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Intervista a Graeme Hackland, direttore IT della Williams F1

 

Intervista di Venturebeat.com

Williams F1 guida la trasformazione digitale nelle corse con AI, quantum
 


“La cosa che mi ha davvero attratto della Formula 1 è che si è sempre trattato di dati e tecnologia”, afferma Graeme Hackland, direttore IT del Williams Group e chief information officer di Williams Racing.

Da quando è entrato a far parte del team di corse automobilistiche nel 2014, Hackland ha messo in pratica questa teoria. Sta perseguendo quella che definisce un’agenda di trasformazione digitale basata sui dati che aiuta i progettisti e gli ingegneri dell’organizzazione a creare un potenziale vantaggio competitivo per i piloti del team il giorno della gara.

 
Hackland spiega a VentureBeat come Williams F1 sta cercando di sfruttare i dati per fare ulteriori progressi sulla rete e come le tecnologie emergenti, come l’intelligenza artificiale (AI) e l’informatica quantistica, potrebbero aiutare in questo processo.

Questa intervista è stata modificata per chiarezza.

VentureBeat: Qual è lo scopo del tuo processo di trasformazione guidato dai dati?

Graeme Hackland: Dieci anni fa, avremmo potuto mettere quattro importanti aggiornamenti di pacchetto sull’auto all’anno. Ora siamo in grado di farlo molto più rapidamente e non dobbiamo aspettare grandi pacchetti di modifiche. La nostra trasformazione digitale si è concentrata sull’accorciare quel ciclo di vita. Si tratta di ottenere qualcosa dal cervello di un designer sull’auto il più rapidamente possibile. Provalo di venerdì; se è buono, resta. Se non lo è, lo perfezioniamo e continuiamo a farlo per tutta la stagione. E quel processo è andato davvero bene.

VentureBeat: Che tipo di tecnologia dei dati stai utilizzando per supportare questo processo?

Hackland: Alcuni di questi sono ciò che in alcuni settori considereresti strumenti standard di data warehousing e business intelligence. Alcuni di questi sono scritti internamente. Al momento, non ho un pezzo di middleware che si trova su tutto il livello. Ma è lì che vogliamo andare, in modo che assolutamente tutto confluisca in questo.

VentureBeat: come sarebbe quel pezzo di middleware?

Hackland: Inizialmente pensavamo a tre domini principali: design, produzione e ingegneria delle corse. E avresti queste tre bolle che parlerebbero tutte tra loro. Ma quello che abbiamo realizzato è che provare a creare data lake non ha funzionato. Non ci ha fornito l’effettiva intelligenza che volevamo, quindi spesso ci riferiamo a pozzanghere di dati. È molto meglio avere molte di queste pozzanghere ben strutturate e che i dati siano ben compresi. E poi, attraverso un livello middleware, possiamo arrivare alle interfacce utente grafiche.

Sul livello del middleware
VentureBeat: Cosa significa questo livello di informazioni per gli ingegneri del team Williams F1?

Hackland: Ci occupiamo di tutto, da cosa guardano fino alla struttura dei dati. E la struttura dei dati è stata una delle nostre maggiori sfide. Ci siamo affidati molto a Microsoft Excel e l’inserimento dei dati da tutte queste altre fonti in Excel è stato molto manuale: ci è voluto troppo tempo. Quindi questo è il lavoro che abbiamo fatto. Non abbiamo reso pubblico con chi stiamo lavorando in quell’area. Parlando pubblicamente di alcune delle cose che stiamo facendo riguardo ai dati e al calcolo, non siamo ancora pronti.

VentureBeat: Come si risolve la domanda build vs buy?

Hackland: Quando sono arrivato alla Williams, eravamo per lo più solo buy. Abbiamo costruito una capacità interna in tre gruppi: produzione, aerodinamica e ingegneria delle corse. Quindi hanno gruppi di sviluppo incorporati e penso che sia davvero importante. Abbiamo valutato se creare una funzione di sviluppo centralizzata. Ma in realtà, sentiamo che averli in questi tre gruppi è davvero importante. E poi mentre costruisci quei gruppi, il pendolo oscilla da solo acquisto perché hai la capacità interna. L’impostazione predefinita ora è che svilupperemo sempre il nostro se possibile. Dove c’è un vero vantaggio competitivo, lo svilupperemmo noi stessi.

VentureBeat: dove potresti scegliere di acquistare tecnologie dati?

Hackland: Alcuni degli strumenti che usiamo a bordo pista sono già pronti . Non è tutto scritto internamente, perché non ha senso scriverne di propri in alcune aree. Ma se non scrivi le tue applicazioni, accetti anche che queste applicazioni vengano utilizzate da più team. Se si tratta di un’applicazione di ingegneria delle corse, è probabilmente utilizzata in Formula 1 e forse anche in altre formule. Quindi non puoi personalizzarlo e non puoi trarne vantaggio competitivo perché anche tutti gli altri hanno accesso ad esso. Quindi a volte li useremo forse come front-end e poi faremo altre cose in background. Quando inizi a combinare quei dati con altre informazioni, è allora che c’è un vero vantaggio competitivo, ed è lì che abbiamo messo le nostre risorse interne.

Su intelligenza artificiale e applicazioni di calcolo quantistico
VentureBeat: E l’intelligenza artificiale? È una tecnologia su cui stai indagando?

Hackland: Nessuna delle squadre parla di intelligenza artificiale se non di sfuggita ; stanno solo menzionando che viene utilizzata l’intelligenza artificiale. Nessuno di noi vuole ancora parlarne e dove lo stiamo applicando. Ma quello che abbiamo detto pubblicamente è che ci sono alcune sfide davvero interessanti a cui l’intelligenza artificiale può essere applicata logicamente e si ottengono subito benefici. Quindi i pit stop, il regolamento: ci sono ruoli che l’intelligenza artificiale può svolgere.

VentureBeat: Puoi darmi un’idea di come l’IA potrebbe essere applicata in F1?

Hackland: Inizialmente, per aumentare gli esseri umani, per fornire agli ingegneri dati più accurati con cui lavorare o per accelerare il loro processo decisionale in modo che possano prendere la decisione giusta più frequentemente. Ho sentito, anche cinque anni fa, che sarebbe stato possibile che l’IA potesse prendere una decisione per il pit stop senza alcun intervento umano. Quindi è possibile, ma non credo che nessuna delle squadre lo farà quest’anno e noi no. Gli ingegneri non sono pronti e gli umani non sono pronti per essere sostituiti dall’intelligenza artificiale. Quindi potrebbe volerci un po’ di tempo per mostrare loro che possiamo farlo. Penso che ci sia ancora quella riluttanza a cedere completamente il processo decisionale, e posso capirlo.

VentureBeat: E le altre aree della tecnologia emergente?

Hackland: Dal mio punto di vista, il calcolo quantistico è un’opportunità davvero entusiasmante per portare il calcolo a un livello completamente nuovo. E se riusciamo ad arrivare prima delle altre squadre, penso che avremo un vero vantaggio. Ci sono cose interessanti che stanno accadendo con alcune organizzazioni [di corse] intorno a questo. Ancora una volta, non ne stiamo parlando pubblicamente, ma il quantum è assolutamente fantastico. Penso che il quantum richiederà un po’ di tempo. Non voglio starmene seduto qui a dire che nei prossimi due anni svilupperemo, progetteremo e faremo funzionare l’auto e faremo l’analisi della corsa su un computer quantistico. Ma un computer ibrido che ha elementi quantistici? Assolutamente sì, e nel giro di un paio d’anni. Sono davvero entusiasta di quello che stiamo già facendo.

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