Спецпроекты

Renault: Собирайте все возможные данные, анализируйте их и побеждайте

Трансформируй это

Команда «Формулы-1» Renault Sport Formula One Team вернулась в гонки после долгого перерыва, сделав ставку на преимущество своих инноваций. Всего за два года ей удалось подняться на 4 место в Кубке конструкторов, для чего пришлось реорганизовать несколько своих заводов, а также серьезно вложиться в развитие персонала и технологии. Именно они стали основой успешного выступления гонщиков Renault.

Не бойтесь поставить все на технологии

«Формула-1» – сложный мир, в котором преимущества дает не только техника, но и человеческий фактор. Гонка, в которую вступает Renault – попытка получить технологическое преимущество там, где этого не делают пилоты болидов.

«Мы возглавляем пелотон тех команд, которые пытаются догнать безусловных лидеров, – говорит директор по информационным технологиям Renault Sport Racing Пьер д'Имбевал (Pierre d’Imbleval). – Именно то, как мы используем технологии, может сделать нас еще более эффективными».

Обращайте внимание на каждую деталь

«Формула-1» ограничивает число тестовых заездов пилотов команд. Другой возможностью получить данные становятся испытания в аэродинамической трубе, но и их количество не должно превышать определенного порогового значения. Поэтому живьем исследуются только самые ключевые вопросы поведения машин и гонщиков. Все остальное в Renault, как и в других командах, отдают под компьютерное моделирование.

«Существует так много факторов, которые постоянно меняются и могут повлиять на гоночную стратегию: температура трассы, характеристики шин, то, что делают другие гонщики, – объясняет Марк Эверест (Mark Everest), менеджер по развитию информационных систем Renault Sport Racing. – Моделирование помогает нам быстро понять, как настроить автомобиль для конкретной трассы».


Масштабирование должно стать вашим преимуществом

Тысячи цифровых сценариев запускаются с помощью облачного сервиса Azure Batch. Он предоставляет кластеры по требованию и позволяет создавать приложения, которые запускают множество одинаковых независимых задач через высокопроизводительные узлы. Такие приложения отличаются серьезным уровнем масштабируемости и нужны для работы с большими данными, подобными тем, что собирает Renault. С помощью Azure Batch команда запускает тысячи возможных цифровых сценариев происходящего на трассе, после чего определяет наилучшие тактики дозаправок, комбинаций шин и решает другие стратегические вопросы для каждой конкретной гонки.

Именно масштабируемые облачные мощности дают возможность повышать нагрузки виртуальных машин в десятки раз за считанные минуты. Раньше это отнимало у специалистов Renault несколько часов.

Визуализация поможет увидеть перспективу

Команда Renault Sport Formula One Team ускорила процессы проектирования и сборки машин. Система позволяет одновременно управлять 20 тыс. деталей в каждом болиде и понимать, как они поведут себя в конкретной ситуации. Это было сделано с помощью Microsoft Dynamics 365 и Power BI. Все аналитические данные визуализируются в 3D через Microsoft HoloLens. Смешанная реальность помогла Renault реализовать инициативу повышения технологической подготовки инженеров: 10 процентов своего времени они теперь тратят на разработку новых подходов, которые помогут опередить более быстрых конкурентов.

Доверьте обработку больших данных искусственному интеллекту

Одно из ключевых направлений работы – анализ поведения шин – в Renault доверили искусственному интеллекту. Для «Формулы-1» это важнейший критерий, который зачастую становится определяющим результат гонки.

«Шины – это не просто куски резины. Понимание того, как они будут себя вести, является серьезной проблемой, – уточняет Марк Эверест. – Искусственный интеллект дал нам понимание основных паттернов».

Не заставляйте людей делать то, что можно доверить машинам

Всего за одну гонку технический персонал получает данные по 30-50 млрд показателей. Значительная их часть – не более чем обратная связь от различных систем болида, но в таком потоке очень сложно понять, какие показатели не являются нормальными. Их анализ и поиск аномалий доверили системам машинного обучения Microsoft Azure. Теперь инженеры перестали тратить время на ручную обработку огромных массивов данных.

«Когда вы не так велики, как другие команды, попытка выиграть чемпионат – это действительно захватывающее испытание, – признается Марк Эверест. – Технологии, как мне кажется, – единственный способ сделать это. Обогнать конкурентов нам помогут инновации и более эффективная работа внутри команды».


Тема месяца

Обзор: ИКТ в госсекторе

Рейтинги CNews

• Топ-100 ИКТ-тендеров для федеральных ведомств • Крупнейшие поставщики • ИКТ-бюджеты регионов

Взгляд месяца

Почему идея внутренней разработки себя не оправдала

Александр Глазков

председатель совета директоров, «Диасофт»