{"id":1984,"date":"2021-10-29T08:09:07","date_gmt":"2021-10-29T07:09:07","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/2021\/10\/29\/la-formula-1-corre-en-la-nube\/"},"modified":"2023-09-12T11:08:01","modified_gmt":"2023-09-12T11:08:01","slug":"la-formula-1-corre-en-la-nube","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2021\/10\/29\/la-formula-1-corre-en-la-nube\/","title":{"rendered":"La F\u00f3rmula 1 corre en la nube"},"content":{"rendered":"

Uno de los sectores que m\u00e1s est\u00e1 ayudando a divulgar la importancia y practicidad del uso de los datos es el de la industria del deporte. Seguro que de una u otra forma, ya te has cruzado alguna vez con una visualizaci\u00f3n de datos en una retransmisi\u00f3n deportiva que te ha llamado la atenci\u00f3n por lo disruptivo que resulta, como por ejemplo el c\u00e1lculo y visualizaci\u00f3n en tiempo real del estado de los neum\u00e1ticos o de la<\/span> fuerza \u2018G\u2019 en la F\u00f3rmula 1<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Precisamente la F\u00f3rmula 1 es un buen ejemplo de innovaci\u00f3n en el uso y tratamiento de los datos. Para lograr sus objetivos, llevaron a cabo una <\/span>asociaci\u00f3n<\/span><\/a> con Amazon Web Services en 2018 para poder utilizar todas las capacidades de machine learning que la plataforma en la nube les ofrec\u00eda, trabajando conjuntamente los data scientist de ambas corporaciones. De ah\u00ed surgieron innovaciones como los gr\u00e1ficos de <\/span>\u2018Probabilidad de adelantamiento\u2019<\/span><\/a> o de <\/span>\u2018Ventaja tras el Pit Stop\u2019<\/span><\/a> que hemos podido ver durante las carreras.<\/span><\/p>\n

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Photo: Amazon Web Services Youtube account<\/p><\/div>\n

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Del sensor a tu televisi\u00f3n en 500 milisegundos<\/span><\/h3>\n

Cada autom\u00f3vil de F1 dispone de <\/span>300 sensores que generan 1,1 millones de puntos de datos<\/b> de telemetr\u00eda por segundo, una gran cantidad de informaci\u00f3n para la que decidieron montar un modelo de servicios de AWS que digiriera todos estos datos para convertirlos en informaci\u00f3n en tiempo real tanto para las escuder\u00edas como para los aficionados.<\/span><\/p>\n

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Photo: Amazon https:\/\/d1.awsstatic.com\/F1_architecture_desktop.de06f4e264558d3094709268c230aaf93fbe1c68.png<\/a><\/p><\/div>\n

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Siguiendo este esquema, los datos que se generan durante la carrera pasan primero por la infraestructura de la F1, que ejecuta una llamada HTTP para enviar la informaci\u00f3n a la nube de Amazon mediante la utilizaci\u00f3n de <\/span>Amazon API Gateaway como punto de entrada<\/b>. Este servicio API se aloja como una <\/span>funci\u00f3n en AWS Lambda<\/b> desde la que se implementa la l\u00f3gica de la carrera.<\/span><\/p>\n

Una vez que se recibe el mensaje entrante, se actualiza el estado de la carrera<\/span> almacenado en Amazon DynamoDB<\/b> (que ejerce como un servicio de base de datos NoSQL) y, si se trata de un trigger para una predicci\u00f3n, utiliza el <\/span>modelo entrenado en Amazon SageMaker<\/b> para hacer y devolver esta predicci\u00f3n como respuesta a la llamada inicial.<\/span><\/p>\n

Finalmente, esta respuesta pasa de vuelta por la infraestructura de la F1 llegando hasta el centro de transmisi\u00f3n, donde ya puede ser utilizada por el equipo t\u00e9cnico y el director de la carrera. Este ciclo completo desde la activaci\u00f3n del sensor hasta la respuesta en destino, <\/span>se completa en menos de 500 milisegundos<\/b>.<\/span><\/p>\n

Una de las razones por las que se consiguen estos tiempos tan optimizados es por la precarga de modelos entrenados con datos del hist\u00f3rico de carreras en una aplicaci\u00f3n alojada en AWS Lambda. De esta manera el modelo se carga en memoria junto al c\u00f3digo en ejecuci\u00f3n, y a su vez es entrenado mediante el algoritmo open-source XGBoost en Amazon SageMaker, lo que permite reducir los tiempos al m\u00e1ximo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Actualmente est\u00e1n trabajando tambi\u00e9n en el redise\u00f1o de los coches para 2022, con un <\/span>proyecto <\/span><\/a>que incluye el uso de Amazon EC2 y los nuevos procesadores Graviton2, optimizados para instancias c6g que mejoran el rendimiento de las cargas de trabajo.<\/span><\/p>\n

Deporte, tecnolog\u00eda y futuro<\/span><\/h3>\n

Este caso que acabamos de ver no es m\u00e1s que un ejemplo representativo de todas aquellas innovaciones en el uso y tratamiento de los datos que se est\u00e1n llevando a cabo en el mundo del deporte. La F\u00f3rmula 1 siempre ha sido uno de los m\u00e1s avanzados tecnol\u00f3gicamente, pero cada vez vemos con mayor asiduidad deportes como el f\u00fatbol, que es m\u00e1s tradicional y reacio a las innovaciones, y que sin embargo est\u00e1 avanzando a pasos agigantados en los \u00faltimos a\u00f1os. El reconocimiento de im\u00e1genes para el posicionamiento de jugadores o el uso de vestimenta sensorizada ya forma parte de la rutina de cualquier equipo de f\u00fatbol de alto nivel, y las necesidades en este sentido son cada vez mayores (<\/span>\u00a1analistas de datos astrof\u00edsicos en el Manchester City!<\/span><\/a>). Esto evidencia que<\/span> la tecnolog\u00eda y el deporte est\u00e1n m\u00e1s unidos que nunca<\/b> y todo parece indicar que veremos importantes innovaciones en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/span><\/p>\n

Imagen: Unsplash | @abedismail<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Uno de los sectores que m\u00e1s est\u00e1 ayudando a divulgar la importancia y practicidad del uso de los datos es el de la industria del deporte. Seguro que de una u otra forma, ya te has cruzado alguna vez con una visualizaci\u00f3n de datos en una retransmisi\u00f3n deportiva que te ha llamado la atenci\u00f3n por […]<\/p>\n","protected":false},"author":134360170,"featured_media":34733,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_crdt_document":"","content-type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false,"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[226],"tags":[236,260,283],"class_list":["post-1984","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data","tag-aws","tag-datos","tag-tecnologia"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/keepler.io\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/keepler-formula1-runs-in-the-cloud.jpg?fit=1280%2C452&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p9CeZw-w0","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1984","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/134360170"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1984"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1984\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2368,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1984\/revisions\/2368"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/34733"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1984"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1984"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1984"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}