Гоночный инженер Альба Колон разрушает барьеры, использует цифровые технологии и побеждает

Когда Chevrolet выиграла 14 чемпионатов производителей NASCAR Cup Series за 15 лет, эти заслуги приписывали в основном знаменитым мужчинам — пилотам и руководителям бригад обслуживания, — пополняющим коллекцию наград. Но успех во многом обеспечила невероятно умная женщина, работающая за кулисами — гоночный инженер Альба Колон (Alba Colón).

С 2001 по 2017 годы она руководила программой Chevrolet NASCAR Cup в General Motors, где оттачивала технические детали вместе с водителями, инженерами, руководителями бригад обслуживания и владельцами команд. Колон, уроженка Испании, выросшая в Пуэрто-Рико, в 1994 году присоединилась к General Motors и усердно работала, чтобы продвигаться по карьерной лестнице и стать одной из наиболее влиятельных женщин в NASCAR.

В январе Колон ушла из General Motors, чтобы стать директором системы соревнований в Hendrick Motorsports, крупной гоночной организации, выигравшей 12 чемпионатов — непревзойденный рекорд. В эту команду, недавно продлившую партнерское соглашение с Microsoft, входят пилоты Алекс Боуман, новичок Уильям Байрон, Чейз Эллиотт и семикратный чемпион Джимми Джонсон.

Пока чемпионат NASCAR Cup Series 2018 идет полным ходом, мы поговорили с Альбой Колон о данных, о цифровых технологиях и о том, каково быть инженером-новатором, одной из первых женщин в автогонках высшего уровня. 

Какова ваша миссия в Hendrick Motorsports?

Моя задача в качестве директора системы соревнований — обеспечить наши четыре команды наилучшими инструментами для прохождения трека, включая симуляции, анализ данных и коммуникационные сети. В конечном счете, мы работаем, чтобы обеспечить успех наших команд. Мы должны предоставлять им наилучшие данные, чтобы они выигрывали гонки и чемпионаты. 

Что привело вас в автогонки и инженерию, и что вы любите в своем деле сейчас?

В детстве я хотела стать астронавтом. Я хотела быть похожей на Салли Райд (первая женщина из США, побывавшая в космосе). Поэтому я решила стать инженером-механиком. Пока я училась, один профессор посоветовал мне поучаствовать в учебном проекте, где мы построили гоночную машину, которая участвовала в гонках в США. С этого началась моя страсть к автогонкам.

Одна из главных причин, по которым я люблю гонки, — это скорость. Решения необходимо принимать очень быстро. Каждое воскресенье зеленый флаг дает отмашку, и участники должны уметь незамедлительно находить наилучшие решения встающих перед ними проблем. 

Как изменился автоспорт с развитием информационных технологий и появлением возможностей для обработки больших объемов данных?

Одной из моих первых задач (в автогонках) был сбор данных. В то время все доступные данные состояли из того, что сообщил пилот или увидел инженер, наблюдая за машиной на треке. Мы начали экспериментировать со сбором данных и использовали два или три основных канала для их получения.

Сегодня на тестовых заездах мы анализируем 100–200 важных каналов информации. Мы учитываем данные от аэродинамических труб, состояние шин, прогнозируемый результат пилота и многое другое. И главный вопрос заключается в том, как получить всю эту информацию и сделать так, чтобы с ее помощью наши команды ехали быстрее и побеждали. Чтобы улучшить результаты на треке и получить конкурентное преимущество, мы применяем научные подходы и технологии, такие как анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект. 

Какими цифровыми инструментами вы пользуетесь для подготовки команд к гонкам?

Во время каждого заезда очень важно следить за данными о машинах и сообщениями от пилотов и инженеров. Это основа для подготовки к гонке, которая состоится на следующей неделе. Мы постоянно используем такие приложения, как OneNote и Excel, для записи и упорядочивания точек данных. Эти заметки особенно важны для пилота, потому что треки значительно меняются от недели к неделе.

Какие средства анализа данных помогают вам быстро принимать решения во время гонки?

Когда пилот останавливается, чтобы дозаправиться, сменить шины или что-то починить, необходимо принимать решения на основе данных о состоянии автомобиля. Например, можно поменять две шины или четыре. Это решение способно оказать большое влияние на то, выиграем мы гонку или проиграем. Пит-стоп с заменой четырех шин длится 12–13 секунд. Замена двух шин может занимать до шести секунд.

Мы получаем огромные объемы данных, но все они будут бесполезны, если не понимать, как их анализировать и использовать. И в этом огромную помощь оказывает Microsoft. Нам необходимы эффективные инструменты, которые позволяют не только принимать собственные обоснованные решения, но и понимать, что делают конкуренты, чтобы перехитрить их.

Можно сказать пилоту: «Соперник обошел тебя на третьем и четвертом кругах, потому что он делает то, чего не делаешь ты». Необходимо анализировать данные и незамедлительно передавать информацию, чтобы выигрывать у соперников сотые или тысячные доли секунды. 

Как информационные технологии помогают вам повышать эффективность и безопасность пилотов и команд обслуживания?

Мы бываем на треке 38 раз в год, и на разных треках — шорт-треке, шоссейной трассе, спидвее, у обслуживающих команд разные алгоритмы работы. Каждый пит-стоп анализируется и каталогизируется. Мы полностью выполняем алгоритм, чтобы каждая остановка была не только кратчайшей, но и максимально безопасной.

С помощью инструментов Microsoft мы смогли изучать, каталогизировать и лучше понимать все эти алгоритмы. По правде говоря, очень приятно пользоваться инструментами, которые предоставляет нам Office 365. Мощь Azure очень нам помогла.

В этом году я начала использовать Teams и полюбила этот инструмент. Он очень удобен для обмена информацией, особенно когда требуется организовать общение между людьми на треке и людьми в мастерской. 

Как вы используете машинное обучение?

С помощью машинного обучения мы, например, анализируем исторические данные, чтобы лучше понимать происходящее в заездах. Инструменты Microsoft дают нам преимущество, позволяя анализировать данные, собранные за долгие годы, и прогнозировать развитие событий, чтобы принимать соответствующие меры. 

Вы одна из самых влиятельных женщин в NASCAR. В прошлом году вы получили награду STEM Award от Фонда испанского и латиноамериканского наследия (Hispanic Heritage Foundation). Как вы относитесь к своей роли первой латиноамериканской женщины-инженера в спорте, где доминируют белые мужчины?

Это огромная честь для меня. Я всегда восхищалась людьми, получившими эту награду, и даже не мечтала, что когда-нибудь буду достойна ее.

Я увлеклась автоспортом, потому что полюбила то, чем занимаюсь. Позже я осознала, что разрушаю барьеры, позволяя другим людям — женщинам и латиноамериканцам — следовать по моим стопам. Я принимаю эту роль и ответственность с глубочайшим уважением. Я хочу быть положительным примером для всех, кто считает, что такую работу могут выполнять не только мужчины. Здесь есть место любому, кто может хорошо справляться со своими обязанностями.

Я вношу в этот спорт важный вклад — разнообразие мышления, новые идеи и способы увидеть и решить проблему. Мне очень повезло, и я очень много работала, чтобы оказаться там, где я нахожусь. Я хочу продолжать делать хорошую работу, открывать двери другим, вносить новые идеи и привлекать новых людей, которые внесут уже свой вклад в этот замечательный спорт. 

Верхнее фото: пилоты Hendrick Motorsports Джимми Джонсон (48) и Чейз Эллиотт (9) на суперспидвее Талладега во время NASCAR Cup Series 2018. Фото: Мэттью Такер (Matthew T. Thacker), из архива Hendrick Motorsports.