Formula 1

Formula 1 e AI: la storia del primo tentativo negli Anni Novanta

L’intelligenza artificiale è oggi un tema centrale in Formula 1, ma già in tempi non sospetti fu portato avanti un primo tentativo
Schumacher sulla Benetton Renault
Schumacher sulla Benetton Renault (Getty Images)

La nuova frontiera tecnologica del futuro, già attuale ma con margini di sviluppo sconfinati, è inevitabilmente l’intelligenza artificiale. Un qualcosa che trova già ampio spazio in vari settori, a partire dalla Formula 1. Non si tratta però, in questo campo, di una novità assoluta. Già in tempi assolutamente non sospetti, infatti, fu portato avanti un primo tentativo.

Il protagonista

Il terzo millennio non era ancora arrivato, eppure Pat Symonds, ex CTO della Formula 1 e adesso consulente tecnico per Andretti Cadillac, fu fautore di un progetto avanti anni luce rispetto alla sua epoca. A svelare la vicenda è stato lo stesso Symonds durante una puntata del The Neil Ashton Podcast, tornando indietro agli Anni Novanta e alla Benetton Renault.

Il racconto

«Verso la fine degli anni Novanta, quando ero direttore tecnico alla Benetton, avevo aperto un programma per vedere come potessimo utilizzare le reti neurali per migliorare la dinamica del veicolo» racconta Symonds. «Avevamo costruito un nostro sistema di raccolta dati e lo avevo progettato così che si comportasse come un database, un campione che si potesse interrogare. Avevamo cominciato a lavorare con l’Università di Sheffield su un sistema di reti neurali che fosse in grado di chiedere cosa dicessero i dati e quale fosse l’assetto, correlando poi il tutto ai piloti».

L’obiettivo

Il progetto mirava quindi ad allenare un modello che si basasse su dati raccolti direttamente in pista. In sostanza, sembra che Benetton volesse avere a disposizione un sistema che potesse tracciare l’impatto dei parametri di assetto sul comportamento della vettura, per arrivare a trovare la dinamica migliore possibile.

Il fallimento

Fondamenti teoretici perfetti, ma sviluppo tecnologico non ancora all’altezza. Il progetto, infatti, non ebbe esito positivo, come spiega ancora Symonds: «Per quei tempi eravamo anni avanti, a tal punto che il progetto alla fine fallì, perché non avevamo la potenza di calcolo che ci serviva. Non si poteva ancora acquistare un’interfaccia di Machine Learning da connettere al programma, dovevamo scrivere il protocollo interamente da noi».