Os campeonatos de F1 são cada vez mais decididos pela forma como as equipes usam as novas tecnologias – NECN #ÚltimasNotícias

• Os projetos dos carros são debatidos virtualmente antes de serem carregados em um programa que simula o fluxo de ar ao seu redor.
• Outros sistemas de software testam cada porca e parafuso em diferentes condições climáticas para garantir que o projeto resistirá durante uma temporada inteira.

O automobilismo nem sempre foi uma demonstração de engenharia de precisão.

“Vinte anos atrás, você construiu o carro e descobriu que um osso da sorte passaria por uma parte da carroceria; perfure-o e você descobrirá que os eixos estão no lugar errado”, disse o CEO da Williams, James Vowles, ao “Inside Track” da CNBC.

No entanto, com 24 corridas incluídas na temporada moderna da Fórmula 1 e um limite de quanto dinheiro você pode gastar competindo, mesmo pequenos erros podem custar títulos. Para evitá-los, as equipes dependem cada vez mais de ferramentas digitais. Os projetos dos carros são debatidos virtualmente antes de serem carregados em um programa que simula o fluxo de ar ao seu redor. Enquanto isso, outros sistemas de software testam cada porca e parafuso em diferentes condições climáticas para garantir que o projeto resistirá durante uma temporada inteira.

“Quando pensamos que encontramos um design com bom desempenho, construímos uma versão de 60% e a colocamos em um túnel de vento”, disse Dan Keyworth, diretor de tecnologia de negócios da McLaren, à CNBC, acrescentando que esses protótipos são equipados com centenas de sensores. que permitem aos engenheiros de software simular o desempenho do carro em diferentes cenários.

Ao contrário de um carro totalmente construído, que não poderia ser voado ao redor do mundo para testes, esses “gêmeos digitais” permitem que as equipes modelem as condições nas quais o carro real precisará funcionar. “Há muitas coisas que você analisa ou trabalha antes de chegar à pista, incluindo passar algum tempo no simulador”, disse o piloto da Red Bull, Max Verstappen. “Você realmente tenta otimizar o carro assim que ele atinge o solo.”

Fazer isso com um gêmeo digital permite que as equipes desenvolvam estratégias para diferentes circuitos. Carros projetados para pistas rápidas como Silverstone, na Grã-Bretanha, não terão a aderência e a força descendente necessárias para lugares como Mônaco, onde os pilotos precisarão usar toda a largura da pista. Com 24 corridas agendadas e apenas alguns dias entre elas, a previsão do desempenho da pista é fundamental para garantir que os engenheiros estejam prontos para fazer as alterações necessárias.

Também permite que adaptem estratégias em tempo real. Embora as equipes possam ter até 60 funcionários operacionais na pista nos dias de corrida, cada uma se comunica com os analistas na sede. “Temos links diretos de dados transmitidos em tempo real da pista de corrida para nossa sala de controle de missão”, disse Ben Waterhouse, chefe de engenharia de desempenho da Red Bull. “Todos estarão olhando para seus computadores e fornecendo feedback aos engenheiros da pista com recomendações que podem ser aplicadas no carro de corrida”.

Essas recomendações tornaram-se mais precisas à medida que as equipes passaram de cronômetros e termômetros portáteis de motor para sensores automotivos que produzem 1,1 milhão de pontos de dados por segundo. “É aqui que a IA e o aprendizado de máquina são muito poderosos porque são capazes de reagir muito mais rápido do que os seres humanos”, disse Vowles. “No entanto, há áreas onde a heurística humana é necessária, por exemplo, se houve um acidente, um humano pode analisar isso muito rapidamente e determinar se haverá uma bandeira vermelha”.

Com o limite de custos limitando os orçamentos a US$ 135 milhões por ano, automatizar tarefas repetitivas é crucial para garantir que as equipes usem seus recursos de forma eficiente. Os engenheiros já entregaram a tarefa de prever os custos de inventário e organizar o transporte às máquinas, enquanto os analistas estão usando algoritmos de reconhecimento de padrões para determinar quando outras equipes provavelmente irão para os boxes durante uma corrida.

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Quando funciona bem, a regulamentação pode levar as equipas a encontrar novas formas de utilizar estas tecnologias.
“Antigamente podíamos nos dar ao luxo de assumir um risco bastante grande em termos de – vamos obter um benefício de desempenho com isso?” disse Waterhouse. “Mas o que as regulamentações mais recentes fizeram foi nos forçar a mudar a forma como encaramos a inovação; a estarmos muito atentos aos custos e a focarmos muito mais na eficiência.”

À medida que a IA e outras tecnologias melhoram, encontrar maneiras de implantá-las determinará cada vez mais os campeonatos de F1. As empresas de tecnologia correram para ajudar as equipes, assinando uma série de novos acordos de patrocínio somente nos últimos dois anos. Ao contrário das empresas de tabaco que patrocinaram as gerações anteriores de equipas de F1, as empresas de tecnologia estão em jogo. A gigante da computação em nuvem Oracle não está apenas pagando US$ 300 milhões para ser o patrocinador principal da Red Bull, mas também dando-lhes acesso à infraestrutura em nuvem e experiência em IA. A parceria do Google com a McLaren baseia-se em princípios semelhantes, fornecendo tecnologia e experiência em troca de uma plataforma global onde podem testá-la contra os seus concorrentes empresariais.

Esta é uma nova era, não apenas para a F1, mas para o esporte. Os maiores competidores não são mais os melhores atletas ou estrategistas superiores, mas os mais inovadores.