Es un largo desde las bicicletas de pedales hasta la Fórmula 1. Pero ese es precisamente el salto cuántico que la startup basada en inteligencia artificial Neural Concept y su cofundador y director ejecutivo, Pierre Baqué, dieron en solo seis años.
En 2018, el incipiente software de la empresa ayudó a desarrollar la bicicleta más aerodinámica del mundo. Hoy en día, cuatro de cada 10 equipos de Fórmula 1 utilizan una evolución de esa misma tecnología.
En el camino, la compañía de Baqué consiguió contratos con proveedores aeroespaciales como Airbus y Safran, obteniendo un aumento de Serie A de 9,1 millones de dólares en 2022. Ahora con 50 empleados, Neural Concept, con sede en Suiza, está trabajando para una ronda de Serie B mientras su software ayuda a la histórica F1. Equipos como Williams Racing encuentran su camino de regreso a la cima del deporte de motor más importante del mundo.
Sin embargo, mientras que los coches de Fórmula 1 dependen de motores V6 híbridos de 1.000 caballos de fuerza, la primera aplicación práctica de esta tecnología por parte de Baqué fue impulsada por humanos.
Poder del pedal
En 2018, Baqué estudiaba en el Laboratorio de Visión por Computadora de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne, trabajando en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático a problemas tridimensionales.
“Me pusieron en contacto con este chico que lideraba este equipo, diseñando la sexta o séptima generación de bicicletas, y su objetivo era batir un récord mundial de velocidad en bicicleta”, dijo Baqué. Ese tipo era Guillaume DeFrance y el equipo era IUT Annecy de la Université Savoie Mont Blanc. El equipo ciclista ya había pasado por media docena de iteraciones de diseños de bicicletas.
“Dos días después, volví a verlo con una forma que casi parecía la del actual poseedor del récord mundial”, dijo Baqué. Impresionado, el equipo pidió más iteraciones. El resultado fue, según Baqué, “la bicicleta más aerodinámica del mundo en este momento”.
Esa es una afirmación contundente, pero está respaldada por múltiples récords mundiales obtenidos en 2019. No estamos hablando de tubos diagonales con forma de perfil aerodinámico o llantas con hoyuelos para reducir la resistencia. Esta bicicleta está completamente cubierta, con el ciclista sudando en un capullo compuesto, completamente protegido del viento.
La tecnología central es un producto llamado Neural Concept Shape o NCS. Es un sistema basado en aprendizaje automático que hace sugerencias y recomendaciones aerodinámicas. Encaja en el amplio campo de la dinámica de fluidos computacional (CFD), donde ingenieros altamente capacitados utilizan paquetes de software avanzados para ejecutar simulaciones aerodinámicas tridimensionales.
El CFD es mucho más rápido que tallar modelos físicos y arrojarlos a túneles de viento. Aún así, también requiere un gran uso del sistema y depende en gran medida de que los seres humanos tomen buenas decisiones.
En esencia, NCS ayuda a los ingenieros a evitar posibles obstáculos aerodinámicos y, al mismo tiempo, los empuja hacia direcciones que quizás no hayan considerado. En el “modo copiloto”, un ingeniero puede cargar una forma 3D existente, proporcionando un punto de partida, por ejemplo.
Luego, NCS profundizará en su red neuronal para sugerir mejoras o modificaciones, posibles caminos en un juego 3D de elige tu propia aventura. Luego, el ingeniero humano elige las sugerencias más prometedoras y las somete a pruebas y refinamientos adicionales, repitiendo su camino hacia la gloria aerodinámica.
No sólo “engañar al viento”
NCS es útil no sólo para las carreras sino también en las industrias automotriz y aeroespacial. “El camino hacia una adopción amplia en este tipo de empresas es lento”, dijo Baqué sobre trabajar dentro de la industria aeroespacial, algo conservadora. “Así es como empezamos a trabajar más con la industria automotriz, donde las necesidades son un poco más urgentes y cambiarán rápidamente”.
Neural Concept consiguió contratos con varios proveedores globales, incluidos Bosch y Mahle. La aerodinámica es cada vez más clave en el mundo del automóvil, y los fabricantes buscan automóviles cada vez más aerodinámicos que ofrezcan la mayor autonomía posible con un paquete de baterías de un tamaño determinado.
Pero no se trata sólo de engañar al viento. NCS también se utiliza en el desarrollo de elementos como placas de refrigeración de baterías que, si se hacen más eficientes, pueden mantener la batería a su temperatura óptima sin consumir demasiada energía en el proceso. “Se pueden lograr enormes beneficios”, afirmó Baqué, refiriéndose a un mayor alcance.
Si bien el campo de pruebas definitivo para estas tecnologías es siempre la carretera, el laboratorio definitivo es la Fórmula 1. Fenómeno mundial del deporte del motor desde 1950, la F1 está experimentando actualmente una ola de popularidad sin precedentes.
El poder de Netflix
La serie de Netflix “Fórmula 1: Drive to Survive” ha llevado la emoción de la F1 a una audiencia completamente nueva. Si bien esa serie se centra en la política y el drama entre equipos, el éxito en la pista tiene mucho más que ver con la aerodinámica. Ahí es donde entra en juego Neural Concepts.
Baqué empezó a ver Fórmula 1 antes de que Netflix fuera siquiera un brillo en los ojos de Reed Hastings. “Siempre lo vi, desde la época de David Coulthard y Michael Schumacher”.
Hoy en día, las piezas desarrolladas con la ayuda del software de su empresa se utilizan en este pináculo del automovilismo mundial. “Es una gran, gran sensación de logro”, dijo Baqué. “Cuando inicié la empresa, lo veía como un hito. No sólo la Fórmula 1, sino simplemente tener piezas diseñadas con el software en la carretera. Y sí, cada vez que esto sucede, es un sentimiento fantástico”.
La Fórmula 1 es también un deporte extremadamente reservado. De los cuatro equipos con los que trabaja Neural Concept, sólo uno estuvo dispuesto a ser identificado como cliente, e incluso éste se mostró bastante reservado sobre todo el proceso.
Williams Racing es uno de los equipos con más historia de la Fórmula 1. Fundado en 1977 por la leyenda de las carreras Frank Williams, su equipo fue tan dominante en la década de 1990 que ganó cinco campeonatos mundiales de constructores, incluidos tres consecutivos entre 1992 y 1994.
Pero como en la mayoría de los deportes, el éxito es cíclico para los equipos de Fórmula 1 y, en este momento, Williams se encuentra en una fase de reconstrucción. El equipo terminó último en la temporada 2022, y solo llegó al séptimo lugar el año pasado.
NCS es una de las herramientas que ayuda a Williams a recuperar su ventaja competitiva. “Utilizamos esta tecnología de varias maneras, algunas de las cuales mejoran nuestra simulación, y otros métodos en los que estamos trabajando ayudarán a ofrecer mejores resultados por primera vez en CFD”, dijo el director de tecnología aerodinámica de Williams, Hari Roberts.
Una vez más, las simulaciones CFD requieren mucho tiempo y son costosas, una situación agravada por las regulaciones de la Fórmula 1 que limitan la capacidad de un equipo para realizar pruebas. El tiempo físico en el túnel de viento está muy restringido, mientras que cada equipo también tiene un presupuesto limitado para el tiempo de cálculo que pueden utilizar para desarrollar sus coches.
Cualquier herramienta que pueda ayudar a un equipo a poner en forma sus diseños aerodinámicos rápidamente es una ventaja potencial, y NCS es realmente muy rápido. Baqué estimó que una simulación CFD completa que normalmente toma una hora tomaría tan solo 20 segundos a través de NCS.
Y, dado que NCS no ejecuta cálculos reales basados en la física, sino que realiza conjeturas impulsadas por IA basadas en su red de aprendizajes aerodinámicos, está en gran medida exento de las restricciones draconianas de la F1. “Cualquier cosa que podamos hacer que nos permita extraer más conocimiento y, por lo tanto, más rendimiento de cada CFD y túnel de viento nos brinda una ventaja competitiva”, dijo Roberts.
Pero los equipos todavía tienen que pagar por ello. Baqué dijo que los costos de NCS varían según el tamaño del equipo y el tipo de acceso, pero normalmente oscilan entre 100.000 y 1 millón de euros al año. Teniendo en cuenta que los equipos de F1 también operan con un límite de costos anuales de 135 millones de dólares, ese es un compromiso sustancial.
Roberts, de Williams, no quiso señalar ninguna pieza específica o mejoras en el tiempo de vuelta gracias al software NCS, pero dijo que ha afectado el rendimiento de su coche: “Esta tecnología se utiliza como parte de nuestro conjunto de herramientas para desarrollar aerodinámicamente el coche. Por lo tanto, no podemos atribuirle el tiempo de vuelta directamente, pero sabemos que ayuda a nuestra correlación y a la velocidad a la que podemos investigar nuevas condiciones aerodinámicas”.
Más allá de la aerodinámica
La incesante marcha de la IA no se detendrá ahí. Se habla de agentes artificiales en el muro de boxes que toman las decisiones en la estrategia de carrera e incluso en la configuración del coche.
“Es un momento fascinante ya que el crecimiento de la industria AI/ML es exponencial”, dijo Roberts. “Sin embargo, también es un verdadero desafío al que se enfrenta cualquier persona involucrada en la tecnología hoy en día. ¿A qué nuevas herramientas dedicamos tiempo a explorar, desarrollar y adoptar?
Ese no es el tipo de intriga que cautivará al espectador promedio de “Drive to Survive”, pero para muchos fanáticos de la F1, la carrera detrás de la carrera es la principal fuente de drama.
En cuanto a Neural Concept, la compañía continúa profundizando en el lado de la industria automotriz no relacionado con los deportes de motor, trabajando para desarrollar motores eléctricos más eficientes, optimizando la calefacción y refrigeración de la cabina e incluso realizando pruebas de choque.
Baqué dijo que el software de la compañía puede ayudar a los ingenieros a optimizar la resistencia a los choques de un automóvil y al mismo tiempo eliminar peso innecesario. Pero, por ahora, la empresa sólo puede realizar simulaciones de accidentes en componentes individuales, no en automóviles completos. “Ésta es una de las pocas aplicaciones en las que hemos alcanzado los límites del rendimiento”, afirmó.
Quizás otra aplicación para el Las florecientes plataformas de supercomputación de IA de la UE?
