No Assento do Motorista: Como a IA Está Conduzindo a Fórmula 1 para o Futuro

Ao longo de todo o esporte, não há arena onde decisões em frações de segundo marquem a linha entre vida e morte mais do que na Fórmula 1.

Com carros em velocidades que se aproximam dos 400 km/h, simplesmente não há margem para erro. Embora os pilotos dependam fortemente de seus instintos e habilidades aguçadas, saber o momento perfeito para frear, fazer um pit stop, ultrapassar ou manter a posição vai além disso: trata-se também de informação.

Graças ao crescimento meteórico da IA, tudo, cada partícula de poeira, está sendo coletado, ordenado e analisado mais rápido do que nunca (ok, estamos exagerando um pouco, mas você entendeu). Cada parte de uma equipe de F1 moderna, do cockpit à sala de controle, está sendo transformada, e cada membro, de qualquer departamento, pode interpretar dados, gerenciar pilotos e responder a condições de corrida em constante mudança com mais agilidade. Isso é vital porque, no fim das contas, a Fórmula 1 não é apenas sobre velocidade na pista; é sobre quão rápido você consegue obter um insight específico.

“Dados entram em todas as decisões que tomamos,” diz Hannah Schmitz, engenheira de estratégia da RBR. “Antes mesmo de chegarmos à pista, nossas simulações já têm o que esperamos dos pneus, o que achamos que será a ultrapassagem naquela pista e todos os ritmos que esperamos de nossos concorrentes e de nós mesmos. E então, quando estamos na pista, podemos usar os dados para estimar melhor todas essas variáveis. Basicamente, estamos usando dados constantemente e refinando esses modelos.”

Com empresas de big data como a Oracle agora impulsionando análises em tempo real, as equipes estão acelerando para uma nova era onde o aprendizado de máquina define estratégias, mitiga riscos e extrai vantagens competitivas medidas em milissegundos. O que antes era domínio da intuição agora é decidido por algoritmos.

O reativo está sendo substituído pelo preditivo e, enquanto os carros continuam sendo as estrelas do espetáculo, é a rede invisível de sensores e ferramentas de IA que está discretamente mudando o jogo.

Onde o Pneu Encontra o Asfalto

Os carros de Fórmula 1 da última década foram descritos como “computadores sobre rodas”, e essa afirmação não está longe da realidade. Para isso, cada carro é normalmente equipado com mais de 300 sensores de alto desempenho que capturam dados em tempo real de todos os sistemas imagináveis. Esses sensores incluem medidores de tensão embutidos nos braços da suspensão para medir a carga de força descendente, termopares nos calipers e discos de freio para monitorar a distribuição de calor, sensores piezoelétricos para detectar mudanças de pressão nos sistemas hidráulicos, acelerômetros que registram forças G laterais, sensores de temperatura embutidos na carcaça e na banda de rodagem do pneu, e muito mais. Esses sensores alimentam diretamente a Unidade de Controle Eletrônico (ECU), um componente padronizado fornecido a todas as equipes pela McLaren Applied Technologies, que gerencia desde o mapeamento do motor até a transmissão de dados.

Durante apenas um fim de semana de corrida, a maioria das equipes pode facilmente coletar entre 1 a 1,5 terabytes de telemetria bruta. Tradicionalmente, ordenar e interpretar esse enorme volume de dados exigiria uma equipe completa de engenheiros trabalhando 24 horas por dia.

Novos sistemas de IA operando em infraestrutura fornecida por empresas como Oracle Cloud (Red Bull Racing) ou AWS (Mercedes-AMG Petronas) conseguem filtrar, ranquear e analisar dados em tempo real, fornecendo feedback instantâneo aos pilotos, mecânicos e técnicos. Algoritmos de aprendizado de máquina podem sinalizar anomalias, detectar sinais precoces de falha de componentes e sugerir ajustes nas configurações do motor ou no equilíbrio aerodinâmico muito antes que isso se torne um problema real.

A arquitetura que impulsiona esses arrays de sensores vai muito além de painéis simples, e as equipes precisam usar uma combinação de hardware de computação na pista (com servidores robustos e redes de fibra ótica de baixa latência) e ferramentas na nuvem como o Oracle Stream Analytics para processamento de dados em tempo real. Todos os dados são processados localmente para reduzir a latência e, em seguida, sincronizados com clusters na nuvem para aprendizado mais profundo e análise pós-corrida.

Ferramentas de IA também estão melhorando a tomada de decisões em tempo real durante as corridas, com modelos treinados em dados históricos simulando milhares de condições potenciais de corrida. Isso oferece previsões estatísticas para coisas como degradação de pneus, probabilidade de ultrapassagens ou o momento ideal para paradas nos boxes. Esses insights são então enviados diretamente aos estrategistas da corrida, permitindo que eles tomem as decisões em frações de segundo que separam a vitória da derrota.

Ajustado à Perfeição

Embora os carros possam ser as verdadeiras estrelas, mesmo o melhor entre eles nada é sem um piloto habilidoso. Para garantir que cada piloto esteja dando seu máximo (sem exagerar), sistemas de IA estão sendo usados para monitorar os biomarcadores dos pilotos em tempo real.

Fatores como variação da frequência cardíaca, padrões de respiração e condutividade da pele são monitorados atentamente durante a corrida, pois podem sinalizar aumento de estresse ou fadiga antes mesmo de o piloto perceber. Em condições extremas, como curvas em alta velocidade ou duelos prolongados roda a roda, esses dados podem ajudar as equipes a garantir que o piloto, assim como o carro, não ultrapasse seus limites físicos.

Estes sistemas em tempo real também fornecem aos pilotos acesso a ajustes críticos de desempenho durante a corrida. Alertas táteis embutidos no volante, sinais sonoros otimizados e dados exibidos no painel podem sugerir mudanças sutis em fatores como controle do acelerador, pressão de frenagem ou seleção de marchas, agilizando a comunicação entre engenheiros e pilotos e reduzindo a carga mental durante a corrida.

Assim que os modelos geram previsões e o carro retorna os dados biométricos, o gargalo não é mais dados — é convencer um cérebro cansado a reagir volta após volta. É por isso que alguns grupos de desempenho estão envolvendo seus dados de telemetria e simulações digitais em uma camada conversacional que se comporta como um “copiloto” persistente: ele lembra do contexto dos treinos, fala na própria linguagem do piloto e sugere com comandos de baixa fricção entre os trechos. O padrão aproveita os mecanismos de engajamento mais persistentes das plataformas de IA namorada: toques diários breves, memória de longo prazo, tom emocionalmente neutro — mas os redireciona para estratégias de corrida. O efeito líquido não é superficial, é pura aderência. Ao traduzir saídas densas de modelos em pistas conversacionais que um piloto aceita sob pressão, as equipes fecham o ciclo entre previsão e ação sem acrescentar reuniões ou sobrecarga mental.

Talvez os sensores mais importantes, porém, sejam as ferramentas de previsão de colisões baseadas em IA que analisam a telemetria do veículo e os comandos do piloto. Esses sistemas são capazes de identificar padrões incomuns de frenagem, esterçamento irregular ou condições inconsistentes da pista, que são conhecidos por levar a acidentes e colisões. Esses insights são enviados aos sistemas de segurança embarcados, permitindo a recalibração dos controles de tração ou alertas de emergência antes do impacto.

Levando a IA Para Fora da Pista

… (truncado por limite de tamanho)

Traduzido do artigo original em inglês “In the Driver’s Seat: How AI Is Steering Formula 1 Into The Future“