Цифровые инновации на колесах
Как команда Renault «Формулы-1» добивается успеха
Элегантные машины «Формулы-1», развивающие скорость 350 км/ч, — это шедевры аэродинамики и инженерного мастерства. В последние годы «Формула-1» стала еще и спортом компьютерного мастерства, все более необходимого для обработки огромных объемов данных, которые накапливаются на стадиях конструирования, тестирования и соревнований гоночных машин.
Команда «Рено» (Renault), вошедшая в число 10 команд «Формулы-1», соревнующихся в этом сезоне, стала восходящей звездой с большими амбициями. Французский автопроизводитель, в последние годы поставлявший двигатели для других команд, в 2016 году сам вошел в гонку, создав полноценную конструкторскую команду, отвечающую за сборку всего автомобиля. Компания перепрофилировала два своих завода в Англии и Франции, инвестировала в персонал и ресурсы и разработала многолетний план победы в чемпионате.
С тех пор команда Renault каждый год поднимается в рейтинге, перебравшись с унылого девятого места в 2016 году на шестое в 2017. Сезон 2018 года, состоявший из 21 гонки и завершившийся в прошедшее воскресенье на Гран-при Абу-Даби в Объединенных Арабских Эмиратах, команда закончила на четвертом месте.
«Мы вплотную приблизились к тройке лидеров, — говорит Пьер д’Имбливаль, директор по информационным технологиям Renault Sport Racing. — Всю игру изменит наш подход к технологиям, делающий нас еще более эффективными. Суть в том, чтобы использовать более интеллектуальный подход».
Поскольку «Формула-1» ограничивает количество физических испытаний и аэродинамических тестов, которые могут выполнять команды, инженеры Renault в значительной степени полагаются на компьютерное моделирование, чтобы предлагать решения, позволяющие выигрывать доли секунды. Чтобы подготовить автомобили для каждой гонки, специалисты анализируют тысячи цифровых сценариев с помощью Azure Batch для оптимизации модификаций, выбора шин, определения тактики пит-стопов и разработки других стратегий.
Масштабируемые вычислительные мощности облака позволяют команде запускать множество виртуальных автомобилей за считанные минуты, экономя тем самым время и деньги, — ведь на выполнение той же работы в локальной инфраструктуре требовались часы. Скорость критически важна, а к инновационному циклу предъявляются высочайшие требования: во время гоночного сезона команде часто бывает необходимо спроектировать, протестировать, изготовить и поставить детали в течение нескольких дней.
«На стратегию гонки влияет множество постоянно меняющихся факторов: температура трека, качество шин, действия других команд, — говорит Марк Эверест (Mark Everest), менеджер по разработке информационных систем команды. — Моделирование помогает нам быстро понимать, как настроить автомобиль для определенного трека».
Команда «Рено» изучает и возможности искусственного интеллекта Microsoft, позволяющего анализировать информацию каждой гонки, получаемую из 30–50 миллиардов точек ввода данных. Значительная часть этих данных, полученных по обратной связи, — нормальная, но из-за объема информации сложно находить отклонения от нормы. Машинное обучение Azure позволяет анализировать все данные и выявлять аномалии, благодаря чему инженеры могут тратить меньше времени на ручную проверку каналов данных и больше на инновации. Эта технология помогает команде еще и тем, что с каждым годом накапливает все больше данных.
«Как мы используем эти дополнительные данные? — говорит Эверест. — На их просмотр просто не хватит людей. Необходимо искать более эффективные способы работы с этими данными, и один из таких способов — искусственный интеллект».
Кроме этого, команда «Рено» использует ИИ для анализа эффективности шин в заданных условиях — это сложная задача, требующая учета тысяч факторов, от состояния трека до материалов, из которых изготовлены шины.
«Шина — это не просто кусок резины, а гораздо более сложный предмет, и понять, как она будет себя вести — серьезная задача. Искусственный интеллект поможет нам находить закономерности», — говорит Эверест.
С помощью Microsoft Dynamics 365 и Power BI команда «Рено» уже ускорила процесс проектирования и сборки машин, каждая из которых состоит из 20 000 деталей. С помощью передовых вычислительных технологий Renault анализирует данные в день гонки и использует Microsoft HoloLens для визуализации трехмерных моделей, помогающих членам команды лучше понимать происходящее и эффективнее взаимодействовать друг с другом.
Проект с использованием смешанной реальности родился благодаря инициативе, стимулирующей ИТ-сотрудников тратить 10% рабочего времени на инновации. Это стало важным элементом стратегии превосходства над командами с более многочисленным персоналом и более крупным бюджетом.
«Когда ваша команда меньше остальных, задача выиграть чемпионат становится очень интересной, — говорит Эверест. — По-моему, этого можно достичь только с помощью технологий. Необходимо внедрять инновации, работать более эффективно и превосходить конкурентов в инженерном мастерстве».
Однако инновации требуют изменений, которых, по словам д’Имбливаля, трудно добиться в консервативной культуре автоспорта. Когда люди дважды в неделю выкладываются по максимуму, чтобы показать лучший результат в высокостатусных гонках «Формулы-1» (которые телезрители посмотрели 1,4 млрд раз в прошлом году), они начинают противиться изменениям. Пьер д’Имбливаль считает, что в роли директора по ИТ он должен усиливать команду «Рено» с помощью технологий, одновременно с этим поощряя инновации и сотрудничество внутри команды.
«Задача лидеров в этой отрасли — добиться того, чтобы люди не боялись рисковать», — говорит д’Имбливаль, после чего делится одной из своих любимых цитат о переменах: «Электрическая лампочка Эдисона появилась не из-за непрерывного улучшения свечи».
«Это действительно так, — добавляет д’Имбливаль. — Нужны люди, которые будут улучшать свечу, потому что это необходимо для поддержки бизнеса. Но нужны и те, кто скажут: давайте избавимся от свеч и придумаем что-то совершенно новое».
Заглавное фото: автомобиль команды «Рено». Все фотографии предоставлены Renault Sport Formula One Team.