¿Puede la Inteligencia Artificial hacer las estrategias de la F1?

Muchas industrias han evaluado el impacto del uso de la Inteligencia Artificial [IA] con los avances tecnológicos de la época, además de que estudian de lo que servirá en los próximos años, tanto en términos de cómo puede explotarse con éxito como de dónde podría reemplazar a los humanos. La Fórmula 1 no se escapa de eso, y los equipos ya utilizan la IA en una amplia gama de actividades, como la configuración de los monoplazas, las direcciones del desarrollo, o el despliegue de recursos.

También está desempeñando un papel en la planificación de la estrategia en carrera, lo que ha abierto el debate sobre si los robots pueden o no hacerse cargo por completo del muro de boxes. Después de una temporada 2022 que demostró una vez más lo importante que es la estrategia en el Gran Circo y lo alta que puede ser la penalización por fallar en el momento de las paradas, está claro que un modelo de la IA podría ser la solución.

Los equipos con la Inteligencia Artificial no deberían ceder ante la presión, puesto que dan las respuestas correctas basándose en una evaluación mucho más amplia de lo que un ser humano podría analizar, y nunca se preocuparía por lo que la prensa escribiera al día siguiente, pero lo que parece sencillo en la práctica es mucho más complejo de conseguir en el mundo real.

Las oportunidades y los retos son algo que McLaren ha llegado a comprender bastante bien a través de los recientes desarrollos para mejorar su propia estrategia y software, Curiosamente, el trabajo de la escudería de Woking ha estado bajo la supervisión de su socio técnico Splunk para el conjunto de eSports, lo que les ha permitido experimentar un poco más con nuevas ideas estratégicas y el uso potencial de la IA.

Desde que se unió al equipo británico a principios de 2020, Splunk ha ayudado a proporcionar un software capaz de buscar, supervisar y analizar datos generados por máquinas en varios aspectos de las operaciones de carrera. Un área en la que ha destacado es en sus sistemas de simulación, y especialmente en la entrega de herramientas en directo, como el famoso seguimiento de carrera, que ahora es esencial para entender el ritmo de un gran premio y trazar las mejores estrategias para ganar.

El año pasado, cuando su equipo McLaren Shadow Esports intensificó los esfuerzos para llevarse el campeonato virtual de Fórmula 1, Splunk adaptó una versión de sus herramientas para servir de apoyo, y fue esa capacidad de acceso inmediato al tipo de datos y software la que la escudería obtiene en el muro de boxes durante las carreras, como el análisis de la degradación de los neumáticos, lo que resultó fundamental para sus ambiciones.

Lucas Blakeley se llevó el título por primera vez, y no se avergonzó en decir que el software de estrategia de Splunk fue importante para su éxito: "Ese nivel extra de profundidad que tuvimos gracias a Splunk, y seguiré diciéndolo, es una de las cosas más geniales que hemos podido utilizar. Nos ha dado una perspectiva y un nivel adicionales, una flecha más en el arco, si quieres".

Desde la perspectiva de la escudería, el valor era evidente, como explica el responsable de tecnología comercial de McLaren Racing, Ed Green: "Fue un cambio de juego absoluto. Creo que fue bastante decisivo para conseguir el número de victorias que logramos hasta alcanzar el campeonato".

A medida que el sistema Splunk se convirtió en una parte fundamental del equipo de eSports, se abrieron nuevas vías para algunos experimentos y probar cosas, que no serían posibles en un fin de semana de gran premio normal. El director de estrategia de Splunk, James Hodge, afirmó: "Se puede hacer más con las carreras virtuales, en términos de desarrollo rápido. Lo que está en juego es muy diferente, porque si tocas algo en la realidad, estás modificando un sistema crítico, si un coche no recibe la telemetría en el garaje de McLaren, no pueden encender el motor".

"En el lado de los eSports, hay menos implicación, y si no recibes la telemetría, sabes que Lucas [Blakeley] todavía puede pilotar", continuó. "Además, es menos complejo, no tienes que desplazar un equipo informático por veinte lugares distintos del mundo, así que te permite probar prototipos rápidos".

"Hemos podido estar con cosas en el ámbito de los videojuegos que habríamos tardado un año en poner en producción en la realidad, simplemente porque tienes un gran equipo que necesita cambiar la forma de trabajar para adaptarse a ese nuevo cuadro de mandos", aseguró Green. "Lo que Splunk nos permite hacer es iterar muy, muy rápido, sin necesidad de una sala llena de expertos, y creo que la velocidad a la que estamos desarrollando Splunk, se está retroalimentando al equipo de Fórmula 1, están viendo un poco de lo que estamos haciendo y dicen que es muy veloz".

La posibilidad de experimentar tanto en los videojuegos, con parámetros de rendimiento de los coches tan similares a los reales, ha abierto inevitablemente la puerta a ver qué decisiones puede tener la IA en las decisiones estratégicas. Green cita al programa de ordenador AlphaGo, desarrollado por la empresa filial de Google, DeepMind, que fue capaz de vencer a un humano en el juego Go, como ejemplo de que el tipo adecuado de Inteligencia Artificial puede ser mejor que el cerebro de las personas.

"Es interesante ver lo que pasó con Go", dijo. "¿Hasta dónde podemos llegar en el deporte? Podría servir de inspiración y, a nivel personal, creo que me encantaría ver algún día una estrategia dirigida por la IA.

Por ahora, Splunk cree que la tecnología solo está en la fase en la que puede ofrecer ayuda en el proceso de la toma de decisiones, en lugar de resolver todo por sí misma: "Lo que estamos haciendo es ver cuál es la probabilidad de que alguien vaya a boxes básandonos en su rendimiento".

"Se puede empezar a ver una degradación en los tiempos por vuelta, por lo que es probable que sea el momento de ir al pitlane", indicó Hodge. "Y ahí es donde estamos, no en la fase de 'hazme una carrera y predice todo a partir de ella', pero estamos ayudando en la toma de decisiones".

Green está de acuerdo en que dejar que la IA dirija el espectáculo es algo que no es realista en este instante: "¿Estamos ahí hoy? No. ¿Creo que alguna vez tendremos a la IA tomando la decisión de cuándo entrar a boxes? Hay momentos en los que puede ver que es hora de parar, ya que hay una línea amarilla punteada [en el trazado de la carrera] que nos muestra la ventana del pitlane".

"Sin embargo, hay muchos factores. Tienes veinte pilotos en la parrilla, diferentes estilos de conducción y la gente no se comporta a veces como esperas", reflexionó. "Los pilotos son muy buenos, pero van a cambiar sus trazadas, hay un elemento de competición en ello, así que creo que tenemos que entender mejor todos los parámetros que podemos recopilar para entenderlo de verdad", dijo Green. "Y si la IA dice que vas ganando, pero cuatro vueltas antes del final tenemos la intención de cambiar los neumáticos, ¿confiarías en ella lo suficiente como para seguirla? ¿Quién sabe? Creo que todavía no hemos llegado a ese punto".

También hay otro elemento crítico en juego, y es que la Fórmula 1 debe seguir siendo un deporte técnico, por eso, los pilotos deben conducir 'solos y sin ayudas', y el uso de sistemas automáticos que sirvan de apoyo reprimiría ese espíritu. Tal vez sea necesario aplicar esas restricciones también a las decisiones en el muro de boxes, porque parte del atractivo es el trabajo en equipo, uno que en ocasiones falla, y eso contribuye a crear un espectáculo impredecible.

Como dijo Hodge: "Juego a juegos de carreras, no se me da bien, pero soy feliz. Si compito contra una IA, nunca me siento satisfecho, no tiene ese dramatismo, habría vencido a un ordenador, por lo que me parece mucho más divertido jugar contra otras personas que no conozco, tiene ese factor humano, hay un deporte detrás".

"Por eso, creo que nunca llegaremos a una IA total, es una de las razones por las que en la Fórmula 1 todavía se necesita a Lando [Norris] o a Oscar [Piastri] pulsando botones", continuó. "Sigues necesitando elementos deportivos y parte de la habilidad para aportar dramatismo, teatralidad o héroes y villanos".

¿Y qué opina ChatGPT? Le pregunté su podía escribirme un código para el plan estratégico de una carrera de Fórmula 1, y su respuesta fue: "Desgraciadamente, escribir un código para una estrategia de un gran premio sería una tarea compleja, ya que intervienen factores como las condiciones meteorológicas, la evolución de la pista, la elección de los neumáticos, el rendimiento del coche, la competición, etc.".

Eso suena a un no.