La Formula 1 continua ad evolversi costantemente, come certificato da un paradosso che sta sorprendendo i tifosi.
La Formula 1 è in costante evoluzione. La classe regina del motorsport, fin dall’inizio della sua lunga storia, attraverso i team che ne hanno fatto parte ha sempre cercato di realizzare qualcosa di innovativo e speciale. E’ così anche nel 2023, con le tante sfide del futuro che la riguardano da vicino.
A partire dall’intelligenza artificiale, che probabilmente avrà un ruol odeterminante per quanto riguarda ogni scelta futura dell’umanità. La domanda da farsi, quindi, è la seguente: l’IA in F1 può davvero esserci?
Si tratta di un paradosso tutt’altro che scontato, anche se già notato ampiamente con la Red Bull. Approfondiamo la questione e cerchiamo di comprendere meglio di cosa si sta parlando e cosa potrebbe significare per la massima serie automobilistica una novità tecnologica di questo genere.
Intelligenza artificiale e machine learning sono due termini molto importanti per il futuro dell’umanità tutta. E proprio per questo adesso li conosceremo meglio:
INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI): si tratta della tecnologia di base che consente di simulare i processi dell’intelligenza umana attraverso la creazione e l’applicazione di algoritmi integrati in un ambiente di calcolo dinamico. Il suo obiettivo è quello di creare computer in grado di pensare e agire come gli esseri umani. Per realizzare ciò, sono necessari:
Ma perché è così importante? Siccome la quantità di dati generati supera di gran lunga la capacità degli esseri umani di assimilare, interpretare e prendere decisioni complesse sulla base di questi dati, l’IA costituisce la base di tutte le tecnologie di apprendimento informatico e rappresenta il futuro di tutti i processi decisionali complessi. Insomma, rappresenta un pilastro fondamentale per i pilastri fondamentali dei processi decisionali aziendali del futuro.
MACHINE LEARNING: è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. Al momento il machine learning è utilizzato davvero dappertutto. Quando interagiamo con una banca, acquistiamo online o utilizziamo i social media, vengono utilizzati gli algoritmi di machine learning per rendere la nostra esperienza efficiente, facile e sicura.
Ad oggi, in Formula 1 non esistono simulazioni che predicano ogni possibile aspetto di un fenomeno fisico. Le analisi strutturali controllano le sollecitazioni meccaniche o quelle termiche. Ma non molto altro. Anche se il caso Red Bull torna di moda più che mai. Parliamo del 2012, stagione in cui inizialmente gli scarichi soffiati non funzionavano a dovere e fu molto importante per Adrian Newey e colleghi scegliere cosa chiedere ad una vera e propria simulazione.
Craig Skinner, un aerodinamico, trovò diversi studi sull’argomento e riuscì a creare un modello CFD transitorio, con quest’ultimo che venne applicato alla carrozzeria della monoposto che in quell’anno conquistò il mondiale costruttori e quello piloti in una volta sola. Per essere chiari sul funzionamento; Red Bull chiede al software di analisi di simulare una condizione, e di farlo prendendo in considerazione le conseguenze di uno specifico aspetto fisico inizialmente ritenuto irrilevante.
Una dinamica che fa pensare anche alla questione porpoising del 2022. Una ‘richiesta corretta’ che può benissimo avvenire anche con l’ausilio dell’intelligenza artificiale, che detiene capacità di calcolo straordinario e dalle potenzialità ancora non del tutto espresse. C’è però un grande paradosso da considerare: non esiste campione sufficientemente grande da includere ogni possibile casistica.
Se si presenta una nuova situazione sconosciuta, sono gli ingegneri a dover operare in prima persona. E ciò lo vediamo anche nella pratica: pensiamo alla Red Bull in difficoltà a Singapore, o dei limiti delle gallerie del vento. Insomma, anche in F1 la strada porta all’AI, ma attenzione: estromettere l’essere umano dalla facoltà di scegliere è (per fortuna) tutt’altro che possibile.
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