Egyre inkább a technológia dönti el az F1 bajnokságokat

A mai, 24 futamos Forma-1 szezonban és a jelenlegi költségkorlátok mellett, még a legapróbb hibák is címekbe kerülhetnek. A hibák elkerülése érdekében a csapatok egyre jobban támaszkodnak digitális eszközökre. Az autókat először virtuálisan tervezik meg, és olyan programmal modellezik, amely szimulálja a légáramlást. Más szoftverek minden csavart és alkatrészt más-más időjárási körülmények között tesztelnek, hogy biztosítsák az autó egész szezonon át tartó megbízhatóságát.

„Amikor úgy gondoljuk, hogy megtaláltuk a megfelelő formát, egy 60%-os prototípust készítünk, amelyet szélcsatornában tesztelünk” – mondta a CNBC kérdésére Dan Keyworth, a McLaren üzleti technológiai igazgatója. Ezeket a prototípusokat több száz érzékelővel szerelik fel, ami lehetővé teszi, hogy a szoftvermérnökök különböző szituációkban szimulálják az autó teljesítményét.

A „digitális ikrek” lehetőséget adnak arra, hogy modellezzék azokat a körülményeket, amelyek között a valós autóknak teljesíteniük kell. Ez lehetővé teszi a csapatok számára, hogy az autót az egyes versenyzőkre szabják.

„Sok mindent elemzünk és tesztelünk már a pályára lépés előtt, beleértve a szimulátoros gyakorlást is” – árulta el Max Verstappen, a Red Bull pilótája. „Ezáltal a legjobban optimalizálhatjuk az autót, amint az pályára kerül.”

A digitális ikrek segítenek abban is, hogy különböző versenypályákhoz alakítsák az autókat. Például, míg a gyors pályák, mint a brit Silverstone, minimális tapadást igényelnek, addig a monacói utcai pálya magas leszorítóerőt követel meg. Az előrejelzések révén a csapatok pontosabban tudnak felkészülni a különböző helyszínekre és szükség esetén azonnal tudnak alkalmazkodni.

A csapatok valós időben is képesek alkalmazkodni.

A versenynapokon 60 operatív munkatárs tartózkodhat a pályán, akik folyamatosan kommunikálnak az elemzőkkel az otthoni bázisokon. „Közvetlen adatkapcsolatban vagyunk a versenypálya és a központ között” – mondta Ben Waterhouse, a Red Bull teljesítményért felelős vezetője. „A központban mindenki a számítógépét figyeli, és visszajelzéseket küld a pályán dolgozó mérnököknek, hogy azonnali javaslatokat tehessenek a versenyautóval kapcsolatban.”

Az AI és gépi tanulás segíti ezeket a valós idejű ajánlásokat: a ma használt szenzorok másodpercenként 1,1 millió adatpontot gyűjtenek be. „Az AI és a gépi tanulás jelentősége óriási, mivel sokkal gyorsabban képes reagálni, mint az emberek” – mondta Waterhouse. „Azonban vannak olyan helyzetek, ahol emberi megítélés szükséges, például balesetek esetén, amikor gyorsan dönteni kell a helyes reakcióról.”

A költségkorlátok évi 135 millió dollárra való korlátozása miatt a csapatoknak szükségük van az ismétlődő feladatok automatizálására. Az elemzők például mintafelismerő algoritmusokat használnak arra, hogy előre jelezzék, mikor fognak az ellenfelek a boxba állni.

Az új szabályozások hatására a csapatok folyamatosan újítanak, és költséghatékony megoldásokat keresnek. Az Oracle például nemcsak 300 millió dolláros szponzorációval támogatja a Red Bullt, hanem felhőalapú infrastruktúrát és AI szakértelmet is biztosít. A Google és a McLaren együttműködése is többek között a technológiai és szakmai támogatásra épül.

Ez nemcsak az F1, hanem a sport új korszaka: a legnagyobb versenytársak ma már nemcsak a legjobb sportolók vagy stratégák, hanem a leginnovatívabb csapatok.