Análisis de datos sobre deportes de motor
El secreto para ganar en las carreras de Fórmula Uno o en cualquier otro deporte de motor es simple: ve más rápido que los demás. Pero encontrar una receta duradera para el éxito en la pista hoy requiere acertar cientos de variables, por lo que no es de extrañar que los equipos de F1 estén recurriendo al análisis de big data en busca de ayuda.
El análisis de datos se ha convertido en un factor crítico en las carreras de Fórmula Uno. Es difícil, porque nadie habla demasiado de eso, pero entienden la importancia que tiene.
Un Gran Premio de F1 es un evento de fin de semana de tres días que generalmente incluye dos días de calificaciones seguidas de una carrera el domingo. El viernes, el auto de carreras está cargado con sensores para que el equipo pueda ver qué funciona y qué no. Para el sábado, el auto está despojado de todos los sensores menos los más críticos, y el auto que compite el domingo debe ser idéntico al auto del sábado.
Configurar el auto para cada carrera es un proceso realmente difícil que implica equilibrar una variedad de variables, que incluyen: ¿En qué tipo de pista corren? ¿Cómo le fue al coche de carreras el año pasado? ¿A cuánta carga aerodinámica deberían apuntar? ¿Cuánto aire debe entrar en los neumáticos? ¿Con qué rapidez debe cambiar de marcha la transmisión? ¿Cómo va a estar el clima? ¿Qué mostraron las pruebas del túnel de viento? ¿Y cómo espera que otros equipos configuren sus autos de carrera?
Cuando modifica una variable en la configuración, puede tener un impacto en otras, creando un efecto en cascada que deja al auto de carreras mejor o peor. El trabajo del ingeniero es utilizar una serie de técnicas de análisis y procesamiento de datos para posicionar a su equipo para determinar qué configuraciones conducirán a resultados más favorables.