Zapata AI Sense y la innovación en ingeniería generativa son elementos clave para los esfuerzos de las compañías para que el equipo Andretti gane más carreras en la tercera temporada de NTT INDYCAR SERIES
Zapata Computing, Inc. ("Zapata AI”), la compañía de software de IA generativa industrial que desarrolla soluciones y aplicaciones para resolver problemas a escala industrial de las empresas; y Andretti INDYCAR, la organización de deportes de motor ganadora del campeonato, anunciaron hoy planes para su tercera temporada de la NTT INDYCAR SERIES, ya que buscan aprovechar el progreso de la temporada pasada a través de la innovación en ingeniería y tecnología.
El punto focal de su trabajo conjunto esta temporada es aplicar las soluciones y la experiencia de IA generativa industrial de Zapata AI para darle al equipo Andretti INDYCAR una ventaja competitiva en la búsqueda de carreras ganadoras. Trabajando en la pista, en la unidad de ingeniería móvil del Centro de Comando de Análisis de Carrera, y virtualmente desde sus diferentes ubicaciones, los equipos de ingeniería y competencia planean usar Zapata AI Sense, que se ejecuta en la plataforma Orquestra® de la compañía, y otras herramientas para construir una pila de tecnología para casos de uso específicos, incluida la estrategia de carrera y la generación de señales de datos.
"A medida que nos acercamos a nuestra tercera temporada trabajando con Zapata AI en nuestro programa INDYCAR, estamos ansiosos por continuar utilizando su experiencia para afinar el rendimiento en los fines de semana de carreras", dijo Michael Andretti, CEO y presidente de Andretti Global. "El objetivo, como lo ha sido desde el primer día de esta relación, es trabajar hombro con hombro con el equipo de IA de Zapata para convertir la innovación tecnológica para casos de uso específicos en resultados 'reales' en la pista".
Los aspectos más destacados de la temporada 2023 incluyen:
- Sensores virtuales: Los equipos aprovecharon la IA generativa para generar datos precisos en tiempo real para una variable clave de la carrera que, de otro modo, no se habría podido medir con sensores físicos.
- Toma de decisiones: La implementación de las soluciones de IA generativa industrial de Zapata AI fue una de las tecnologías clave para permitir predicciones rápidas para respaldar la toma de decisiones utilizando datos históricos y de transmisión en vivo.
- Integración y mejora de la infraestructura de datos: Los equipos de Zapata AI y Andretti exploraron nuevas oportunidades basadas en datos en estas áreas.
- Capacidades analíticas y predictivas (dentro y fuera de la pista de carreras): Estas capacidades se mejoraron con innovaciones en la integración de bases de datos, herramientas DevOps para el procesamiento y monitoreo de datos en vivo, y la integración de modelos de IA generativa y general. Todo esto fue posible gracias a la computación perimetral local y se adaptó a las necesidades particulares de Andretti para seguir siendo competitivo y superar los límites en múltiples circuitos de carreras de automóviles en todo el mundo.
"Estamos entusiasmados de seguir aprendiendo de Andretti y continuar nuestro progreso conjunto y tangible para resolver los desafíos tecnológicos que enfrentamos", comentó Christopher Savoie, CEO y cofundador de Zapata AI. "La IA generativa industrial tiene el potencial de permitirnos generar las mejores soluciones posibles basadas en los datos disponibles para optimizar factores críticos, como la forma de mantener el consumo de combustible al mínimo mientras se mantiene una estrategia de parada en boxes y la creación de sensores 'virtuales' para predecir el ángulo de deslizamiento de un automóvil cuando toma curvas a altas velocidades. Y esos son solo dos ejemplos. Hay muchos más que abordaremos esta temporada".
"El equipo de IA de Zapata ha sido un socio excepcional en la actualización de nuestra infraestructura de estrategia de carrera para aprovechar las últimas herramientas de análisis, transmisión de datos e IA generativa", dijo Eric Bretzman, Director Técnico de Andretti Global. "Su plataforma Orquestra ha sido un entorno ideal para administrar nuestros datos e integrar las herramientas de código abierto más aplicables disponibles, además de realizar pruebas comparativas y probar los cambios que realizamos en la arquitectura."
De cara a la temporada 2024 que comenzará con el Gran Premio Firestone de San Petersburgo, se espera que algunas de las iniciativas de mayor impacto incluyan:
- Transmisión de datos y aplicaciones de aprendizaje automático: el análisis en tiempo real basado en datos de transmisión en vivo puede agilizar los procesos de toma de decisiones y proporcionar información sobre la que se puede actuar de inmediato, lo que podría ofrecer una ventaja competitiva
- Capacidades predictivas para tiempos de vuelta, ocurrencias de banderas amarillas y degradación de neumáticos
- Simulación de sensores virtuales mejorada con IA generativa, con la inclusión de más funciones estáticas y relacionadas con la pista
Inclusión de herramientas de monitoreo de rendimiento de datos y capacidades de monitoreo de transmisión en vivo.
Fuente: Zapata
