È sempre più comune, guardando una gara di Formula 1 in televisione, notare diverse grafiche con il logo AWS: queste mostrano diverse strategie che si possono mettere in atto con le gomme oppure mostrano in quanto tempo un pilota può colmare il gap con un altro. Se vi siete mai chiesti come questi dati vengono elaborati e come vengono raccolti, ve lo raccontiamo.
Prendiamo in esame Amazon Web Services, il database cloud più conosciuto all’interno della Formula 1. I database cloud organizzano e archiviano dati strutturati, non strutturati e semistrutturati. A differenza dei database tradizionali offrono i vantaggi del cloud computing, tra cui una maggiore velocità, scalabilità, agilità e riduzione dei costi. L’implementazione di questa tecnologia ha rivoluzionato il modo di fare strategia e calcoli ingegneristici nello sviluppo delle monoposto in Formula 1. C’è da fare, però, una distinzione: AWS è un mezzo di cui si serve la F1 come organo per dare maggiore spettacolo e intrattenimento per i tifosi a casa e la maggior parte dei dati presenti in questo cloud sono accessibili a molti. Esistono, invece, altre piattaforme che collaborano strettamente con i team (Oracle con Red Bull o HP con Ferrari) e che raccolgono dati nel loro database per sviluppare una monoposto ancora più efficiente.
Impatto sugli Spettatori
Per gli spettatori, AWS ha migliorato l’esperienza visiva fornendo approfondimenti più profondi e funzionalità più interattive. I servizi di analisi dei dati e machine learning di AWS forniscono metriche e previsioni in tempo reale durante le gare. Ad esempio, durante le gare, i fan possono vedere visualizzazioni delle prestazioni delle auto, delle posizioni in pista e persino previsioni sui migliori tempi per i pit stop. Queste funzionalità sono integrate nelle grafiche delle trasmissioni e sulle piattaforme digitali, rendendo l’esperienza visiva più coinvolgente e informativa.
Nello specifico Phil Goldstein, copywriter per Amazon, ci dice che AWS Elemental Media Services svolge anche un ruolo cruciale nell’elaborazione e distribuzione dei video, garantendo trasmissioni di alta qualità a oltre 500 milioni di fan in tutto il mondo. Questa tecnologia migliora le capacità di streaming live e consente un’esperienza visiva senza interruzioni su vari dispositivi. Inoltre, l’uso di Amazon Kinesis per lo streaming di dati in tempo reale garantisce che i dati sulle prestazioni mostrati ai fan siano accurati e aggiornati.
Inoltre, il coinvolgimento di AWS ha facilitato la creazione di nuovi contenuti digitali ed esperienze per i fan. Ad esempio, F1 Insights powered by AWS fornisce ai fan storie basate sui dati su gare, team e piloti, offrendo una comprensione più completa dello sport. Questa iniziativa ha significativamente aumentato il coinvolgimento dei fan, permettendo agli appassionati di esplorare le complessità delle gare di Formula 1 come mai prima d’ora.
Impatto su Ingegneri e Meccanici
Per gli ingegneri e i meccanici, AWS ha rivoluzionato il modo in cui raccolgono, analizzano e utilizzano i dati. La Formula 1 genera una quantità enorme di dati durante le gare, dai dati telemetrici delle auto alle condizioni ambientali sulla pista. Una fonte interna ad Amazon ci racconta come i servizi di cloud computing di AWS consentono l’elaborazione e l’analisi dei dati in tempo reale, fondamentali per prendere decisioni istantanee. Ad esempio, AWS Lambda e Amazon SageMaker vengono utilizzati per analizzare le metriche di prestazione, prevedere i tempi ottimali per i pit stop e migliorare le prestazioni delle auto tramite modelli di machine learning.
Storicamente, i team di Formula 1 si affidavano a data center locali, che avevano limitazioni in termini di velocità e scalabilità. Migrando su AWS, i team di Formula 1 possono ora eseguire migliaia di simulazioni rapidamente ed efficientemente, fornendo approfondimenti che aiutano nella strategia di gara. Questo passaggio al cloud migliora anche la capacità di modellare l’aerodinamica in modo più efficace, portando a vetture meglio progettate che rispettano le nuove normative e migliorano le prestazioni in gara.
Inoltre, le soluzioni di archiviazione dati di AWS, come Amazon DynamoDB e Amazon Glacier, consentono ai team di accedere a oltre 65 anni di dati storici delle gare. Questo ampio dataset viene utilizzato per addestrare modelli di machine learning che forniscono approfondimenti strategici, come i tassi di degradazione degli pneumatici e l’efficienza del carburante in diverse condizioni di gara.
Quale impatto può avere questa tecnologia nella “vita reale”
Come ci spiega Sergio Matteo Savaresi, docente del Politecnico di Milano, se anni fa le tecnologie che venivano sviluppate e collaudate in Formula 1 servivano anche per lo sviluppo delle auto stradali, oggi non è più così. C’è una divergenza sempre più netta tra il settore del motorsport e il settore dell’automotive. Da una parte un parallelismo possibile tra il cloud computing che si usa in Formula 1 e la vita quotidiana può essere Google Maps, che tramite l’elaborazione di dati raccolti da migliaia di dispositivi riesce a calcolare tempi e percorsi migliori. Tuttavia, questo è un caso limite.
L’unico esempio di sviluppo nel mondo delle corse che si può applicare anche nelle strade cittadine è la guida autonoma: da qualche settimana è nata la Abu Dhabi Autonomous Racing League, competizione che tiene lontano l’essere umano dalla pista. L’intenzione è duplice: creare uno spettacolo differente rispetto alla canonica Formula 1 ma anche raccogliere dati sulla guida autonoma da poter sviluppare auto che possano trasportarci comodamente in città.
In un contesto in cui le auto vanno al limite – sfrecciano a 300 Km/h e sono in competizione tra loro – riescono a fornirci dati che, se messi in un contesto molto più sicuro come la strada cittadina, porteranno ad uno sviluppo più rapido della guida autonoma.