{"id":1919,"date":"2021-05-26T10:43:40","date_gmt":"2021-05-26T09:43:40","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=1919"},"modified":"2021-05-26T10:43:40","modified_gmt":"2021-05-26T09:43:40","slug":"nuevos-analisis-de-datos-con-la-tecnologia-de-aws-ayudaran-a-los-seguidores-de-la-formula-1-a-comprender-las-decisiones-que-se-toman-en-fracciones-de-segundo-en-la-pista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=1919","title":{"rendered":"Nuevos an\u00e1lisis de datos con la tecnolog\u00eda de AWS ayudar\u00e1n a los seguidores de la F\u00d3RMULA 1 a comprender las decisiones que se toman en fracciones de segundo en la pista"},"content":{"rendered":"

Los an\u00e1lisis de F1 con tecnolog\u00eda de AWS consisten en estad\u00edsticas de carreras en tiempo real, que se muestran como gr\u00e1ficos en pantalla y transforman la experiencia de los seguidores antes, durante y despu\u00e9s de cada carrera al proporcionar datos y an\u00e1lisis necesarios para interpretar la estrategia y el desempe\u00f1o del piloto y del equipo<\/strong><\/p>\n

Amazon Web Services (AWS), empresa de Amazon.com, Inc., y F\u00d3RMULA 1 (F1) presentan seis an\u00e1lisis nuevos de F1 con tecnolog\u00eda de AWS que se dar\u00e1n a conocer en la temporada de carreras de 2021. Las nuevas incorporaciones suman un total de 18 estad\u00edsticas con tecnolog\u00eda de AWS, que estar\u00e1n disponibles para los seguidores al final de la temporada.
\nLos an\u00e1lisis de F1 con tecnolog\u00eda de AWS consisten en estad\u00edsticas de carreras en tiempo real, que se muestran como gr\u00e1ficos en pantalla y transforman la experiencia de los seguidores antes, durante y despu\u00e9s de cada carrera al proporcionar datos y an\u00e1lisis necesarios para interpretar la estrategia y el desempe\u00f1o del piloto y del equipo. La primera estad\u00edstica nueva, \u00abDesempe\u00f1o de Frenado\u00bb, debut\u00f3 en el GRAN PREMIO en Italia, entre 16 y el 18 de abril pasados. El nuevo conjunto de estad\u00edsticas para 2021 utilizar\u00e1 una gama de tecnolog\u00edas de AWS, entre ellas aprendizaje autom\u00e1tico, para ayudar a los seguidores a comprender mejor y se\u00f1alar los posibles resultados de carreras, adem\u00e1s de comparar a sus pilotos y autos favoritos.
\nLas carreras de F1 son un deporte basado en datos, en el que gran parte de la emoci\u00f3n de los seguidores proviene de estudiar las estad\u00edsticas antes y despu\u00e9s de una carrera para comprender mejor las decisiones del piloto y del equipo, adem\u00e1s del desempe\u00f1o del auto en la pista. Los an\u00e1lisis de F1 con tecnolog\u00eda de AWS a\u00f1aden una nueva dimensi\u00f3n en tiempo real a las estad\u00edsticas y contextualizan los datos de la carrera para ayudar a los seguidores a entender mejor los momentos clave en la pista. M\u00e1s de 300 sensores en cada auto de carrera generan m\u00e1s de 1,1 mill\u00f3n de puntos de datos por segundo que F1 transmite desde los autos a los boxes y a AWS para su procesamiento. F1 depende del ancho y la profundidad de los servicios de AWS para transmitir y analizar el torrente de datos a medida que se genera y luego presentarlo de manera que tenga sentido para el p\u00fablico de televisi\u00f3n y en l\u00ednea de todo el mundo a trav\u00e9s de los an\u00e1lisis de F1.
\nEl primer an\u00e1lisis de F1 que se ha presentado esta temporada, \u201cDesempe\u00f1o de Frenado\u201d, muestra el modo en que el estilo de frenado de un piloto durante una maniobra de curva puede darle ventaja al salir de \u00e9sta. Cuando se ejecuta bien, el frenado optimiza la velocidad del auto en todas las fases de la curva y permite que el piloto obtenga una mejor posici\u00f3n en la pista. Esta estad\u00edstica muestra y compara los estilos y el desempe\u00f1o de frenado de los pilotos al medir cu\u00e1nto se aproximan al \u00e1pice de una esquina antes de frenar. Adem\u00e1s, muestra las m\u00e9tricas clave de desempe\u00f1o que permiten analizar el modo en que el auto y el piloto se desempe\u00f1an juntos al tomar una curva, como la velocidad m\u00e1xima al aproximarse, la disminuci\u00f3n de la velocidad en el frenado, la energ\u00eda de frenado utilizada (KWH) y las enormes fuerzas de gravedad a las que los pilotos son sometidos en las curvas. La estad\u00edstica de \u00abDesempe\u00f1o de Frenado\u00bb se construye sobre el actual \u00abAn\u00e1lisis de Curva\u00bb, que muestra el desempe\u00f1o f\u00edsico de los autos al tomar curvas.
\n\u00abEl Desempe\u00f1o de Frenado\u00bb y los cinco an\u00e1lisis de F1 con tecnolog\u00eda de AWS debutan como gr\u00e1ficos en pantalla desde abril hasta diciembre de esta temporada. Cada estad\u00edstica nueva ofrece a los seguidores mayor visibilidad de la acci\u00f3n que ocurre en fracciones de segundo en las pistas y de la toma de decisiones detr\u00e1s del muro de boxes.
\n\u2022 \u00abLa Explotaci\u00f3n del Auto\u00bb muestra a los seguidores cuando los pilotos de F1 llevan sus autos al l\u00edmite de desempe\u00f1o en \u00e1reas como tracci\u00f3n de neum\u00e1tico, frenado, aceleraci\u00f3n y maniobras durante los puntos clave de una carrera. La estad\u00edstica revela los datos en tiempo real mostrando el desempe\u00f1o actual de un auto durante una carrera en comparaci\u00f3n con un l\u00edmite te\u00f3rico de desempe\u00f1o, y luego calcula el tiempo obtenido o perdido por vuelta como resultado. La estad\u00edstica debuta del 11 al 13 de junio en el FORMULA 1 HEINEKEN GRAND PRIX DU CANADA 2021.
\n\u2022 \u00abEl Consumo Energ\u00e9tico\u00bb analiza el modo en que los motores de alta tecnolog\u00eda que impulsan a los autos de F1 consumen energ\u00eda durante una carrera, incluido el momento en que los pilotos despliegan energ\u00eda para adelantarse a otro auto. La estad\u00edstica demuestra los flujos de energ\u00eda en cada componente del motor de avanzada de F1, llamado unidad de potencia, y muestra cu\u00e1nta energ\u00eda queda en la bater\u00eda en un momento dado de la carrera. El motor de F1 propulsa al veh\u00edculo utilizando una combinaci\u00f3n de combusti\u00f3n interna y sistemas h\u00edbridos que recuperan energ\u00eda del frenado y del turbocompresor. No obstante, existen l\u00edmites en la capacidad de almacenamiento de energ\u00eda de la unidad de potencia y la cantidad de energ\u00eda que puede pasar por ella en cada vuelta de la carrera. Los equipos de automovilismo hacen seguimiento de estos datos para ayudar a maximizar el desempe\u00f1o del auto en los momentos clave de una carrera, y determinan cu\u00e1ndo se debe utilizar energ\u00eda en flujos estables para lograr la mejor marca de vuelta o desplegarla en momentos espec\u00edficos para adelantar o mantener la posici\u00f3n en la contienda con otro piloto. \u00abEl Consumo Energ\u00e9tico\u00bb permite que los seguidores vean estas decisiones en tiempo real. La estad\u00edstica debuta del 16 al 18 de julio en el FORMULA 1 PIRELLI BRITISH GRAND PRIX 2021.
\n\u2022 El \u00abAn\u00e1lisis de Salida\u00bb muestra qu\u00e9 piloto fue el m\u00e1s r\u00e1pido con el acelerador y eligi\u00f3 la l\u00ednea perfecta, y cu\u00e1les lucharon para dejar la parrilla de salida y por qu\u00e9. Lograr una salida perfecta es una destreza central del piloto, y el \u00abAn\u00e1lisis de Salida\u00bb ayudar\u00e1 a los seguidores a entender de qu\u00e9 manera las decisiones de un piloto le dan o quitan ventaja tempranamente en la carrera. La estad\u00edstica debuta del 10 al 12 de septiembre en el FORMULA 1 HEINEKEN GRAN PREMIO D\u2019ITALIA 2021.
\n\u2022 El \u00abDesempe\u00f1o en la Calle de Boxes\u00bb analiza el desempe\u00f1o de la parada en boxes y a\u00f1ade emoci\u00f3n a la parte de la carrera que se desarrolla detr\u00e1s del muro de boxes. Las paradas en boxes son un factor fundamental y minuciosamente coordinado en una carrera de F1, pero requieren mucho tiempo. El \u00abDesempe\u00f1o en la Calle de Boxes\u00bb ofrece perspectivas que van m\u00e1s all\u00e1 del tiempo de parada de un auto, como el an\u00e1lisis del desempe\u00f1o del piloto y del equipo durante cada etapa de una parada en la calle de boxes, y la observaci\u00f3n del tiempo total obtenido o perdido en la calle de boxes debido al nivel de eficiencia con que el equipo trabaja. La estad\u00edstica debuta del 8 al 10 de octubre en el FORMULA 1 JAPANESE GRAND PRIX 2021.
\n\u2022 La \u00abAmenaza de Undercut\u00bb ayuda a los seguidores a prever qu\u00e9 autos corren riesgo de ser adelantados como resultado de un \u201cundercut\u201d. El undercut es una estrategia de F1 en la que un piloto que va detr\u00e1s entra en boxes para cambiar sus neum\u00e1ticos, con la expectativa de que los neum\u00e1ticos nuevos le permitir\u00e1n mejorar su marca por vuelta y as\u00ed adelantarse al auto que le llevaba ventaja una vez que este haya entrado en boxes. F1 present\u00f3 una estad\u00edstica similar, \u00abBatalla de Estrategia en Boxes\u00bb, en junio de 2020, para se\u00f1alar una batalla de undercut a medida que ocurre y ayudar a los seguidores a evaluar en tiempo real cu\u00e1l ser\u00e1 el \u00e9xito de la estrategia de cada piloto. La \u00abAmenaza de Undercut\u00bb a\u00f1ade una nueva capa de perspectiva predictiva al analizar el desempe\u00f1o de la carrera antes de que ambos autos entren en boxes, aumentando la emoci\u00f3n de los seguidores y el sentido del riesgo en torno al posible desarrollo de una acci\u00f3n. Visualiza datos sobre los espacios de separaci\u00f3n entre autos, el promedio de tiempo perdido en boxes y el desempe\u00f1o de los neum\u00e1ticos para ayudar a identificar qu\u00e9 autos corren riesgo. La estad\u00edstica debuta del 19 al 21 de noviembre en el FORMULA 1 ROLEX AUSTRALIAN GRAND PRIX 2021.
\n\u2022 Para crear los an\u00e1lisis nuevos, F1 utiliza datos hist\u00f3ricos de carreras almacenados en el servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon Simple Storage Service, Amazon S3) y los combina con datos en vivo transmitidos a AWS desde sensores que se encuentran en los autos de carreras de F1 y junto a la pista mediante Amazon Kinesis, un servicio para recopilaci\u00f3n, procesamiento y an\u00e1lisis de datos en tiempo real. Los ingenieros y cient\u00edficos de F1 utilizar\u00e1n estos datos para aplicar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico con Amazon SageMaker, el servicio de AWS que ayuda a desarrolladores y analistas de datos a crear, entrenar e implementar r\u00e1pidamente modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en la nube y en el extremo. F1 puede analizar par\u00e1metros de desempe\u00f1o de las carreras en tiempo real al implementar dichos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en AWS Lambda, un servicio de computaci\u00f3n sin servidores que puede ejecutar el c\u00f3digo sin necesidad de abastecer ni administrar servidores. Todos los an\u00e1lisis se integrar\u00e1n a la se\u00f1al de entrada internacional de las carreras en todo el mundo, incluida la plataforma digital de F1, F1TV, que ayuda a los seguidores a entender las estrategias y las decisiones que toman los pilotos o los equipos en fracciones de segundo y que pueden afectar dr\u00e1sticamente el resultado de la carrera.<\/p>\n

\u201cLos an\u00e1lisis de F1 con tecnolog\u00eda de AWS brindan a los seguidores una perspectiva \u00edntima del funcionamiento conjunto del auto, el piloto y el equipo para poder comprender mejor la acci\u00f3n en la pista\u201d, dijo Rob Smedley, ingeniero en jefe de F\u00d3RMULA 1. \u201cCon este conjunto nuevo de estad\u00edsticas de carreras para 2021, llegamos m\u00e1s lejos que nunca. Los an\u00e1lisis nuevos, como el \u00abDesempe\u00f1o de Frenado y la \u00abAmenaza de Undercut\u00bb, desmenuzan capas adicionales de la estrategia y el desempe\u00f1o en las carreras y utilizan visualizaciones de avanzada para que el deporte del automovilismo sea a\u00fan m\u00e1s f\u00e1cil de entender y m\u00e1s emocionante. La tecnolog\u00eda de los autos de carrera es cada vez mejor, y gracias a AWS nuestros seguidores pueden advertir de qu\u00e9 manera esa tecnolog\u00eda impacta en los resultados de la carrera.
\n\u201cLos datos se han convertido en un aspecto fundamental del deporte moderno, y en el caso de F1, en donde cada segundo en las pistas genera m\u00e1s de un mill\u00f3n de puntos de datos, exigen un socio que pueda traducir los datos sin procesar para obtener significado en tiempo real. AWS hace posible que F1 analice su riqueza de datos a escala, tome mejores decisiones y m\u00e1s basadas en informaci\u00f3n y acerque m\u00e1s a los seguidores a cada etapa de la acci\u00f3n en la pista, desde la parrilla de salida y la toma de curvas hasta los boxes\u201d, dijo Darren Mowry, director de desarrollo empresarial de AWS EMEA SARL. \u201cLas principales organizaciones deportivas del mundo est\u00e1n utilizando AWS para desarrollar soluciones basadas en datos y reinventar el modo en que miramos, jugamos y gestionamos los deportes. Nuestro trabajo con F1 muestra la manera en que las estad\u00edsticas de avanzada pueden exaltar la experiencia de los seguidores al revelar las t\u00e1cticas y estrategias que est\u00e1n detr\u00e1s de cada aspecto de una carrera, incluso el que parece m\u00e1s sencillo\u201d.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de AWS<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Los an\u00e1lisis de F1 con tecnolog\u00eda de AWS consisten en estad\u00edsticas de carreras en tiempo real, que se muestran como gr\u00e1ficos en pantalla y transforman la experiencia de los seguidores antes, durante y despu\u00e9s de cada carrera al proporcionar datos y an\u00e1lisis necesarios para interpretar la estrategia y el desempe\u00f1o del piloto y del equipo … <\/p>\n

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