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Interview du DSI : Michael Taylor, Mercedes-AMG Petronas Formula One

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Michael Taylor, directeur informatique de l’équipe de Formule Un Mercedes-AMG Petronas, est impliqué dans l’informatique derrière la Formule Un depuis plus de 20 ans.

Pendant ce temps, il dit que le plus grand changement est que l’instrumentation et l’analyse de données se sont maintenant étendues à tous les aspects de l’organisation.

Par exemple, le groupe de dynamique des véhicules de Mercedes F1 développe ce que Taylor décrit comme « une sorte de modélisation virtuelle ».  Il déclare : « Nous essayons de nous rapprocher le plus possible d’un jumeau numérique de la voiture, mais c’est très, très difficile à faire parce que la voiture évolue constamment. »

Les données GPS des voitures, et celles des concurrents, sont également à la disposition de l’équipe. L’hippodrome est en constante évolution, dit Taylor. « Les voitures font le tour de la ponte », dit-il. « Lorsque la course se terminera dimanche, nous aurons une combinaison de données de simulation menant à l’événement et de données en temps réel capturées pendant la course. »

Taylor a commencé sa carrière en informatique dans le gouvernement local, mais a saisi l’occasion de rejoindre la Formule Un. Il déclare : « J’ai quitté l’infrastructure informatique beaucoup plus saine du gouvernement local où je m’occupais de systèmes tels que ceux pour le paiement des taxes municipales et je suis allé chez Renault. [the car maker that took over the Benetton Formula One team in 2000]. Pour être honnête, ça m’a ouvert les yeux. »

À l’époque, Benetton était sponsorisé par Novell, et grâce à des connexions dans une boutique de conseil Novell au Royaume-Uni, Taylor a été proposé pour un emploi dans l’équipe de Formule Un.

« Il y a beaucoup d’instinct. Les données sont souvent utilisées comme référence pour étayer cela. »

Michael Taylor, Mercedes-AMG Petronas Formule Un

Il s’est finalement joint à l’équipe en 2002. « C’était le début de ma carrière en Formule Un », dit-il. « Je dois avouer que je n’ai planifié que quelques années. Je n’en étais pas vraiment sûr. J’aimais regarder le sport, mais je n’ai jamais été un grand fan. »

Comme il s’en souvient, à l’époque, il y a eu une explosion des données, ce qui a conduit les équipes à « repousser les limites de la réglementation et ce qui était acceptable et ce qui n’était pas acceptable. Je pense qu’en tant que FIA [motor sport’s governing body] et le sport s’est rendu compte qu’il y avait un besoin de standardisation. »

Mais les données ont toujours existé en Formule Un. « Si nous remontons jusqu’aux années 50, nous n’avions pas d’ECU générant et enregistrant de grandes quantités de données – mais nous avions un chronomètre », explique Taylor.

Les performances des voitures de course de la journée ont été chronométrées tour après tour. Même aujourd’hui, alors que les données sont tout dans le sport de la Formule Un, Taylor déclare: « Le chronomètre est la seule véritable mesure de la performance efficace de votre organisation de nos jours. Le chronomètre ne ment jamais. En fin de compte, tout ce que nous poursuivons dans ce sport, c’est une amélioration du temps qu’il faut à la voiture pour faire le tour de la piste. Maintenant, il y a beaucoup de pistes différentes, beaucoup de voitures différentes, mais c’est finalement de cela qu’il s’agit. »

Les données stimulent les performances de la voiture

La configuration des voitures implique une quantité importante d’entrées du conducteur, ainsi qu’une charge d’entrées techniques. Ceci, dit Taylor, est à la fois axé sur les données et sur l’instinct. « Il y a beaucoup d’expérience, beaucoup d’instinct », dit-il. « Il y a beaucoup d’instinct. Les données sont souvent utilisées comme référence pour étayer cela ou pour corréler.

Le lundi suivant une course, l’équipe procède à la construction de la prochaine itération du jumeau numérique théorique, qui a évolué au cours du week-end. « Il s’agit ensuite d’essayer de rattraper le modèle virtuel pour s’assurer qu’il est représentatif de ce qui s’est passé pendant le week-end de course », dit-il.

Bien qu’il semble que le monde trépidant de la Formule Un implique un cycle de vie de développement hautement itératif, Taylor déclare: « De nos jours, il y a toujours une évaluation des avantages et de la valeur entre attendre de rassembler un certain nombre de mises à jour différentes dans un seul package ou apporter ces mises à jour individuelles aussi rapidement qu’elles sont disponibles. »

Pendant le week-end de course, dit Taylor, « nous avons des ingénieurs en place qui sont soumis à de fortes contraintes de temps – ils ont une abondance de données qu’ils doivent passer au crible très rapidement pour prendre des décisions ».

L’équipe utilise Tibco Spotfire pour visualiser les données, afin de montrer des anomalies ou des données de contour et de les présenter aux ingénieurs responsables de l’aérodynamique, de la dynamique du véhicule et de la stratégie de course.

La voiture évoluant rapidement au cours d’une saison et à chaque course, l’équipe collecte de grandes quantités de données historiques. Taylor dit que l’un des défis est qu’il n’est pas pratique de conserver toutes ces données. Cependant, les données historiques sont importantes du point de vue de l’apprentissage. « Si nous pouvions l’utiliser efficacement, nous savons qu’il y a d’énormes quantités de valeur potentielle à partir de toutes les données historiques enregistrées », dit-il.

Même avec des changements dans la réglementation et le L’évolution constante de la voiture, au niveau le plus empirique, dit Taylor: « Il y a beaucoup de corrélation entre les événements. En Formule Un, vous avez toujours un événement d’accélération, un événement de freinage ou un événement de virage. Et un tour est décomposé en trois secteurs. Ces événements offrent toujours des apprentissages valables car les mêmes événements se produisent à travers une gamme de saisons et à travers une gamme de voitures et de pilotes.

Cela signifie que le premier endroit que les ingénieurs de course explorent comme référence pour le prochain circuit est le trésor de données historiques.

Véritable jumeau numérique

En ce qui concerne l’avenir, parmi les domaines que Taylor aimerait faire évoluer, il y a la capacité de superposer ces données historiques dans un modèle en temps réel de la voiture de course – un véritable jumeau numérique. « Vous sauriez alors quel sera le résultat », dit-il.

Un tel modèle pourrait utiliser l’analyse prédictive pour prédire comment la course se déroulera, dit-il. Selon Taylor, ce modèle pourrait aider les ingénieurs de course, les pilotes et l’équipe à comprendre pourquoi un événement se produit. Par exemple, de telles analyses permettraient à l’équipe de prédire qu’il y aura un dépassement dans deux tours et un peu et de comprendre toutes les raisons pour lesquelles cela se produira.

« Nous n’en sommes pas encore là », dit Taylor. « Mais nous travaillons certainement dans cette direction. »

Au-delà de l’utilisation des données pour améliorer les performances de la voiture, Taylor dit que l’impact de la réglementation financière sur la Formule Un signifie que les équipes doivent être beaucoup plus conscientes des coûts de nos jours. « En 2020, en préparation de l’atterrissage réglementaire de 2021, nous avons travaillé en étroite collaboration avec Tibco pour développer un outil qui nous donnerait effectivement une plus grande visibilité », explique-t-il.

L’outil permet à Mercedes-AMG Petronas d’obtenir une visibilité et un aperçu de l’impact financier de la direction de développement que la voiture de course doit prendre.

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