F1 Edge Intelligence

UI del cliente del simulador, funciona como mini juego F1
UI de Apex, nuestro dashboard de monitoreo de sensores de carrera
Pool de normalizadores Gemma GGUF
Clasificadores entrenadas sobre data historica
Tunel de cloudflare para exponer todos los servicios desde una sola maquina, logrando el reto completamente on edge.
Simulacion de sensores estandar de F1

Nuestro proyecto empezó a tomar forma a partir de nuestras pasiones e intereses, varios miembros del equipo al ser fanáticos de los autos y F1 nos pareció natural desarrollar nuestro proyecto alrededor de esto.

Este está compuesto por un simulador de carreras de F1 basado en físicas, durante las carreras se emiten eventos a través de replicas simuladas de los sensores estándar usados en las pistas reales.

Una vez que se captura un evento, este se normaliza con un pool de modelos de lenguaje, estos producen outputs estructurados a ser consumidos por un clasificador entrenado en data histórica de estos sensores simulados.

Luego de tener los eventos clasificados, estos se manejan en bloques de información a ser analizada por los modelos de lenguaje para obtener insights de todos los sensores disponibles.

Nuestros retos principales aparecieron en la conexión y pruebas de todas las partes del proyecto, el simulador, su cliente de ThreeJS y el dashboard de analíticas todos deben mostrar la misma información en tiempo real sin contar con un deploy en ninguna cloud, todo son servicios en nuestros dispositivos expuestos sobre un túnel.

Los aprendizajes y la experiencia de este hack se van con nosotros y no podríamos estar mas felices con el resultado.