto, permitiéndonos correr muy, muy rápido entre simulaciones y modelos. Por lo tanto, el tiempo se redujo de cuatro días a ocho horas para cada iteración de diseño. «

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