Nos metemos en el cerebro tecnológico de la Fórmula 1: así usa la IA para analizar más de un millón de datos por segundo
Cuando un Fórmula 1 sale a pista, la carrera no solo se libra entre quienes se suben al coche, ya que mientras los monoplazas y los pilotos buscan cada milésima sobre el asfalto, detrás hay otra competición: cientos de ingenieros y sistemas tecnológicos intentando averiguar qué está pasando entre millones de datos. En un solo registro pueden aparecer diferentes complicaciones: una anomalía puede pasar desapercibida entre miles de señales y unos segundos pueden marcar la diferencia, y ahí es donde la inteligencia artificial empieza a cambiar las reglas, también en el «Gran Circo» conocido como la Fórmula 1.Durante nuestra visita al nuevo circuito de Madring con motivo del Gran Premio de España 2026 de Fórmula 1, 20bits ha conversado con Lee Wright, Associate Director of IT at Formula 1. En una extensa entrevista, nos ha explicado lo que ocurre con toda esa información cuando los coches salen a pista.Un Fórmula 1 actual puede llevar a más de 300 sensores y generar más de un millón de datos cada segundo, como por ejemplo la telemetría: permite recoger los datos de todos los parámetros de funcionamiento y comportamiento del coche (frenos, motor, refrigeración, rendimiento en general…) y enviarlos para saber en tiempo real qué está ocurriendo con él. En esta situación, la dificultad ya no solo está en recoger toda esa información, sino en encontrar rápidamente qué dato importa, qué está fallando y qué puede ayudar a resolver un problema antes de que afecte al comportamiento del monoplaza.Según datos de la propia Fórmula 1, los monoplazas generan más de 1,1 millones de puntos de datos por segundo y, durante el fin de semana de carreras, la infraestructura llega a transferir más de 650 TB de información. La verdadera dificultad está en encontrar lo más rápido posible aquello que puede marcar la diferencia. Y ahí la inteligencia artificial empieza a tener un papel cada vez más interesante, debido a que tenemos cada vez más datos, pero no necesariamente más tiempo para analizarlos. El detalle que marca la diferenciaLa inteligencia artificial que utiliza la Fórmula 1 ayuda a los trabajadores a analizar grandes cantidades de información, como acelerar determinados cálculos y detectar problemas que pueden tardar mucho más en localizarse de forma manual. Uno de los ejemplos más claros es una herramienta de análisis de causas raíz RCA Assistant (Root Cause Analysis Assistant) que ha desarrollado la propia Fórmula 1 junto con AWS (Amazon Web Services).El sistema funciona como una base de datos de registros de los sistemas a la que puede acceder el empleado y conversar en lenguaje natural con un agente de inteligencia artificial para buscar anomalías, como por ejemplo: ¿Por qué hemos perdido los datos de la vuelta 23? La diferencia se encuentra en cómo se utiliza esta información. Hasta ahora, un problema podía requerir que diferentes especialistas lo analizaran de forma secuencial. Primero un ingeniero de redes, después el de servidores y, por último, uno de aplicaciones. Con esta herramienta, un único ingeniero puede realizar una búsqueda desde diferentes perspectivas y obtener una visión más completa del problema. «Esto no significa que no tengamos que solucionar los problemas de forma secuencial, pero es más eficiente que todos puedan hacer una única búsqueda mediante una herramienta de inteligencia artificial», explica Wright. La herramienta de análisis funciona como una base de datos con información de los registros del sistema y un agente de IA puede acceder para analizarla y buscar anomalías.Y aquí aparece una de las grandes aplicaciones más interesantes de la IA actual: no necesariamente hacer algo que antes era imposible, sino hacer en segundos un trabajo que a una persona le llevaría mucho más tiempo. «Ser capaces de llevar ese análisis de datos en el lugar adecuado en el momento adecuado supone una gran diferencia».La IA también está entrando en los equipos utilizados por los propios trabajadores de la Fórmula 1 y Wright pone como ejemplo los Lenovo X9 Aura Edition con los que se pudo comparar cuánto tardaba el mismo modelo de análisis de datos al ejecutarse en la CPU de una estación de trabajo convencional frente a la NPU del equipo. Nuestra operación se desarrolla en tiempo real. Por eso utilizamos la inteligencia artificial para detectar anomalías más rápidamente y llegar antes a la causa raíz de un problema.La NPU es la unidad de procesamiento diseñada específicamente para ejecutar determinadas tareas relacionadas con inteligencia artificial directamente en el dispositivo. El resultado es que, en propias palabras de Wright, «el tiempo de cálculo mejoró hasta un 30 % en ese escenario concreto». Es decir, una tarea que antes podía tardar tres minutos podría resolverse en unos dos.Bajo el techo de LenovoPara hacer posible todo esto, no basta con disponer de buenos modelos de inteligencia artificial, sino que también es necesaria una infraestructura capaz de ejecutarlos y mover las enormes cantidades de información. Aquí es donde entra Lenovo, socio tecnológico de la Fórmula 1 desde 2022. La compañía proporciona ordenadores, estaciones de trabajo, servidores, almacenamiento y soluciones de computación que se utilizan tanto en los circuitos como en las instalaciones de la Fórmula 1 en Reino Unido. Uno de los últimos elementos más destacados esLenovo Neptune, una tecnología de refrigeración líquida diseñada para infraestructuras de computación de alto rendimiento. Su funcionamiento consiste en que utiliza líquido para extraer el calor de los componentes y permite mantener bajo control la temperatura de equipos que realizan trabajos especialmente exigentes, incluidos algunos relacionados con la inteligencia artificial. Pero su importancia para la IA va más allá de la refrigeración. Neptune permite desarrollar y probar localmente nuevas aplicaciones de inteligencia artificial. De hecho, Wright considera que ha supuesto «uno de los mayores saltos recientes en este ámbito».Además, las estaciones Lenovo PGX permiten probar diferentes dispositivos y soluciones antes de decidir cuáles tienen sentido para el trabajo en la Fórmula 1, pero el objetivo no es llenar los circuitos de máquinas cada vez más potentes, sino «encontrar qué tecnología puede solucionar un problema concreto o mejorar de una forma más rápida o eficiente», afirma.Privacidad y ciberseguridad con los datosLa inteligencia artificial es solo una parte de esta transformación, pues en la Fórmula 1 también es fundamental que los datos lleguen y se procesen lo antes posible, pero siempre garantizando quién puede acceder a ellos. Hasta ahora, parte de ese procesamiento se realizaba en Reino Unido, lo que podía añadir retrasos al tener que viajar hasta ahí y volver al circuito.Por eso la organización modernizó su plataforma para procesar parte de esos datos directamente en pista desde el Event Technical Centre (ETC), el centro técnico portátil más complejo del mundo que se instala en cada circuito, donde 750 dispositivos operan como si fuera uno solo. «Sabíamos que necesitábamos mejorar la comunicación con el coche, con la aspiración de recopilar más datos, más información, y también reducir la latencia y el tiempo necesario para procesarlos».Los datos de cada escudería tienen un enorme valor competitivo y deben estar protegidos para evitar que lleguen a sus rivales. Wright destaca que hay información que ni ellos pueden descifrar y que «la ciberseguridad en este aspecto también siempre ha estado en primera línea de sus preocupaciones». Cuanto más capaces son estas herramientas de analizar grandes cantidades de información, todavía lo es más controlar qué datos pueden utilizar, dónde se procesan y quién puede acceder a ellosLa gran pregunta es hasta dónde podrán llevar la Fórmula 1 y Lenovo esta tecnología cuando las herramientas sean capaces de analizar todavía más información y resolver tareas cada vez más complejas. Si ahora la inteligencia artificial ya permite detectar anomalías, reducir tiempos en tareas más difíciles y encontrar la causa de un problema, entre otras tareas. Quizás el siguiente paso en la Fórmula 1 sea utilizarla incluso para anticiparse a esos problemas antes de que lleguen a producirse.
