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Dado que la Fórmula 1 ha liderado el sector automovilístico en cuanto a avances tecnológicos durante muchos años, no es de extrañar que la serie haya sido una de las primeras en utilizar la inteligencia artificial (IA) en los deportes. Motor16 describe las áreas en las que ya está teniendo un impacto, así como, así como los posibles cambios futuros que puede traer consigo el deporte del motor.
No debería sorprender que la Fórmula 1, que suele estar a la vanguardia de la innovación técnica en los deportes, esté contribuyendo a la adopción de la inteligencia artificial (IA), un campo emergente.
La Fórmula 1 sigue siendo un banco de pruebas tecnológico, incluso cuando la categoría entra en nuevos mercados y crea nuevos programas de interacción con los aficionados. Los responsables de la toma de decisiones de la categoría mundial de deportes de motor siguen guiándose por la relevancia del circuito a pesar de la abundancia de avances innovadores que traspasan los límites. Por ejemplo, la decisión de la Fórmula 1 de cambiar a combustibles totalmente sostenibles a principios de la temporada 2026 fue una reacción directa al cambio más amplio de la industria del automóvil hacia fuentes de energía más ecológicas.
En los últimos años, se ha centrado en la inteligencia artificial, al igual que otras empresas. Naturalmente, ya es evidente que la IA desempeñará un papel importante en los automóviles que conduzcamos en el futuro. La seguridad vial ha aumentado significativamente como resultado de la capacidad de los automóviles para detectar el tráfico circundante y responder a posibles incidentes más rápido que los conductores.
Sin embargo, la inteligencia artificial no solo se utiliza en la Fórmula 1 para mejorar la seguridad. Dentro del ecosistema de la serie, la tecnología se está utilizando ampliamente en campos como la estrategia de carrera, la sostenibilidad y la retransmisión.
¿Cómo funciona realmente? Ofrecemos una descripción general de las aplicaciones actuales y futuras de la IA en la Fórmula 1.
Una perspectiva alternativa
Sería imposible hablar de inteligencia artificial en la Fórmula 1 sin mencionar Amazon Web Services (AWS). La empresa de computación en la nube, que ha sido socio global de la serie desde 2018, ha sido fundamental en su evolución digital.
La Fórmula 1 es extremadamente tecnológica: cada monoplaza tiene más de 300 sensores que proporcionan más de 1,1 millones de puntos de datos cada segundo. La IA es la tecnología que facilita el proceso. AWS se encarga de condensar estos datos y presentarlos de forma comprensible.
La inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar la transmisión al aumentar la eficiencia de los procedimientos operativos back-end y producir estadísticas que garanticen que los espectadores encontrarán la cobertura de la Fórmula 1 más interesante y educativa.
Un ejemplo de lo primero, aunque no exclusivo de la radiodifusión, es el “análisis de causa raíz”, que analiza los fallos del sistema mediante el procesamiento del lenguaje natural. El programa comprueba si un interruptor de un contenedor funciona mal con frecuencia, algo que los técnicos pertinentes no habrían sabido hasta que necesitaron utilizarlo. Esta situación se evita mediante el uso de la IA, que detiene el problema antes de que se propague. En lugar de analizar las tendencias y señalar los elementos que han fallado en el pasado, la siguiente etapa es educar a la inteligencia artificial para que busque fallos de forma proactiva.
Además, AWS ha presentado la herramienta “StatBot”, que emplea inteligencia artificial generativa para responder a las consultas de los analistas de Fórmula 1 sobre resultados que pueden remontarse a décadas atrás, como cuándo un novato ganó por última vez un Gran Premio. Esto agilizó un procedimiento manual laborioso que puede llevar hasta 10 minutos y que implicaba buscar en una fuente de datos histórica. Dado que la Fórmula 1 comenzó en 1950 y ahora estamos en 2025, es posible utilizar “StatBot” para recuperar la respuesta en cuestión de segundos utilizando ese almacén de datos históricos con el fin de interactuar con los fanáticos.
Cómo la inteligencia artificial contribuye a garantizar un futuro sostenible para la Fórmula 1
Al reducir la necesidad de trasladar el equipamiento físico entre pistas de carreras, esta revolución digital ha ayudado a los esfuerzos continuos de sostenibilidad de la serie. Hace tan solo 15 años, era necesario transportar grandes cantidades de equipos informáticos de una carrera a otra, pero gracias a la nube y a las capacidades de producción remota, eso ya no es así. Ya no es necesario enviar grandes cantidades de datos a las sedes de los equipos de Fórmula 1 a través de un gran tubo. Actualmente, cuentan con un archivo digital basado en la nube. La nube también recibe todos los datos que transfieren desde los automóviles y los sistemas de cronometraje. Todo eso afecta en gran medida a la sostenibilidad: menos equipamiento, menos gente y menos producción de calor durante el día.
Por lo tanto, la IA desempeñará un papel en la consecución del ambicioso objetivo de la Fórmula 1 de convertirse en Net Zero para 2030. Sin embargo, en lugar de servir como respuesta en sí misma, es probable que el aprendizaje automático se emplee para ayudar a orientar la estrategia de sostenibilidad de la serie, en particular con respecto a cómo aumentar la velocidad o la precisión del proceso.
Según un estudio de PwC UK, las palancas de inteligencia artificial pueden reducir las emisiones globales de gases de efecto invernadero en un 4% para 2030, o 2.400 millones de toneladas de emisiones de CO2. Esto demuestra cómo organizaciones como la Fórmula 1 podrían aprovechar la tecnología para aumentar la sostenibilidad. Por lo tanto, la Fórmula 1 puede confiar más en la IA en esta área, en particular para maximizar la eficiencia logística durante un período en el que su calendario mundial está cada vez más sobrecargado. Por ejemplo, utilizando una combinación de transporte aéreo, marítimo y terrestre, la inteligencia artificial puede determinar la forma más respetuosa con el medio ambiente de abordar una temporada.
Calculando las cifras
La forma en que la IA está mejorando los planes de carrera de los equipos de Fórmula 1 será más evidente para los aficionados. Los equipos llevan muchos años utilizando simulaciones de Montecarlo para determinar la estrategia más eficaz para un fin de semana de carreras. El método, que se inventó en la década de 1990, utiliza una gran cantidad de datos históricos para predecir los resultados probables de una carrera, pero no es infalible.
A medida que la inteligencia artificial sigue avanzando, las simulaciones pueden volverse más complejas y utilizar una mayor variedad de datos, lo que aumentará su precisión. En el pasado, por ejemplo, los equipos podían realizar fácilmente simulaciones de Montecarlo para sus propios vehículos, pero era extremadamente difícil tener en cuenta el impacto de 18 autos más a lo largo de la carrera.
No es casualidad que la estrategia de competición de Red Bull haya sido casi impecable desde que se asoció con el gigante de la tecnología Oracle, lo que le ha permitido realizar simulaciones que involucran a sus competidores más cercanos. Si la relación ha llegado a un punto en el que los 20 coches pueden incluirse con precisión en el proceso, no sería sorprendente. Ya se trate del uso de coches de seguridad en el Gran Premio de Abu Dabi de 2021 o del cambio a la estrategia blanda en Francia ese año, donde Max Verstappen ganó el Gran Premio, Red Bull pudo tomar una decisión mucho mejor utilizando el recurso de Oracle. De hecho, para tomar decisiones importantes, uno debe combinar estas enormes bases de datos con una mentalidad analítica. Esto demuestra una vez más cómo se puede utilizar la IA como herramienta para ayudar en la toma de decisiones. Hannah Schmitz, ingeniera de estrategia en jefe de Red Bull y una pieza clave en el reciente éxito del equipo con sede en Milton Keynes, está a cargo de esta tarea.
¿Qué tal el futuro?
Hace cinco años, AWS nombró a Heikki Kovalainen como el octavo piloto más rápido de la historia de la Fórmula 1 gracias al aprendizaje automático. En sus 111 carreras, el finlandés solo logró una victoria y cuatro podios, a pesar de tener un talento evidente. Por ahora, en lugar de predicciones basadas en el aprendizaje automático, como la de Kovalainen, es posible que quieras confiar en las reseñas, análisis y predicciones de expertos sobre las carreras de Fórmula 1 y los resultados finales de los ganadores, y en la lista de sitios de apuestas europeos con mercados de Fórmula 1 para explotar toda esa información a tu favor. De todos modos, el contexto es esencial al aplicar la inteligencia artificial. No hay muchas personas, si es que hay alguna, que ubiquen a Kovalainen entre los 10 mejores pilotos de Fórmula 1 de todos los tiempos.
Sin embargo, desde que se realizó esta prueba de datos hace cinco años, la IA ha avanzado significativamente. El año pasado, el Circuito Yas Marina de Abu Dhabi brindó un adelanto de lo que podría deparar el futuro. Una distinción significativa entre la Liga Autónoma de Carreras de Abu Dhabi (A2RL) y otras series de deportes de motor es que los autos de la A2RL no tienen conductores. En cambio, los equipos deben usar su experiencia en codificación para desarrollar el software de los autos de modo que puedan percibir su entorno, tomar decisiones y competir en carreras sin la necesidad de asistencia humana. El producto en la pista no debe evaluarse con demasiada dureza porque se trata de una plataforma para investigación y desarrollo, lo cual es una advertencia crucial.
Esto quedó claro durante la carrera inaugural en abril, que se vio empañada por una serie de problemas. En el vídeo de YouTube de un minuto y cuatro segundos de duración con los momentos destacados de la carrera, solo se muestran 10 segundos del tiempo real de los coches en el circuito. Sin embargo, esto es solo el comienzo de una aventura fantástica. Es importante destacar que el cambio de una clasificación dudosa de los mejores pilotos de Fórmula 1 a una IA capaz de manejar coches reales en un circuito en solo cuatro años es un claro ejemplo de lo rápido que han avanzado las cosas.
Nadie anticipó la aparición de la inteligencia artificial generativa hace menos de un año, pero ahora todas las empresas están investigando las formas más efectivas de aprovechar la tecnología. Esto hace que predecir el futuro sea un desafío, pero también significa que el potencial del automovilismo es casi ilimitado.
