A Ferrari venceu o Grande prêmio de Singapura, no circuito urbano de Marina Bay, quebrando a sequência de vitórias da Red Bull (RBR). O acerto dos carros, para as características da pista, foi um fator que influenciou no resultado. Muitas informações adequadas para o fim de semana são provenientes de simuladores e predições das condições de corrida, para serem efetivadas em apenas um fim de semana. Fatores adversos, como a temperatura da pista, a chuva e o rendimento dos pneus, podem mudar drasticamente o comportamento do carro em relação ao seu projeto e ao seu acerto. Os dados decisivos,em milissegundos, podem concretizar uma vitória, mesmo não sendo o carro mais veloz da temporada. Foi o que aconteceu nesse domingo (17). Independente da RBR ser o melhor carro, com um piloto espetacular, a vitória não veio desta vez. Os dados para a tomada de decisões podem ter sido fundamentais para o piloto Carlos Sainz obter o sucesso nessa corrida.
A Fórmula 1 (F1), uma das categorias mais velozes do esporte mundial, sempre foi um laboratório para novas tecnologias de ponta no ambiente automobilístico e muitas delas chegaram aos nossos veículos. Itens de segurança e performance, como o sistema de freios ABS, o controle de tração (do inglês Traction Control System - TSC), o câmbio automatizado e o volante multifuncional, vieram direto das pistas de corrida para o nosso cotidiano.
No caso do aprendizado de máquina (machine learning), uma das técnicas pertencentes ao universo da Inteligência Artificial (IA), foi feito o caminho inverso, tornando-se uma ferramenta importantíssima no gerenciamento da grande quantidade de dados provenientes dos veículos, dentro e fora das pistas, desde 2018. Cada milésimo de segundo é decisivo durante um grande prêmio, começando desde os treinos classificatórios até a bandeirada final.
Um carro de Fórmula 1 tem em torno de 300 sensores coletando dados em tempo real, isso significa que a cada segundo deve ocorrer a leitura, o envio e processamento dessas informações quase que instantaneamente. Após todo esse processo vem a tomada de decisão da equipe sobre as ações, sendo que muitas delas devem ser executadas na mesma volta em que o piloto se encontra, como a ida para os boxes por causa do rendimento dos pneus. Em um segundo, o box da equipe pode receber mais de 1 milhão de pontos de dados, equivalentes a 3 GB e devem ser utilizados imediatamente.
A AI pode trabalhar na predição do comportamento do carro e até dos pilotos adversários que, além de prover importantes informações para as equipes, aumenta a experiência dos fãs ao visualizarem os dados que caracterizam a imersão no evento. O vídeo game da F1 (versão 2021) incorporou as habilidades dos pilotos para gerar a nota que os qualificam no jogo.
Uma das grandes responsáveis por essa inovação foi a Amazon com seu produto chamado de Amazon Web Services (AWS).A grande função da IA é entregar aos especialistas um poderoso poder de processamento e extração de informação, permitindo que esses profissionais expandam suas habilidades. Diante dessa grande capacidade de entender os dados, mais variáveis podem ser adicionadas sem comprometer a velocidade e a eficiência de suas análises para as tomadas de decisões.
Cada vez mais os resultados das pesquisas científicas e dos investimentos no campo das IAs vêm tomando formato e se tornando acessíveis para novos setores tecnológicos.
