Montmeló (Barcelona)
120.000 personas pueblan este domingo el circuito de Barcelona que acoge el Gran Premio de España AWS. La fiebre por Fernando Alonso y Carlos Sainz llenaba de banderas españolas las gradas de Montmeló en un fin de semana que consiguió mantener vivo el espíritu de la Fórmula 1 pese a la lluvia. Pero la fiebre por este deporte va mucho más allá del espectáculo deportivo y el circuito acoge estos días un importante ambiente de negocios. 275 patrocinadores, entre los que se encuentran los propios de la Fórmula 1 y los de cada uno de los diez equipos, sacan sus mejores galas con clientes y amigos para que el espectáculo se convierta en algo más que diversión. Uno de los patrocinadores principales de este Gran Premio es Amazon Web Services (AWS), que este año además da nombre al Gran Premio de España, y lleva desde 2018 como partner de la Fórmula 1. A día de hoy, también tiene un acuerdo con Scuderia Ferrari a la que, entre otras cosas, da servicio cloud.
"El deporte es una gran manera para mostrar el poder de los datos", señala a elEconomista.es Tanuja Randery, directora general de AWS en EMEA (Europa, Oriente Medio y África), desde el motorhome de Ferrari, en pleno circuito. "Cuando nuestros clientes vienen les encanta porque hace que sea muy fácil de entender cómo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden transformar cualquier industria", admite.
AWS trabaja en la actualidad con más del 75% de las empresas del Ibex 35, entre las que destacan grandes bancos como Santander –también patrocinador de la Scuderia Ferrari– o BBVA y compañías hoteleras como Meliá.
"En el fondo no creo que haya nada diferente entre unas y otras industrias cuando se trata de datos, ya que todas las industrias pueden beneficiarse de inteligencia artificial y aprendizaje automático", admite Randery, recordando que hay focos, como la sostenibilidad, que son trasversales a todos los sectores y que los datos permiten abordar de otra forma. Así, relaciona la Fórmula 1 con una industria totalmente diferente, como es la petrolera, a través de Cepsa. Ayudamos a la F1 con capacidades remotas que reducen los viajes de personal necesarios", apunta", apunta. "Cepsa es un buen ejemplo para hacer la comparación. Construimos un lago de datos con ellos: los unificamos, los modernizamos con inteligencia artificial y machine learning, e innovamos. Ahora son capaces de rastrear las tendencias operativas de manera muy diferente, con el foco en la eficacia de las plantas y el uso y lo que está sucediendo allí para reducir su consumo de agua y energía", relata.
Así, AWS renovó recientemente su patrocinio a la Fórmula 1 y sigue apoyando a Ferrari como una estrategia clave en su crecimiento. "Con Fórmula 1 hemos estado trabajando en el rendimiento del coche", confirma, "lo que hicimos fue combinar la dinámica de fluidos computacional con la informática de alto rendimiento. En esencia, les ayudamos a hacer sus simulaciones aerodinámicas más rápido y sin fabricar piezas adicionales, porque se hace en un entorno digital". F1 fue capaz de ejecutar simulaciones aerodinámicas para desarrollar su automóvil de nueva generación, un 70 % más rápido que antes, y una reducción de su carga aerodinámica de un 50% a un 15%.
En el lado de la organización de la Fórmula 1, AWS trabaja en varios sentidos. Por un lado, lanzó los F1 Insights con el objetivo de dar a los fans más información sobre las decisiones y estrategias adoptadas por los pilotos y los equipos en segundos. Para ello, los científicos de datos de Fórmula 1 entrenaron modelos de aprendizaje profundo con más de 70 años de datos históricos de carreras. Estos gráficos que aparecen en la pantalla se complementan con más de 300 sensores que generan 1,1 millones de puntos de datos de telemetría por segundo que se transmiten desde los automóviles hasta los boxes. Hasta ahora, AWS ha lanzado 21 F1 Insights –el último en Mónaco la semana pasada, que mide la distancia entre el coche y el muro cuando se sale de pista con una precisión milimétrica– y trabaja en el lanzamiento de dos más antes de que termine esta temporada.
Con la obtención de datos históricos y su uso para entrenar algoritmos de machine learning complejos, la F1 puede predecir los resultados de la estrategia de la carrera con una precisión cada vez mayor para equipos, automóviles y pilotos.
