CD. DE MÉXICO.- Durante el Gran Premio de México, factores como la altitud y la densidad del aire en Ciudad de México intervienen en el desempeño de los monoplazas, por lo que en cada vuelta se generan millones de puntos de información que los equipos deben procesar en décimas de segundo. Ahí es donde la inteligencia artificial (IA) entra en la pista.
En el marco del congreso Oracle AI World, que se lleva a cabo esta semana en Las Vegas, Ben Hodgkinson, director técnico de Red Bull Racing, y Jack Harrington, Partnerships Group Lead de dicha escudería, explicaron cómo la IA y el análisis avanzado de datos permiten optimizar el rendimiento del motor y del chasis en uno de los circuitos más extremos del calendario.
“México es un circuito muy desafiante, especialmente desde el punto de vista técnico”, explicó Hodgkinson. “Su altitud es tan alta y el aire tan delgado, que el motor no obtiene la misma cantidad de oxígeno por ciclo. Para compensarlo, el turbo tiene que girar mucho más rápido que en cualquier otro circuito del año”. Ahí entra la simulación basada en datos.
El equipo, con sede en Milton Keynes, utiliza modelos impulsados por IA para predecir el comportamiento del motor bajo distintas condiciones de presión atmosférica, temperatura y flujo de aire.
“Realizamos simulaciones en el dinamómetro (instrumento que mide la fuerza para determinar la potencia del motor) enfocadas en México y usamos equipos capaces de reducir la presión del escape para replicar la altitud del Autódromo Hermanos Rodríguez.
“Es un proceso complejo, pero necesario para garantizar que el motor funcione bien en esas condiciones tan fuera de lo común”, detalló el ingeniero.
La inteligencia artificial también interviene en el análisis aerodinámico. A esa altitud, la densidad del aire afecta no solamente al motor, sino también a la carga aerodinámica y la refrigeración del auto.
“El aire no es lo suficientemente denso para extraer el calor de los radiadores con eficacia”, explicó Hodgkinson. “Por eso, necesitamos modelos de predicción que ajusten la configuración del chasis y la aerodinámica con precisión milimétrica antes de llegar a la pista”.
De acuerdo con Harrington, la combinación entre simulación, IA y análisis de datos en tiempo real se vuelve aún más crucial durante el fin de semana de carrera.
“En México, los datos que recolectamos en las sesiones de práctica son vitales. La IA nos ayuda a procesarlos casi instantáneamente: analiza cómo el arrastre, la degradación de neumáticos o la densidad del aire afectan el rendimiento y alimenta nuestras simulaciones de estrategia”, apuntó.
Esa capacidad de análisis rápido permite a los ingenieros ajustar decisiones estratégicas durante la carrera: desde el ritmo de vuelta hasta la gestión térmica del coche.
“La clave está en combinar los datos de todos los pilotos y convertirlos, mediante algoritmos, en información útil para tomar decisiones. Es algo que simplemente no podríamos hacer manualmente en el tiempo que tenemos entre sesiones”, añadió Harrington.
El aprendizaje automático, los modelos predictivos y el análisis de grandes volúmenes de datos se han convertido en el combustible invisible que impulsa a Red Bull. Su papel no es reemplazar a los ingenieros, sino liberar su tiempo para que se enfoquen en las decisiones estratégicas.
“La inteligencia artificial proporciona información clara y oportuna para que el equipo humano actúe con precisión”, concluyó Harrington.
La alianza entre Oracle y Red Bull Racing va más allá de la pista. En marzo de 2025, ambas compañías anunciaron una expansión significativa en su colaboración, enfocándose en potenciar el rendimiento del equipo mediante el uso de Oracle Cloud e inteligencia artificial.
Así, la escudería puede ejecutar simulaciones de alto rendimiento que permiten al equipo anticipar variaciones en el desempeño del coche, condiciones de la pista y estrategias de los competidores, asegurando una ventaja estratégica en cada Gran Premio.
Desde la fábrica hasta la pista, todos los sistemas de Red Bull Racing (incluidos los monitores de sensores del bólido y las computadoras de los boxes) operan con sistemas de Oracle, lo cual facilita la transición de datos, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.
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