Il futuro è già qui: cosa fa (e potrà fare) l’intelligenza artificiale in Formula 1
venerdì 14 marzo 2025 · Tecnica
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L’idea di una macchina che simulasse l’intelligenza umana risale agli anni Cinquanta, ma solo la diffusione dell’intelligenza artificiale generativa ha davvero aperto il campo alle applicazioni più spinte: medicina, ingegneria, guida autonoma, domotica, controlli anticrimine, previsioni per gli acquisiti, prevenzione delle frodi, processi decisionali, è infinita la lista delle applicazioni dell’intelligenza artificiale.
E la Formula 1 non è immune alla rivoluzione: “Per anni – osserva Andrew McHutchon del reparto Data Science alla McLaren – abbiamo raccolto quantità enormi di dati senza sapere cosa farne, ma adesso possiamo entrarre informazioni preziose e riutilizzarle”. Già: la scienza dei Gran Premi è un campo attrattivo per l’intelligenza artificiale perché offre una varietà di contesti che si prestano all’elaborazione di big data e richiedono ore di lavoro umano. Questi.
Simulazioni di gara. Meteo, carichi di benzina, assetti meccanici, aria sporca, usura delle gomme, probabilità di ingresso di safety car, tempistica dei pit stop: le variabili che pesano sulle strategie di gara sono un set multidimensionale, da cui derivano infiniti scenari paralleli. L’intelligenza artificiale li valuta in parallelo, individuando la strategia di gara che massimizza la probabilità di successo.
Progettazione. Un’auto di Formula 1 è il tipico sistema complesso, un dominio a multicomponenti in cui interagiscono più sottosistemi. Soprattutto in ambito aerodinamico, dove la resistenza globale dell’auto non corrisponde alla somma delle resistenze di ciascuno degli elementi considerato separatamente, per una questione di influenze reciproche. Per anni, gli ingegneri hanno faticosamente combinato fluidodinamica computazionale, risultati delle prove in pista e test in galleria del vento: l’intelligenza artificiale lo fa meglio. E in meno tempo.
Produzione. E una volta chiusa la progettazione, l’attività dei reparti viene schedulata in funzione delle gare e della logistica, affinché i pezzi siano pronti al momento giusto, nel posto giusto, secondo il paradigma dell’Industria 4.0 e della fabbrica digitale.
Monitoraggio. La miniaturizzazione dei dispositivi e l’espansione della capacità della centralina, permettono di gestire oltre cinquecento sensori di bordo, i cui segnali vengono elaborati attraverso tecniche di machine learning per prevenire guasti: un’auto di Formula 1 ormai è una macchina a prova di bomba, con affidabilità da record.
Allenamento. Quello che una volta era solo un simulatore di guida, oggi è anche un istruttore virtuale che analizza ogni input su volante e pedali, suggerendo modifiche allo stile di guida, circuito per circuito, curva per curva. Purché sia adeguatamente progettato e settato: un buon simulatore costa oltre dieci milioni di euro.
Gestione delle controversie. La Red Bull da quest’anno ha un assistente legale virtuale per formulare, in tempi strettissimi, esposti e ricorsi mirati, argomentandoli sulla base di situazioni pregresse che confluiscono in un maxi database di riferimento. Una cosa del genere l’aveva proposta Hamilton alla Fia nel 2023: trasferire il giudizio sportivo dall’uomo alla macchina, a valle di un addestramento attraverso algoritmi di apprendimento, per assegnare le penalità con sentenze eque e coerenti.
Autopromozione. Aria sporca, big data e simulatore, sono alcune delle oltre trecento voci nel volume La lingua della Formula 1, 130 pagine a prezzo speciale di 12,99 €, il dizionario di F1WEB.it su Amazon.
