Launch – Machine Learning at 240 MPH

16 de febrero de 2018

Launch Consulting acelera las decisiones para mantener a Schmidt Peterson Motorsports en el frente de la carrera.

¿alguna vez has estado detrás de un conductor más lento en una carretera sinuosa, sinuoso, incapaz de pasar por millas? Te tienes ansioso. Con cada minuto que pasa, usted desea más fervientemente que había conseguido en frente de ellos en el inicio de la unidad.

Ahora Imagine que su sustento completo depende de estar al frente de la manada. Esto es lo que es como para los conductores de la serie Verizon IndyCar. Donde usted comienza la carrera puede tener un gran impacto en donde usted termina.

Cada fin de semana de la carrera, los equipos pasan horas en las vueltas que califican para fijar la rejilla que comienza, que pone cada conductor en orden según los tiempos más rápidos de la vuelta. Una parte delantera del paquete de inicio puede no garantizar el podio, pero estar en la parte posterior de la manada es más difícil de superar, especialmente en un curso callejero que típicamente ofrece menos oportunidad para pasar. Añadir a que los peligros de estar detrás del tráfico cuando ocurren los accidentes y las oportunidades de contratiempos se multiplican en la parte posterior de la carrera.

Si una meta de carrera crítica es calificar en las tres posiciones delanteras (P1-3), ¿cómo puede un equipo impactar su desempeño para lograr ese objetivo? Esa es la pregunta de la Schmidt Peterson Motorsports eL equipo (SPM) se pregunta continuamente.

SPM pretende ser el equipo de carreras más avanzado tecnológicamente en el circuito de INDYCAR. Este objetivo no es sólo servicio de labios – alimenta una estrategia para ganar que va más allá del coche y la tripulación, a los sistemas y datos que guían decisiones cruciales.

Cada carrera presenta un nuevo desafío con una nueva pista, la configuración del coche, y las condiciones desconocidas. ¿lloverá? Si está nublado, ¿cuánto más fresco será la superficie de la pista? ¿Qué tan rápido es el viento en esta esquina contra esa esquina?

Es esencial reunir y procesar tantos datos como sea posible de los sensores de 300 + del corredor de carreras durante la práctica para hacer ajustes rápidos antes de calificar. Los sensores miden todo, desde temperaturas en diferentes componentes hasta ángulos y pares. Todos ellos tienen rangos óptimos pero pueden variar dependiendo del clima ambiental y las condiciones de la pista.

Todos estos ajustes de afinación deben hacerse rápidamente, entre un par de vueltas. Documentar la nueva configuración, y el rendimiento resultante, es el lado de las carreras que muchos espectadores no ven. Sin embargo, es una apuesta muy alta.

Hasta hace poco, muchos de los ajustes en autos se hicieron basándose en la retroalimentación del conductor combinada con datos de hojas de cálculo manuales, cálculos rápidos y juicio basado en años de experiencia.

Mirando más allá del garaje para soluciones innovadoras, SPM se asoció con Lance Consulting Group una división de la tecnología directa basada en Roseville, para el aprendizaje automático y el análisis avanzado.

Para entender los controladores de rendimiento clave, inicie dashboards construidos para proporcionar información sobre los datos y construir modelos de datos únicos. "continuamos alimentando el modelo de datos con nuevos datos de las sesiones de práctica y los datos históricos", dijo el ingeniero de lanzamiento de datos de Babak Sanae. "entonces comenzamos a usar el aprendizaje automático en los datos de los sensores para predecir el rendimiento basado en la telemetría única producida en cada vuelta, en cada vuelta."

Los ingenieros usan los resultados para hacer ajustes rápidos en la estrategia de autos y carreras, generando vueltas de calificación más rápidas.

Cuantos más datos en el modelo, más precisos serán los resultados en el tiempo. Para facilitar esto, el lanzamiento está evolucionando una plataforma de datos basada en la nube para ingerir más fácilmente la telemetría. El proceso analítico en tiempo real procesa cientos de feeds de datos a medida que se transmiten desde sensores en cada uno de los tres autos propulsados por Honda del equipo. Los ingenieros de carreras podrán concentrarse más en el automóvil — y llegar a la bandera a cuadros — sin las cargas de la entrada y procesamiento manual de datos.

The promising results led Schmidt Peterson Motorsports and Launch to announce last week a multi-year extension of their technical team partnership. The announcement was made in Indianapolis, IN during the 2018 Livery Unveiling at Lucas Oil Stadium – the home of the Indianapolis Colts. View una repetición del evento en vivo de Facebook aquí. Otros asociados del equipo incluyen aceite de Lucas, electrónica de la flecha, AutoNation, Cypress, Lenovo, café de cobre de la luna, y casquillos de la nueva era.

"Estamos bombeados para continuar nuestra larga relación con SPM como el socio de Analytics y aprendizaje de máquinas en el equipo técnico", dijo WUD Pocinwong, CEO de Launch Consulting. "esta extensión de varios años nos da la oportunidad de lanzar sistemas inteligentes que aceleren las decisiones del día de la carrera".

El lanzamiento está utilizando Advanced Analytics en muchas de nuestras soluciones de cliente. No todos ellos tienen la emoción del deporte espectador de las carreras, pero son tan de misión crítica para los clientes que están empoderados por estas soluciones. El lanzamiento está utilizando el procesamiento del lenguaje natural para proporcionar análisis de sentimiento, identificación de entidades y clasificación textual al servicio de mejorar el soporte al cliente. El proceso de la voz-a-texto puede transcribir llamadas, la regeneración y otras penetraciones humanas. El enrutamiento y la priorización de los tickets problemáticos, la focalización de problemas específicos de los clientes, las resoluciones preventivas y el crecimiento de la productividad pueden mejorarse con el aprendizaje automático y el análisis predictivo. La escucha social, impulsada por algoritmos inteligentes de vanguardia, dará a las empresas una manera de conectarse con sus clientes para responder preguntas, resolver problemas, y establecer una relación única y personalizada en tiempo real.

El aprendizaje automático también optimiza las operaciones internas. La colaboración en tiempo real y las soluciones de gestión de documentos se construyen en la nube para mejorar la comunicación y coordinación entre equipos. Pero el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (AI) pueden llevar la productividad del negocio al siguiente nivel, ya que los algoritmos ayudan a los equipos a optimizar, predecir patrones y planificar.

"el surgimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se ha transformado rápidamente de una novedad en un imperativo", dijo el científico del lanzamiento de datos Jared Endicott. "solía ser un reino curioso y peculiar que se asociaba más con la ciencia ficción que los negocios, pero ahora AI se está utilizando para todo, desde los bonos de intercambio de Flash con bots para el mantenimiento preventivo de turbinas eólicas utilizando drones y visión artificial. Las empresas y las organizaciones están encontrando que se dejarán en el polvo si no se adaptan al mundo en rápida evolución de la analítica avanzada. Tengo que admitir, sin embargo, nada de lo que he encontrado hasta ahora en Advanced Analytics es tan épico como un coche Indy mejorado que va 240 millas por hora. "

Acerca del grupo Launch Consulting
Launch, una división de Direct Technology, es una firma de consultoría y tecnología de propiedad de veteranos y operada con la misión de crear experiencias inteligentes que aceleren el crecimiento. Las áreas de práctica incluyen analítica avanzada y aprendizaje de máquinas, consultoría de negocios, desarrollo y integración de la nube, experiencia del cliente, y operaciones y soporte. Nuestros equipos de despliegue rápido son pequeños y ágiles por lo que nos movemos más rápido y tenemos un impacto sobredimensionado. Por favor visítenos en launchcg.com