Oracle Red Bull Racing está desarrollando un asistente de IA que permitirá consultar reglamentos y antecedentes de carrera desde el muro de boxes, al mismo tiempo que continúa utilizando simulaciones numéricas para su análisis. Este avance se presentó en el marco de Oracle AI World 2026, mostrando cómo el equipo combina el procesamiento de datos en tiempo real con aplicaciones de IA generativa.
Simulaciones de Estrategia en Tiempo Real
Durante la temporada 2025, la escudería llevó a cabo más de 200,000 millones de simulaciones de estrategia a través de Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Este sistema tiene la capacidad de realizar un millón de simulaciones Monte Carlo por segundo durante las carreras. Esto permite evaluar múltiples escenarios bajo diferentes condiciones para tomar decisiones críticas, como:
- Cuándo cambiar neumáticos.
- Realizar una parada en boxes.
Las simulaciones se alimentan de datos en tiempo real, incluyendo telemetría de los autos, posición GPS, degradación de neumáticos, condiciones meteorológicas y estado del circuito. Estos datos se integran en los cálculos a medida que avanza la competencia. La distribución de tareas se maneja mediante Oracle Kubernetes Engine, que organiza el trabajo entre varios servidores, descartando escenarios que ya no son válidos y actualizando las probabilidades para los ingenieros.
“Los modelos consideran ahora diferentes configuraciones aerodinámicas, períodos de entrega de potencia, comportamiento de los neumáticos y miles de posibles desarrollos de carrera.”
El Método de Monte Carlo
La simulación de Monte Carlo es un método estadístico que ejecuta repetidamente un modelo matemático, modificando variables inciertas a través de valores seleccionados según distribuciones de probabilidad. Estos son los pasos que sigue:
- Se identifican las variables inciertas que pueden afectar la carrera, como el desgaste de neumáticos, clima y tráfico.
- En cada simulación, se seleccionan aleatoriamente valores para esas variables.
- El modelo repite virtualmente la carrera numerosas veces con diferentes combinaciones de condiciones.
- Los resultados se contabilizan para estimar probabilidades y comparar estrategias, siendo la decisión final responsabilidad de los ingenieros.
Este método permite a los estrategas evaluar si deben adelantar o retrasar una parada en boxes, aunque las simulaciones no garantizan lo que sucederá en la pista.
Uso de CPU en Simulaciones
Oracle Red Bull Racing utiliza instancias OCI A4 Acceleron con procesadores AmpereOne M, diseñados para realizar cálculos en paralelo. Esto es esencial ya que los modelos requieren numerosas ejecuciones independientes durante la carrera. Además, se implementa Acceleron SmartNIC para optimizar tareas de red y almacenamiento, logrando un rendimiento un 12 % superior en las simulaciones y una reducción del 7 % en costos.
Las GPU no son necesarias para estas simulaciones, ya que se trata de cálculos numéricos optimizados, y no de modelos masivos de IA generativa. La elección entre CPU y GPU depende de la complejidad del modelo y de los requerimientos de tiempo de respuesta.
El Agente de IA y su Función
Oracle y Red Bull Racing han explorado el desarrollo de un agente de IA que trabaje junto a los ingenieros de estrategia, automatizando la recopilación de información e interpretando datos históricos y entradas en tiempo real. Este asistente podría responder preguntas sobre regulaciones o situaciones pasadas, utilizando información previamente cargada en el sistema.
Polkan García de Oracle afirmó: “Un agente de IA tiene un propósito, un fin y métricas de éxito”.
La diferencia entre las simulaciones tradicionales y este asistente radica en que los modelos numéricos calculan resultados posibles, mientras que el asistente utiliza IA para consultar e interpretar información. Oracle ha indicado que algunas aplicaciones de este tipo ya se han probado en las cercanías de la pista.
Fuente: Pisapapeles
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