RaceScope: Optimización de la estrategia de carrera en Fórmula 1 mediante Inteligencia Artificial
Resumen
RaceScope es un sistema de exploración de estrategias pre-carrera para Fórmula 1 que combina un Transformer de predicción de ritmo con simulación Monte Carlo. El motor consta de tres componentes: un perfil paramétrico lineal por piloto-circuito-compuesto que resuelve analíticamente la vuelta de pit; un Transformer por piloto, con cabeza global de respaldo, que predice el ritmo de vuelta de forma no lineal; y un optimizador media-varianza que ordena las candidatas. Los datos provienen de OpenF1 (2023-2024 para entrenamiento, 2025 excluido para validación). El sistema se entrega como una API FastAPI y una aplicación web React. RaceScope is a pre-race strategy exploration system for Formula 1 that combines a lap-pace Transformer with Monte Carlo simulation. The engine presents three components: a linear parametric profile per driver-circuit-compound that solves the pit lap analytically; a per-driver Transformer with a global fallback head that predicts lap pace non-linearly; and a mean-variance portfolio optimiser that ranks the candidates. Data is sourced from OpenF1 (2023-2024 for training, 2025 held-out for validation). The system is delivered as a FastAPI service and a React web application.
Trabajo Fin de Grado
RaceScope: Optimización de la estrategia de carrera en Fórmula 1 mediante Inteligencia ArtificialTitulación / Programa
Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación y Grado en Análisis de Negocios/Business AnalyticsMaterias/ categorías / ODS
KBAPalabras Clave
Inteligencia Artificial, Transformers, simulación Monte Carlo, estrategia de carrera, Fórmula 1, predicción de tiempos de vuelta, degradación de neumáticos, aprendizaje profundo, optimización bajo incertidumbre, FastAPI.Artificial Intelligence, Transformers, Monte Carlo simulation, race strategy, Formula 1, lap time prediction, tyre degradation, deep learning, optimisation under uncertainty, FastAPI.


