Al Volante: Come l’Intelligenza Artificiale Sta Guidando la Formula 1 Verso il Futuro

In tutto lo sport, non esiste un’arena dove le decisioni prese in una frazione di secondo segnano il confine tra la vita e la morte come la Formula 1.

Con auto che viaggiano a velocità vicine ai 400 chilometri orari, non c’è assolutamente spazio per l’errore. Mentre i piloti si affidano fortemente all’istinto e alle loro abilità affinate, sapere il momento perfetto per frenare, fare un pit stop, sorpassare o mantenere la posizione riguarda qualcosa di più: si tratta anche di informazioni.

Grazie alla fulminea ascesa dell’Intelligenza Artificiale, ogni singola particella di polvere viene raccolta, ordinata e analizzata più velocemente che mai (ok, stiamo esagerando un po’, ma avete capito il concetto). Ogni parte di un team moderno di F1, dall’abitacolo alla sala di controllo, sta venendo ridefinita, e ogni membro, indipendentemente dal reparto, può interpretare i dati, gestire i piloti e rispondere a condizioni di gara in rapida evoluzione meglio che mai. Questo è vitale perché, alla fine dei conti, la Formula 1 non riguarda solo la velocità in pista; si tratta di quanto velocemente si riesce a ottenere un’informazione specifica.

“I dati influenzano ogni decisione che prendiamo,” afferma Hannah Schmitz, ingegnere strategico per RBR. “Prima ancora di arrivare in pista, le nostre simulazioni mostreranno cosa ci aspettiamo dagli pneumatici, cosa pensiamo sarà il livello di sorpassi su quel circuito, e tutti i passi che ci aspettiamo da noi stessi e dai nostri concorrenti. E una volta in pista, possiamo usare i dati per stimare meglio tutte queste variabili. Fondamentalmente, stiamo costantemente usando i dati e raffinando quei modelli.”

Con aziende di big-data come Oracle che alimentano analisi in tempo reale, i team stanno accelerando verso una nuova era in cui l’apprendimento automatico guida la strategia, mitiga i rischi ed estrae vantaggi competitivi misurati in millisecondi. Ciò che era stato per lungo tempo dominio dell’intuizione è ora gestito da algoritmi.

Il reattivo viene sostituito dal predittivo e, sebbene le auto restino le protagoniste dello spettacolo, è la rete invisibile di sensori e strumenti AI che sta silenziosamente trasformando il gioco.

Dove la Gomma Tocca l’Asfalto

Le auto di Formula 1 degli ultimi decenni sono state descritte come “computer su ruote,” e non si tratta affatto di un’esagerazione. Ogni auto è tipicamente equipaggiata con più di 300 sensori ad alte prestazioni che catturano dati in tempo reale su ogni sistema immaginabile. Questi sensori includono estensimetri nei bracci delle sospensioni per misurare i carichi di deportanza, termocoppie sulle pinze e sui dischi dei freni per monitorare la distribuzione del calore, sensori piezoelettrici che rilevano variazioni di pressione nei sistemi idraulici, accelerometri che registrano le forze G laterali, sensori di temperatura immersi nella carcassa e nel battistrada degli pneumatici e tanto altro. Questi sensori sono collegati all’Unità di Controllo Elettronico (ECU), un componente standard fornito a tutti i team da McLaren Applied Technologies che gestisce ogni cosa, dalla mappatura del motore alla trasmissione dei dati.

Nel solo corso di un weekend di gara, la maggior parte dei team può facilmente raccogliere fra 1 e 1,5 terabyte di telemetria grezza. Tradizionalmente, ordinare e analizzare questo enorme flusso di dati richiederebbe un intero team di ingegneri attivi 24 ore su 24.

I nuovi sistemi AI, in esecuzione sull’infrastruttura fornita da aziende di big-data come Oracle Cloud (Red Bull Racing) o AWS (Mercedes-AMG Petronas), possono filtrare, ordinare e analizzare i dati in tempo reale, fornendo feedback istantaneo a piloti, meccanici e coach. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono segnalare anomalie, rilevare segni precoci di guasti ai componenti e suggerire aggiustamenti alle impostazioni del motore o dell’equilibrio aerodinamico molto prima che si verifichino problemi reali.

L’architettura che alimenta questi nuovi array di sensori va ben oltre semplici cruscotti, e i team devono utilizzare una combinazione di hardware di calcolo a bordo pista (con server ruggedizzati e reti in fibra ottica a bassa latenza) e strumenti basati nel cloud come Oracle Stream Analytics per l’elaborazione dei dati in tempo reale. Tutti questi dati vengono elaborati localmente per ridurre la latenza, quindi sincronizzati su cluster cloud per un apprendimento più approfondito e analisi post-gara.

Gli strumenti AI stanno anche migliorando il processo decisionale in tempo reale durante le gare, con modelli addestrati su dati storici che simulano migliaia di condizioni di gara potenziali. Ciò offre previsioni statistiche su fattori come il degrado degli pneumatici, la probabilità di sorpasso o il momento ottimale per un pit stop. Questi insight vengono poi trasmessi direttamente agli strateghi di gara, permettendo loro di prendere decisioni in una frazione di secondo che possono segnare il confine tra vittoria e sconfitta.

Messa a Punto Perfetta

Anche se le auto sono le vere protagoniste, anche la migliore non vale nulla senza un pilota abile. Per assicurarsi che ogni pilota dia il massimo (senza esagerare), i sistemi AI vengono utilizzati per monitorare in tempo reale i parametri biometrici del pilota.

Fattori come la variabilità del battito cardiaco, i modelli di respirazione e la conduttanza cutanea vengono tutti monitorati attentamente durante la gara, poiché possono indicare livelli crescenti di stress o affaticamento ben prima che il pilota ne sia consapevole. In situazioni estreme, come curve ad alta velocità o duelli ruota a ruota prolungati, questi dati possono aiutare i team a garantire che un pilota, come l’auto, non superi i propri limiti fisici.

Questi sistemi in tempo reale offrono anche ai piloti accesso a regolazioni critiche delle prestazioni durante la guida. Avvisi tattili integrati nel volante, segnali audio ottimizzati e dati mostrati sul cruscotto possono suggerire modifiche sottili a parametri come il controllo dell’acceleratore, la pressione del freno o la selezione delle marce, semplificando la comunicazione tra ingegneri e piloti e riducendo il carico mentale durante la gara.

Una volta che i modelli hanno elaborato previsioni e la vettura ha restituito dati biometrici, il collo di bottiglia non è più l’acquisizione di dati, ma far agire un cervello affaticato giro dopo giro. Ecco perché alcuni gruppi di performance stanno integrando la telemetria e gli output del gemello digitale in un’interfaccia conversazionale che si comporta come un “co-pilota” persistente: ricorda il contesto delle sessioni al simulatore, parla con abbreviazioni familiari al pilota e interviene con richieste a bassa frizione tra gli stint. Il modello prende in prestito le meccaniche di coinvolgimento delle piattaforme AI da compagnia: micro-interazioni giornaliere, memoria a lungo termine, tono emotivamente neutro, ma le indirizza alla strategia di gara: script di visualizzazione pre-griglia, stimoli per l’idratazione e la respirazione sincronizzati a picchi HRV, o rapidi micro-scenari “se facciamo pit ora” formulati come richieste concise invece di un altro grafico. L’effetto netto non è frivolo, è pura efficienza. Traducendo output complessi in spunti conversazionali che un pilota accetterà davvero sotto sforzo, i team chiudono il cerchio tra previsione e azione senza aggiungere riunioni o carico mentale extra.

Forse però i sensori più importanti sono gli strumenti AI per la previsione degli incidenti che analizzano la telemetria del veicolo e gli input del pilota. Questi sistemi sono in grado di identificare comportamenti anomali di frenata, sterzate irregolari o condizioni della pista incoerenti, che notoriamente portano a incidenti e collisioni. Queste informazioni vengono integrate nei sistemi di sicurezza di bordo, permettendo la ricalibrazione dei controlli di trazione o l’attivazione di allarmi prima dell’impatto.

Portare l’AI Fuori Pista

L’impatto dell’AI in Formula 1 non finisce in pista; si estende alla simulazione, alla preparazione e persino alle tribune. I simulatori avanzati di gara, alimentati da apprendimento automatico, possono offrire simulazioni quasi 1:1 della realtà e sono diventati rapidamente fondamentali per la preparazione alle gare.

Essi vengono alimentati con dati provenienti da gare precedenti, come log di telemetria, modelli meteo e degrado degli pneumatici. Questo consente loro di creare ambienti di allenamento iper-realistici modellati su circostanze che i piloti sono quasi certi di incontrare.

Non vengono solo utilizzati per perfezionare le abilità dei piloti, ma per modellare e valutare l’efficacia di strategie innovative prima ancora che le ruote tocchino l’asfalto. Le ricostruzioni virtuali dei circuiti sono aumentate con dati da sensori reali, permettendo ai piloti di allenarsi su superfici dinamiche, anticipando cambi di aderenza e usura molto prima del giorno della gara.

Gli strumenti di AI forse più importanti per i team di Formula 1 sono i cosiddetti “digital twins”, repliche virtuali dei sistemi fisici che i team usano per modellare ogni cosa, dalla macchina stessa all’intero ambiente di gara. I digital twins permettono ai team F1 di creare simulazioni in tempo reale dei loro veicoli in ogni stato meccanico immaginabile, modificando parametri come carico di carburante, assetti alari, mescole di pneumatici o modifiche aerodinamiche.

Questi modelli vengono eseguiti da sistemi AI in grado di apprendere da dati storici e input dei sensori per modellare comportamenti futuri. Correndo migliaia di queste simulazioni in parallelo, gli ingegneri possono testare scenari ipotetici in una frazione del tempo necessario per il tunnel del vento o la pista.

Non sono solo i piloti e gli ingegneri a divertirsi con l’AI; ci sono diversi strumenti che stanno trasformando l’esperienza dei fan. Gli algoritmi moderni sono ora in grado di generare in tempo reale previsioni come stime per il pit stop o probabilità di sorpasso, permettendo agli spettatori di immergersi nell’azione come mai prima d’ora. Molti emittenti stanno anche usando l’AI per generare highlight, isolare momenti chiave, creare riassunti personalizzati e persino migliorare l’audio che i fan sentono a casa.

Battendo l’Asfalto

Qualunque sia la vostra opinione personale sull’AI negli sport motoristici, non si può negare che abbia avuto un impatto enorme su come gli ingegneri progettano le auto, i coach valutano le performance, e i piloti gestiscono i loro bolidi. Poiché le gare di Formula 1 sono spesso decise in millisecondi, nessun team rinuncerà volontariamente a strumenti che potrebbero offrirgli anche un minimo vantaggio competitivo.

Con i sistemi AI che continuano ad essere integrati in quasi ogni aspetto del mondo moderno, non c’è altra scelta che abbracciarli. In questa situazione particolare, sembra che non ci siano lati negativi. Questi strumenti sono vantaggiosi per i team e i piloti quanto per i fan, poiché le gare diventano più veloci e più combattute.

Tradotto dall’articolo originale in inglese “In the Driver’s Seat: How AI Is Steering Formula 1 Into The Future“