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Motori e tecnologia

La Formula 1 nel cloud: così i dati guidano performance, engagement e sicurezza

La Formula 1 nel cloud: così i dati guidano performance, engagement e sicurezza
Su ogni monoposto, 300 sensori raccolgono dati che vengono processati in tempo reale, informano i team, aumentano l’esperienza dei fan e definiscono le prossime gare
3 minuti di lettura

“Noi costruiamo uno storytelling dell’evento automobilistico che è la somma di immagini in movimento, audio e ora anche dati: un racconto globale, distribuito attraverso i detentori dei diritti in ogni nazione, che si evolve e si arricchisce continuamente di informazioni, anche grazie al feedback dei broadcaster, dei commentatori e degli stessi fan”. Mentre parla, Pete Samara ha l’aria di uno che si sta divertendo molto: il director of Innovation and Digital technology per la Formula 1 ci ha accolti in una sala insonorizzata dell’F1 Broadcast Center, cuore pulsante e tecnologico di ogni trasmissione televisiva che racconta la categoria principe della competizione automobilistica a 500 milioni di spettatori nel mondo.

Fuori, sulla pista dell’autodromo di Monza, andava in scena il Gran Premio d'Italia 2022, che vedrà vincere Max Verstappen su Red Bull davanti alla Ferrari di Charles Leclerc (con qualche polemica dovuta alla presenza in pista della safety car).

Nella Formula 1 del 2022, le prestazioni delle auto e quelle dei piloti producono un’enorme quantità di dati: oltre 300 sensori generano 1,1 milioni di punti dati di telemetria ogni secondo, che vengono trasmessi ai box in tempo reale. Una montagna di parametri che, opportunamente elaborati, generano gli insight con cui i team monitorano e gestiscono ogni aspetto delle prestazioni, per capire come migliorare la performance superando i limiti.

È solo l’inizio: se la maggior parte dei dati di telemetria resta un segreto ben protetto all’interno di ciascun team, tutte le squadre in gara devono mettere a disposizione del Broadcast Center uno stesso set di informazioni, ridotto ma pregiato, che vengono raccolte e processate nel cloud di Amazon Web Services. Lo scopo è duplice: da un lato, generare quelle affascinanti informazioni sulle prestazioni di auto e piloti che vengono sovrapposte in grafica allo streaming video, per esempio mostrando le forze applicate al pilota da un’accelerazione o una frenata esattamente mentre le sta subendo. Ancora: raccontando le prestazioni aerodinamiche delle gomme o del motore, così come  la dinamica e l'ottimizzazione del veicolo. Dall’altro lato, l’analisi approfondita dell’andamento di ogni gara consente di capire quali interventi sulle auto e persino sui tracciati potrebbero rendere ogni GP più competitivo, ricco di colpi di scena e pure più sicuro.

“Raccogliamo informazioni dalle auto – ha aggiunto Samara -  le diamo in pasto al cloud di AWS con la sua piattaforma di machine learning, che restituisce informazioni organizzate in modo da essere veicolate sul broadcast televisivo in tempo reale, arricchendo l’esperienza. Si tratta di aumentare la storia che raccontiamo in TV e non solo, visto che abbiamo canali addizionali come F1.com e la capacità di personalizzare il feed informativo a seconda della piattaforma su cui viene visualizzato”.

La collaborazione tra F1 e AWS è iniziata 5 anni fa, con l’obiettivo di migliorare la capacità di intrattenere di uno sport già molto amato: “Le auto del 2022 sono state progettate assicurandosi che fornissero un servizio valido, cioè il massimo divertimento, al cliente principe della Formula 1, che sono i fan”. Rob Smedley, chief technical engineer nel reparto di Ingegneria e Analisi delle prestazioni della F1, ci ha spiegato come, proprio partendo dall’analisi dei dati raccolti in passato, si sia compreso che l’aerodinamica delle auto rendeva più difficile l’operazione di sorpasso, e si siano proposte modifiche per consentire ai piloti di competere più da vicino nel 2022: “Abbiamo raccolto un set di dati in tempo reale – ci ha raccontato - e li abbiamo usati e processati con il cloud di AWS per accelerare la ricerca in computational fluid dynamics, un ambiente di simulazione che praticamente è un tunnel del vento virtuale, dove abbiamo compreso come l’aerodinamica della parte posteriore dell’auto influenzasse negativamente quella anteriore dell’auto seguente, di fatto compromettendone la stabilità, ostacolando piloti nel sorpasso e riducendo la spettacolarità delle gare”.

Lo step successivo è stato proporre alla FIA, che organizza e regola la Formula 1, una serie di modifiche migliorative all’aerodinamica delle monoposto. Modifiche che sembrerebbero essere state un pieno successo: “I dati dicono che andiamo nella direzione giusta  – ha confermato Smedley - Il prossimo passo sarà utilizzare sempre di più il machine learning per capire che direzione può prendere la progettazione delle auto nel futuro. Abbiamo abbastanza dati storici per addestrare gli algoritmi utilizzando il reinforced learning”. Allo stesso tempo, l’IA verrà utilizzata sempre di più per analizzare il sentiment online, cioè per capire se e quanto le scelte piacciano davvero ai fan, oltre che per comprendere cosa vogliono davvero.

Del resto, il futuro è roseo: la Formula 1 è lo sport che cresce di più a livello globale, con la una fanbase sempre più giovane e diversificata. Quest’ultima però pone anche delle sfide: “Per i nostri nuovi fan, la televisione non è rilevante, perché non la guardano – ci ha svelato Smedley – i giovani hanno poco tempo, vogliono la stessa esperienza immersiva di un gran premio di due ore, ma la vogliono in 5 minuti. I dati trasformati in informazioni li educano sullo sport, ma il prossimo passo è potenziare l’esperienza immersiva, trovare un modo per mettere i ragazzi nelle auto e fargliele sperimentare, con una nuova esperienza simile ai videogame”.