La logica di una scelta – Seconda parte

La logica di una scelta – Seconda parte

Maranello, 27 settembre – Ieri abbiamo pubblicato la prima parte dell’intervista con Neil Martin, in cui il responsabile del reparto Sviluppo Strategie Operazioni ci spiegava come si svolge il lavoro di definizione delle strategie di gara durante un Gran Premio. Oggi cerchiamo di capire come, attraverso la storia personale di Neil, si è arrivati ad avere un’organizzazione del lavoro che consenta di massimizzare le opportunità che si possono presentare durante una gara e, nello stesso tempo, di minimizzare i rischi. Tenendo sempre presente che non tutto è prevedibile e codificabile: altrimenti la Formula 1 non sarebbe uno sport!

La formazione universitaria di Neil è puramente matematica ma la passione per la Formula 1 era già presente nel giovane studente. “Dopo aver terminato il mio corso di laurea in Matematica e Informatica, iniziai presso l’Università di Southampton un Master of Science in ricerca operativa nel 1994-1995 in cui dovevo applicare queste tecniche ad un caso reale” – racconta Neil – “Poiché mi piaceva molto la Formula 1 chiesi al mio supervisore, nel caso avessi trovato una squadra come sponsor, se potesse essere considerato un problema sufficientemente complesso dal punto di vista matematico quello relativo alla gestione della strategia di una gara. La risposta fu affermativa e così scrissi a diversi team: la McLaren rispose positivamente. Mi dettero alcune informazioni cartacee relative alle corse e dovetti compilare a mano moduli con tutti i giri di ogni vettura in ogni sessione, suddivisi nei vari settori: all’epoca l’OCR era ancora poco preciso ed erano più i costi in termini di errori che i benefici che si potevano avere impiegandolo. Ricordo che avevo realizzato un modello da cui si desumeva che le squadre si fermavano troppo presto per il rifornimento, perdendo l’opportunità del rifornimento gratis all’inizio della corsa in quanto non si perdeva tempo nel riempire il serbatoio. Una volta fu possibile dimostrare, usando soltanto i dati pre Gran Premio, che la McLaren avrebbe dovuto fare solo una sosta, cosa che realizzarono solamente a gara terminata: allora s’interessarono decisamente alla mia ricerca e, una volta completato il master e fatti un paio di contratti di collaborazione, mi assunsero nel team nell’ottobre del 1995”.

“Nei primi algoritmi che avevo definito c’erano i dati relativi ad una sola vettura, su una data pista con i parametri legati all’effetto peso, al carico di benzina, al tempo necessario per il rifornimento di carburante e per le operazioni durante il pit-stop, al tempo perso nella percorrenza della pit-lane e a quello legato al degrado degli pneumatici. Nei fatti, serviva a dare una risposta semplice: la strategia A è più veloce a fine gara di quella B?” – prosegue Neil – “Si trattava di un’applicazione che funzionava su un computer non connesso alla rete e veniva lanciata dagli ingegneri di pista prima della corsa. Successivamente furono introdotte diverse novità ma la svolta si ebbe con l’impiego delle tecniche Monte Carlo, a partire dal 1998. Ciò permise di prendere in considerazione tutte le vetture partecipanti alla gara, modelli di traffico, neutralizzazioni, sorpassi e altri eventi casuali. I risultati furono interessanti, anche perché quando ci si muove all’interno della stocastica vengono fuori cose del tipo ‘se scegliamo di fare una strategia su due soste abbiamo il 20% di possibilità di finire primi o secondi ma se rimaniamo bloccati nel traffico verosimilmente finiamo settimi o peggio; se invece puntiamo su una sosta unica allora molto probabilmente finiamo in terza o quarta posizione ma è altrettanto difficile vincere quanto finire la corsa oltre il settimo posto’. Per la prima volta la simulazione permette di visualizzare il rischio associato a ciascuna opzione e, pertanto, si poteva tenere in considerazione la volontà della squadra di prendere certi rischi. Era un bel passo avanti anche se significava mischiare un po’ le carte: prima gli ingegneri avevano davanti a loro l’affermazione che la strategia ad una sola sosta era più veloce di quella a due, netta ancorché rozza”.

“Fino a quel momento lo sviluppo era fatto integralmente off line e le analisi svolte prima della gara; non c’erano dati che potessero essere inseriti automaticamente in tempo reale, bisognava battere sui tasti i distacchi dalle vetture che ci interessavano giro dopo giro per capire se eravamo in anticipo o in ritardo sulla nostra previsione” – dice Neil – “Quando gli ingegneri che lavoravano in pista chiesero di avere qualcuno insieme a loro durante il weekend di gara avevo scritto così tanto software che la scelta non poteva che ricadere su di me. Nel 1999 non esisteva una comunicazione diretta fra il muretto e il box per illustrare una strategia così dovevo fare la spola con i fogli di carta in mano e cercare di spiegare gridando nelle orecchie di chi di dovere che cosa pensavo si dovesse fare. Per fortuna nel tempo gli strumenti sono progrediti, tutti i computer sono stati connessi fra loro e la situazione è migliorata ma lo step vero è stato quando, nel 2001, la FOM ha fornito per la prima volta i dati di tutte le vetture in formato elettronico in tempo reale, il che ha consentito di affrontare la gestione della strategia durante la gara in maniera molto più efficace. Anche grazie a monitor sempre più definiti è stato possibile eseguire simulazioni Monte Carlo per rispondere a domande come ‘data la situazione nel giro attuale, qual è la cosa migliore da fare se il nostro concorrente principale sceglie di fare tre soste?’, oppure ‘Qual è la strategia migliore che può scegliere il nostro avversario?’. Il passo successivo è stato poter lavorare dalla fabbrica, in una sala controllo che viene definita qui da noi Remote Garage, dove le persone possono monitorare vari aspetti della prestazione della vettura, tutte comunicando via intercom con la pista. Da qui, la quantità di dati disponibili è aumentata così come è migliorata l’affidabilità dei modelli: tutto questo settore è cresciuto in maniera organica”.

La notorietà di Martin al grande pubblico arrivò nel 2005, quando una strategia inviata da Neil via email al muretto McLaren permise a Kimi Raikkonen di vincere il Gran Premio di Monaco. “Onestamente scoprii la cosa solamente il lunedì quando un mio amico nella squadra mi disse che ero sul Daily Telegraph: pensavo scherzasse ma a metà mattinata mi fecero avere una copia del giornale sulla mia scrivania” – sorride Neil – “Ero sorpreso perché non era accaduto nulla di diverso da quanto avevo fatto fine settimana dopo fine settimana per i quattro anni precedenti! Mi fece sorridere anche il modo in cui gli eventi erano stati riportati: è vero che alcune cose erano esatte ma diciamo che lo svolgimento era descritto in maniera diversa da come me lo ricordavo io!”

A Maranello Neil non si occupa solamente di strategie: “Oggi sono a capo di un gruppo di tecnici che agisce in un certo senso come consulenti per tutta la squadra. C’è un mix ben bilanciato fra modelli matematici e ingegneria software: cerchiamo di guardare ad ogni area di attività, cercando di dare supporto dove possibile attraverso l’osservazione dei processi, cercando di tipizzarli in modelli e, quando è possibile, ottimizzandoli o introducendo ulteriori elementi di comprensione, di gestione o software che possono in definitiva migliorarli”.

Algoritmi, simulazioni Monte Carlo, remote garage, eccetera: tutti elementi che rendono le scelte strategiche sempre più logiche: da suffragare, da prendere e da spiegare a posteriori. Vero è, peraltro, che la Formula 1 resta uno sport e, come tale, si ricordano più facilmente le scelte sbagliate piuttosto che quelle giuste, ancora di più se chi le prende sta seduto su un muretto glorioso ma, a volte, scomodo come quello della Scuderia Ferrari.

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