L’IA approda in Formula 1, 86% di problemi risolti più in fretta

Nel mondo della Formula 1, ogni millisecondo può fare la differenza tra la vittoria e il podio mancato. Con un’enorme quantità di dati da gestire in tempo reale e sistemi interconnessi che supportano servizi globali come F1 TV, le scuderie e gli organizzatori affrontano continuamente sfide complesse. Oggi l’innovazione tecnologica fa un balzo in avanti grazie all’IA generativa, in particolare attraverso l’uso di Amazon Bedrock, una piattaforma nata per semplificare e automatizzare la risoluzione dei problemi durante le gare.

La sfida: ridurre i tempi di intervento nelle criticità operative

Le criticità tecniche che emergono in Formula 1 possono avere effetti a cascata su varie componenti del sistema, influenzando la trasmissione live, la telemetria in tempo reale e l’aggiornamento delle API. Prima dell’introduzione di uno strumento di Root Cause Analysis (RCA) basato sull’IA generativa, la ricerca e la correzione di un bug potevano richiedere fino a tre settimane, coinvolgendo più team e reparti.

“In passato avevamo un problema ricorrente con il sistema dell’API web. I team dedicavano circa 15 intere giornate lavorative per analizzare i log e identificare anomalie”, ricorda Lee Wright, responsabile delle operazioni IT di Formula 1. L’obiettivo era chiaro: velocizzare il troubleshooting e contenere l’impatto di eventuali malfunzionamenti, garantendo la migliore esperienza ai fan di tutto il mondo.

L’assistente RCA basato su Amazon Bedrock

Per affrontare queste sfide, Formula 1 ha collaborato con Amazon Web Services (AWS) sviluppando un assistente intelligente in grado di identificare le cause principali di un incidente e fornire rapidamente soluzioni mirate. Questa piattaforma sfrutta l’IA generativa integrata in Amazon Bedrock e permette al team di ridurre drasticamente i tempi di analisi e la necessità di intervento manuale.

Grazie all’assistente RCA, la Formula 1 è ora in grado di identificare la causa principale di un problema e rilasciare la patch correttiva in soli 3 giorni, inclusi deployment e testing durante un weekend di gara. Il tempo di triage iniziale è passato da oltre un giorno a meno di 20 minuti, con un calo complessivo dei tempi di risoluzione di circa l’86%.

L’importanza di dati di qualità: le pipeline ETL

Un elemento cardine di questa innovazione è la corretta preparazione dei dati tramite pipeline ETL (Extract, Transform, Load). I dati dei log vengono prima standardizzati, poi filtrati per eliminare le informazioni superflue e infine aggregati per ottenere un quadro semplificato delle performance di sistema. In questo modo, l’assistente RCA ha a disposizione informazioni di alta qualità, riducendo costi e tempi di elaborazione.

AWS Glue e Apache Spark svolgono un ruolo centrale nel processo di trasformazione dei dati, mentre Amazon CloudWatch fornisce una visione unificata dello stato operativo delle risorse, semplificando l’individuazione delle anomalie.

Implementazione RAG e integrazione con strumenti interni ed esterni

Il cuore tecnologico della soluzione risiede nell’Implementazione RAG (Retrieval Augmented Generation), che sfrutta Amazon Bedrock Agents e Knowledge Bases. Questi agenti utilizzano modelli di base (FMs) come Claude 3 Sonnet di Anthropic, in grado di gestire richieste complesse e formati diversificati. L’agente RCA interroga fonti interne (ad esempio database SQL) ed esterne (come tool di monitoraggio Datadog) e può persino creare automaticamente ticket in Jira.

L’interfaccia chat Streamlit: semplicità di utilizzo

L’interazione con l’assistente RCA avviene tramite un’interfaccia sviluppata con il framework Streamlit su Python, offrendo ai tecnici la possibilità di:

• Testare l’interazione con gli agenti AI;
• Visualizzare la cronologia della conversazione e il piano esecutivo;
• Analizzare i log di sistema per un debugging immediato.

La piattaforma mostra le risposte finali in modo neutrale e lineare, nascondendo i passaggi interni per garantire una lettura pulita. Se necessario, è comunque possibile approfondire il “dietro le quinte” del ragionamento dell’agente, verificando i documenti e le fonti utilizzate.

Risultati e vantaggi competitivi

I benefici di questo assistente RCA sono evidenti:

• Riduzione dei tempi di triage da oltre un giorno a meno di 20 minuti;
• Abbattimento dell’86% nei tempi complessivi di risoluzione dei problemi;
• Automazione di processi ripetitivi e ottimizzazione delle risorse umane;
• Maggiore affidabilità dei servizi offerti agli spettatori e ai partner commerciali.

In definitiva, la Formula 1 può ora concentrare le proprie energie su nuove funzionalità e miglioramenti per l’esperienza di gara, dando priorità all’innovazione continua.

Continua a leggere le notizie di Diario Innovazione e segui la nostra pagina Facebook