Míg korábban a versenyautók kerekeken guruló, gondosan finomhangolt gépek voltak, amelyeket félelmet nem ismerő különcök vezettek, addig a mai járműveket telepakolták töméntelen információt generáló szenzorokkal. Ennek következményeképpen a mérnökök mellett immár az adattudósok is tagjai lettek a műszaki csapatoknak.
Ami a konkrét számokat illeti, a Mercedes-istálló autói hozzávetőlegesen 400 szenzorral felszerelve futják tesztköreiket, míg a versenyek alatt - a járművek tömegének csökkentése érdekében - a számukat 100 körülire csökkentik. A szenzorok az alapvető adatokon (sebesség, a pályán elfoglalt helyzet stb.) kívül szinte mindent mérnek a gumik hőmérsékletétől és nyomásától kezdve az autót érő aerodinamikai hatásokon át egészen az üzemanyag, az olaj, a kenőanyagok és a hűtőrendszer állapotáig. Egyetlen autó közel 500 gigabájtnyi információt szolgáltat egy-egy versenyhétvégén.
- Nagyon is adatközpontú szervezet vagyunk, de az átalakulás nem ment egyik napról a másikra, nyilatkozta ezzel kapcsolatban Geoff Willis, a Mercedes-AMG Petronas Motorsport digitális átalakulásért felelő részlegének igazgatója.
…és akkor eljött a szenzorok kora
A különféle szenzorok a 90-es években váltak általánossá az autókban. Ahogy egyre több informatikai eszközt használtak a versenyistállók, elkezdtek szimulációs modelleket létrehozni a versenyek kimenetelének előrejelzésére, majd megépítették az autók dinamikus modelljeit, a jobb aerodinamikai jellemzők érdekében pedig a számítógépes folyadékdinamika- (CFD-)technológiát alkalmazták. A 2000-es évek közepére a Forma-1-es autók kerekeken száguldó szenzorokká váltak, mára pedig az összes információt valós időben továbbítják a feldolgozó rendszerekbe.
Ez az adatáradat nagyon is észrevehető hatással van a versenyeredményekre. Az idei barcelonai Grand Prix-n Lewis Hamilton pole pozíciót érő köre 4,7 másodperccel volt gyorsabb, mint tavaly, amikor 2,8 másodpercet vert rá egy évvel korábbi eredményére, ami 2,6 másodperccel volt rövidebb, mint az azt megelőző évi időeredmény. Megdöbbentő az ilyen mértékű javulás egy olyan sportágban, ahol az autók teljesítménye közötti különbségeket gyakran század- vagy ezredmásodpercekben mérik.
Csakhogy a köridők javulása számos tényezőre vezethető vissza. Az egyre növekvő feldolgozási teljesítmény jóvoltából többféle szimuláció futtatására nyílik lehetőség, ami azt jelenti, hogy az autók dizájnját sokkal szigorúbban tesztelik, mint korábban valaha is, így a járművek a leghatékonyabb aerodinamikai jellemzőkkel bírnak. Az adatokat az egyes versenyeken, pilótáknál és köröknél is felhasználják a jobb eredmény érdekében. Például a tesztkörök során a Mercedes összeveti Lewis Hamilton köreit a közeli riválisokéival, és informálja őt arról, hol veszít időt: túl korán vagy későn fékez, esetleg kevésbé optimális módon vesz be egy kanyart. Ezeket az adatokat felettébb rövid idő alatt dolgozzák fel, hiszen egy szombati tesztelés csupán 12 percig tart. A kvalifikációt követően a csapat több milliónyi versenyszimulációt futtat le éjszaka az optimális stratégia kidolgozása, a gumikopás előrejelzése, az ideális kerékcsere-időpont megtervezése és hasonlók érdekében.
Természetesen a verseny kimenetelét nagyon nehéz megjósolni, például a biztonsági autó behívását kiváltó többautós ütközést a barcelonai verseny nyitókörében szinte lehetetlen szimulálni. A jelentős bizonytalansági elem miatt sok előrejelzési modellt el lehet vetni. Bár Hamilton kényelmesen nyert a pole pozícióból indulva, csapattársa, Valtteri Bottas hosszú ideig tartó boxkiállása miatt veszített (a videóelemzés ellenére) egy helyet. A kerékcsere-próbákat ugyanis videóra veszik, majd minden egyes mozzanatot aprólékosan kielemeznek, ennek eredménye, hogy a csapat képes 1,8 másodperc alatt elvégezni a műveletet.
Több adat, jobb verseny
Hetente hozzávetőleg 45 terabájtnyi adatot archivál a Mercedes csapat - ezek között nem csupán az autóktól érkező információk találhatók meg, hanem videók, képek, modellek, szimulációs adatok és sok minden más.
Minden szempontból teljesen megváltoztatta a versenyeket, hogy hatalmas mennyiségű adatot kell generálni, tárolni és feldolgozni. Az autók tervezése és tesztelése is nagyrészt digitális folyamattá vált. A strukturális teszteléstől kezdve az aerodinamikai modellezésig egyre kevésbé hagyatkoznak a csapatok a fizikai tesztekre, amelyek csupán a modell-előrejelzések végső megerősítésére szolgálnak.
Közel 60 mérnök tevékenykedik a versenyek helyszínén, a vállalat Egyesült Királyságban lévő két gyárában pedig ennél is nagyobb háttércsapat nyújt segítséget az adatok feldolgozásához. Még a pilóták is jártasak az adatok kezelésében, mivel a jobb helyezés érdekében minden lehetőséget ki akarnak aknázni. Jelenleg egyébként nagyon kevés adatot gyűjtenek magukról a versenyzőkről. Fülhallgatójukban gyorsulásmérők találhatók, amelyekkel a pályán a fejüket érő gyorsulást vizsgálják, a kesztyűjükben lévő biometrikus érzékelők pedig a szívverésük ütemét és a vérük oxigénszintjét mérik.
Kísérleteket folytatnak a vezetési szimulációk során a tekintet követésével kapcsolatban is. Ezek célja nem csupán annak megállapítása, hogy a versenyzők merre néznek egy-egy kanyarban, hanem annak kiderítése is, miképpen helyezzék el optimálisan az autóban az információközlő paneleket.
Sokan tartanak attól, hogy az automatizáció riasztóan hat a versenyzőkre, holott a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alkalmazása csökkenti a verseny során fellépő veszélyhelyzetek számát, ami végső soron csak hasznára válik a sportágnak. Amellett, hogy a Mercedes csapat az előrejelzési modellek továbbfejlesztésére törekszik, a prediktív elemzés alkalmazását tervezi annak érdekében, hogy pontosabban jelezhessen előre olyan eseményeket, mint a sebességváltó meghibásodásai, valamint hogy pontosabb becslést adjon arról, megelőzhetőek-e adott körülmények között az előrébb járó versenyautók.
Túl a Forma-1-en
A digitális transzformáció gyakran jelenti azt, hogy új szolgáltatásokat kínálunk meglévő szakismereteink kiterjesztett alkalmazásával, ami határozottan igaz a Forma-1-re is. Számos csapat, köztük a Mercedes és a Sauber kínál szélcsatornás tesztelést és gyártói szolgáltatásokat, míg a Red Bull istálló Advanced Technologies és a Williams csapat Advanced Engineering részlege az autógyártáson és a motorsporton kívüli szolgáltatásokat vett fel kínálatába. Például az utóbbi a brit Aerofoil Energy startuppal együttműködésben olyan eszközt fejlesztett ki, amely csökkenti a szupermarketekben használt hűtők energiafogyasztását.
Egyike a legambiciózusabb csapatoknak a McLaren, amelynek Applied Technologies részlege megszerzett adatfeldolgozási tudását bocsátja más iparágak rendelkezésére. A már jelenleg is a többi Forma-1-es csapatnak telemetrikus szoftvert szállító McLaren olyan megoldásokon dolgozik, amelyeknek jó hasznát vehetik az egészségügyben és a tömegközlekedésben. Korábban pletykák keringtek arról, hogy az autógyártó ambíciókat dédelgető Apple felvásárolja a vállalatot.
- A szimuláció és a modellezés területén szerzett tudásunkat más üzletágakban kívánjuk kamatoztatni, mondta Jonathan Neale, a McLaren Technology Group ügyvezetője az idei Dell Technologies World konferencián. A vállalat úgynevezett digitális terápia technológiáját a hálózatba kapcsolt vasutaknál és az önvezető járműveknél kívánja alkalmazni, nem a mesterséges intelligencia területén, hanem egy alsóbb rétegben, ahol kritikus funkciójú, valós idejű szoftvert használó, a döntéshozó rendszert adatokkal ellátó szenzorok és aktuátorok találhatók. Tervei szerint a McLaren 2025 és 2030 között jó eséllyel olyan vállalattá válik majd, amelynek a technológiája lesz a nukleáris reaktora, és amely egész sor vertikummal rendelkezik majd.
