Montmeló (Barcelona)
Cuando uno entra en los boxes de la Fórmula 1 lo primero que se imagina son mecánicos e ingenieros correteando de un lado a otro ultimando la puesta a punto del monoplaza, pero la historia ha cambiado, y mucho.
El entrenamiento de un piloto ya no solo se basa en dar vueltas al circuito los días previos al Gran Premio para sacar el mejor tiempo, sino que también tiene mucho datos que analizar y aplicar para marcar la diferencia respecto a sus competidores. Los datos parece que son la nueva panacea, y aunque es algo que no nos toca cerciorar o certificar aquí, para muchos casos lo son. Las estrategias de carrera ahora se basan en la tecnología y así lo cuentan desde el Oracle Red Bull Racing. Como socio oficial del cloud del equipo, Oracle se centra en optimizar el uso de datos para mejorar el rendimiento y la toma de decisiones estratégicas en carrera, mediante el aprovechamiento del machine learning y análisis por simulación a través de Oracle Cloud Infrastructure (OCI), infraestructura cloud que ofrece gran flexibilidad en el despliegue a la nube y que cuenta con más de 100 servicios.
Hannah Schmitz, responsable de estrategia de Oracle Red Bull Racing y una de las mujeres más reconocidas dentro del paddock, detalla en un encuentro con periodistas españoles previo al Gran Premio de España 2025, que se celebra este fin de semana en el circuito de Montmeló (Barcelona), que gracias a OCI, el equipo ejecuta miles de millones de simulaciones cada fin de semana de carrera. "Son 4.000 millones al final de cada fin de semana, lo que representa un 25% más de lo que ejecutábamos antes", apunta durante la entrevista en el cuartel de la escudería. Esta es la forma en la que el equipo define la estrategia de carrera más competitiva antes de cada Gran Premio, y toma decisiones ventajosas durante la carrera. En concreto, las simulaciones se pueden ejecutar en tiempo real durante las carreras, adaptándose mejor al rendimiento del coche, cambios en la pista y movimientos de los rivales.
Simular al rival
"Podemos ser muy adaptables. Por ejemplo, si en una carrera ocurre algo inesperado, podemos actualizar fácilmente los parámetros en nuestros modelos y ejecutar miles de millones de simulaciones para determinar cuál es la mejor opción. Pero no solo nos observamos a nosotros mismos, sino también a nuestros competidores y lo que creemos que son las estrategias que van a seguir, porque la estrategia no se trata solo de ti, se trata de lo que otras personas van a hacer", subraya la ingeniera principal de estrategia de Oracle Red Bull Racing y en gran parte culpable de las victorias de Max Verstappen, cuatro veces campeón del mundo.
Bajo las estrictas limitaciones presupuestarias de la F1, el equipo ha logrado aumentar el volumen de datos analizados y acelerar aún más las simulaciones para mejorar sus predicciones y estrategias. La arquitectura flexible permite al equipo expandirse verticalmente (más parámetros en los modelos) y horizontalmente (incluir estrategias de los rivales), lo cual no era viable con su antigua solución on-premise. Schmitz defiende a los números como buena estratega, pero también es consciente de la importancia que tiene la intuición humana del piloto en un momento dado.
"Siendo sinceros, los datos son muy importantes. Así que, básicamente, mi trabajo como estratega es utilizar los datos, los números y también escuchar las opiniones, porque algunas cosas pueden verse de cierta manera en el papel, pero yo no estoy en el monoplaza y no puedo sentirlas. Al tener la opinión del piloto y de los ingenieros, todos la debatimos. A menudo tenemos opiniones o perspectivas ligeramente diferentes, pero llevamos mucho tiempo trabajando en equipo, lo que creo que refleja la importancia de retener a las personas", argumenta. Oracle Red Bull Racing también usa la inteligencia artificial generativa para decisiones más relacionadas con la normativa, es decir, cuando quieren saber al instante si una ejecución está permitida o no dentro del reglamento. Mediante generación aumentada por recuperación (RAG) en tiempo real, combinada con modelos de lenguaje (LLM) y conocimientos normativos actualizados casi al instante durante el fin de semana de carrera, los ingenieros pueden hacer preguntas a un chatbot y recibir respuestas generadas al instante, liberando su atención para centrarse en la competición.
Aparte del reglamento técnico de F1 (que regula el diseño y rendimiento del coche), las normativas deportivas marcan cómo se organiza y desarrolla cada evento. De este modo, durante un fin de semana de carrera, los equipos deben mantenerse alerta y adaptarse rápidamente a los reglamentos. Tomar una mala decisión puede suponer perder una carrera o ser descalificado. Antes, los ingenieros invertían muchas horas revisando complejas normativas y casos pasados para tomar decisiones en tiempo real.
Relación de éxito
Oracle se unió a Red Bull Racing como Socio de Innovación en 2021, implementando diversos proyectos tecnológicos para mejorar el rendimiento tanto dentro como fuera de la pista. Al inicio de la temporada 2022, el gigante tecnológico anunció que ampliaba su relación con el equipo para convertirse en socio principal, creando el actual Oracle Red Bull Racing. En 2023, consiguieron ganar 21 de las 22 carreras del calendario. Asimismo, Oracle continuará colaborando con Red Bull Ford Powertrains, que utiliza OCI para desarrollar la próxima generación de motores de F1 que competirán en 2026, ya que la primera se convertirá en fabricante de motores para la competición. Red Bull Ford Powertrains es una unidad de negocio nueva en el Red Bull Technology Campus (Milton Keynes, Reino Unido), donde también se ubican el equipo de F1 y Red Bull Advanced Technology.
¿Qué se simula en un motor de F1?
El desarrollo de unidades de potencia de alto rendimiento es extremadamente complejo, tanto en el motor de combustión como en sus elementos híbridos. Algunas simulaciones clave incluyen: el patrón de pulverización de combustible en la cámara de combustión para asegurar una distribución y combustión óptima; la propia combustión, para evaluar cómo se transforma el combustible en energía dentro del cilindro; y el flujo de aire caliente en el turbo y el sistema de escape, esencial para lograr eficiencia energética. En definitiva, un F1 ganador necesita quemar eficientemente todo el combustible que se inyecta en el motor para obtener el máximo rendimiento. Cada simulación de motor genera entre 20 y 30 GB de datos debido a la complejidad de los modelos. Aunque las especificaciones de un automóvil de carreras de F1 están muy detalladas, hay muchísimas decisiones que hay que tomar a la hora de diseñar una unidad de potencia, como la elección de los materiales (acero, titanio y aleaciones de aluminio están permitidos en varios lugares), la velocidad de combustión, la lubricación, el sistema de escape, etc.
