Análisis de datos de telemetría de Fórmula 1 con técnicas de Deep Learning

Abstract

La inteligencia artificial dentro del ámbito de la Fórmula 1 está creciendo considerablemente durante estos últimos años. Desde mejorar la experiencia de los espectadores durante las carreras hasta aumentar el rendimiento del vehículo, la ingeniería de datos dentro de la Fórmula 1 es un aspecto indispensable de este deporte. Aunque la cantidad de datos producida en cada carrera es enorme, existen pocas aplicaciones que acerquen esta información a cualquier aficionado independientemente de su nivel de informática. Es por ello que durante la realización de este trabajo, se ha intentado analizar y visualizar datos de Fórmula 1 de forma sencilla y dinámica para cualquier aficionado sin conocimientos previos sobre ingeniería de datos. Este documento detalla el proceso de investigación, elaboración y evaluación de algoritmos y modelos de aprendizaje automático para el agrupamiento de los circuitos de Fórmula 1 y la predicción de los resultados de los pilotos durante una carrera de Fórmula 1. Por otro lado, se crea una aplicación web que permite visualizar los datos de telemetría y las estadísticas generales de la Fórmula 1 de forma dinámica e interactiva, con el fin de que cualquier aficionado sin conocimientos previos sobre ingeniería de datos pueda entender y observar este tipo de datos.

Artificial intelligence within the field of Formula 1 is growing considerably in recent years. From improving the spectator experience during races to increasing vehicle performance, data engineering within Formula 1 is an indispensable aspect of the sport. Although the amount of data produced in each race is enormous, there are few applications that bring this information closer to any fan regardless of their level of computing. That is why during the development of this work, an attempt has been made to analyze and visualize Formula 1 data in a simple and dynamic way for any fan without prior knowledge of data engineering. This document details the process of research, elaboration and evaluation of Machine Learning algorithms and models to group Formula 1 tracks and to make predictions of drivers’ results during a Formula 1 race. On the other hand, a web application is created to show telemetry data and general statistics of Formula 1 in a dynamic and interactive way, so any fan without prior knowledge of data engineering can comprehend this type of data.