Prime Video introduce la barra de consumo de combustible en NASCAR

Los fanáticos de Nascar se han acostumbrado a ver velocidad, aceleración y frenado en las transmisiones durante años. Sin embargo, ha habido una medición que ha eludido a las cadenas y a los espectadores durante años.

Hasta ahora.

Los espectadores de las carreras en Prime Video han podido ver el uso de combustible con la introducción de la Barra de Consumo. Los equipos de carreras han medido las tasas de consumo y los niveles de combustible hasta la última onza durante años, pero la metodología se ha mantenido en secreto por razones competitivas.

Sin embargo, Prime Video desarrolló una herramienta de IA utilizando datos de los autos disponibles para los transmisores y los equipos que puede medir millas por galón. La Barra de Consumo hizo una breve aparición durante la primera transmisión de Prime, la Coca-Cola 600 el 25 de mayo. Se ha utilizado con más frecuencia las últimas dos semanas y se desplegará nuevamente el domingo durante la carrera en Ciudad de México.

Steve Letarte, analista de Nascar en Prime y exjefe de equipo de Jeff Gordon y Dale Earnhardt Jr., contribuyó al desarrollo de la Barra de Consumo y la ve como el primer paso para llevar el análisis de carreras a un nuevo nivel.

“Es la primera herramienta verdadera que toma información del auto, realiza cálculos y luego muestra al fanático un cálculo o medición que se está utilizando en el garaje, y afecta al equipo”, dijo. “No hay un sensor en el auto que nos dé millas por galón. Es un cálculo matemático del rendimiento de otros autos”.

El modelo de IA analiza miles de datos de rendimiento por segundo, incluyendo una gama de señales de telemetría del auto, RPM, aceleración y seguimiento óptico de la posición de cada auto. Luego, el modelo evalúa el consumo y la eficiencia de combustible de cada conductor a lo largo de la carrera.

Letarte trabajó con Sam Schwartzstein, analista de "Thursday Night Football Prime Vision" de Prime Video, y Amazon Web Services durante el proceso. Desarrollaron cuatro metodologías que se probaron durante la primera parte de la temporada, que fue transmitida por Fox. Schwartzstein y Letarte luego obtenían los datos de los equipos después de las carreras para ver qué tan cerca estaban hasta que eligieron la que funcionaba mejor.

La Barra de Consumo recibió su prueba más difícil durante la carrera de la semana pasada en Michigan, ya que las últimas 48 vueltas se corrieron sin una bandera de precaución. La mayoría de los equipos hicieron sus paradas finales en boxes con 50 vueltas por recorrer, lo que significaba que los equipos iban a llegar al final de sus carreras de combustible en la bandera a cuadros.

“Proyectamos que William Byron se quedaría sin combustible, lo cual sucedió, y luego estábamos al filo de la navaja con Denny Hamlin. Y luego ver el camión empujarlo de regreso al carril de la victoria al final, sabiendo que estaba tan cerca como pensábamos.

Qué manera tan genial de ver esta función cobrar vida y elevar las transmisiones de NASCAR”, dijo Schwartzstein. Alex Strand, productor coordinador sénior de deportes en vivo de Prime Video, también ve la Barra de Consumo como la primera herramienta de muchas que Amazon y Prime Video pueden desarrollar para su cobertura. Prime Video está en el primer año de un acuerdo de siete años para transmitir cinco carreras por temporada. “Es realmente genial vivir en un mundo donde nos muestra que todo es posible. Estamos comenzando con algo que nos entusiasma mucho, pero nos está llevando por un camino que abrirá nuevas puertas para nosotros”, dijo. “Creo que eso es lo que realmente nos emociona, decir: ‘OK, hemos tenido éxito en el Año uno con una función que ha resonado con los fanáticos desde el principio’. Eleva la mesa para nuestra temporada baja”. Después de la carrera del domingo en Ciudad de México, la cobertura de Prime Video para esta temporada concluye con la carrera en Pocono el 22 de junio. ___ Deportes en español AP: https://apnews.com/hub/deportes Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.

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