IINOVAÇÃO | 28.02.2020
Na análise de dados da Fórmula 1,
a diferença entre a vitória e a derrota
La Formula 1 es un deporte global con una audiencia que, en 2019, sumó a nivel global más de 1.700 millones de personas
A Fórmula 1 é um esporte mundial com uma audiência que, em 2019, totalizou mais de 1.700 milhões de pessoas em todo o mundo. Contudo, a F1 não é somente um esporte, pois esconde uma indústria multimilionária baseada na tecnologia mais avançada possível, que vai desde a inovação dos materiais, o design aerodinâmico, as sofisticadas unidades de potência híbridas até os materiais com que são confeccionados os uniformes dos pilotos.
O ambiente da Fórmula 1 faz um uso intensivo das tecnologias mais avançadas no que diz respeito às comunicações e Big Data, e a análise das enormes quantidades de dados produzidos a cada minuto de um fim de semana de Grande Prêmio, o que torna cada competição um evento especial.
Sem a análise de Big Data em tempo real, a F1 atual seria muito diferente. A cada segundo são produzidos centenas de “pontos de dados” em todas as peças relevantes dos carros. Os engenheiros e os analistas de dados, tanto no circuito como na fábrica, a milhares de quilômetros de distância, competem para extrair o máximo de informações e traduzir essas informações em “armas” para a vitória.
Quais são os dados produzidor por um carro da Fórmula 1? Como são analisados os dados provenientes das centenas de sensores espalhados pelos carros? Como a informação obtida é vital para conseguir atingir a meta um segundo antes dos demais competidores?
300
GB de dados produzidos
Quais dados são produzidos em um fim de semana de corrida de F1?
O volume de dados produzidos por cada carro individualmente durante um Grande Prêmio de Fórmula 1 é muito grande. O processo todo iniciou com os cronômetros e os placares. Na década de 1990, houve uma transição para os computadores mais básicos, centrados na interpretação das poucas dezenas de dados recolhidos durante uma prova, até chegarmos à coleta massiva e análise em tempo real da atualidade.
A Fórmula 1 é uma indústria baseada em dados, e sempre foi assim. Contudo, foi somente na década passada que as simulações alcançaram um nível de sofisticação e velocidade a ponto de influenciarem drasticamente o resultado de uma prova.
Hoje, cada carro inclui entre 150 e 300 sensores que produzem milhões de “pontos de dados” todos os fins de semana. Em números, são aproximadamente 300 GB de dados produzidos a cada fim de semana de Grande Prêmio, por cada carro. Se agregarmos a esses dados todos aqueles produzidos em qualquer outro departamento de uma equipe, podemos chegar aos 40 a 50 TB de dados por semana.
Lidar com toda essa quantidade de dados é, sem dúvida, exigente e requer a tecnologia mais avançada, tanto para a própria coleta de dados quanto para seu armazenamento seguro ou as comunicações com o exterior (principalmente com a fábrica e os departamentos de engenharia). Além disso, a potência computacional necessária para realizar a análise de dados em tempo real é cada vez maior.
Por isso, as diversas escuderias se aliaram às empresas especializadas em computação em nuvem e em data analytics. Assim, cada equipe pode confiar em seus partners para delegar certa parte da análise de dados e se concentrar unicamente na competição contra o resto do grid.
Todos esses milhões de pontos de dados compilados pelos sensores no carro são analisados e enviados para os engenheiros. Por sua vez, a partir dos resultados observados, eles dispões de informações para prosseguir com o desenvolvimento adequado dos carros em termos de aerodinâmica, prestações e manuseabilidade, além de obter informações valiosas para o aperfeiçoamento dos carros em cada circuito.
Para termos uma ideia da quantidade de pontos de dados produzidos durante uma corrida de F1, podemos apresentar diversos exemplos. Unicamente no motor de combustão é possível contar entre 40 e 50 sensores que analisam todos os parâmetros críticos, desde as temperaturas instantâneas, pressão, velocidade de rotação, em rotações por minuto, o estado do motor e muito mais.
Esses dados são enviados ao fabricante do motor para sua análise e, também, para saber se a durabilidade do motor será suficiente para terminar a corrida, ou qual a probabilidade de o motor estragar, e estabelecer com maior ou menor exatidão o fim de sua vida útil.
Espalhados por todo o carro é possível encontrar sensores que analisam o fluxo e a pressão de ar, os quais são fundamentais para o departamento encarregado da aerodinâmica; sensores de temperatura nos freios e nos pneus; sensores que registram a velocidade instantânea do carro, do tempo de curva (em cada curva do circuito), a velocidade de rotação de cada roda; sensores que medem as forças G de todo o conjunto.
Existem outros sensores capazes de fornecer a posição do veículo em cada ponto do circuito com precisão de centímetros; outros, informam o desgaste exato de cada pneu; outros, informam as posições exatas dos pedais, uma informação que pode ser contrastada com a que vem do motor, por exemplo; há também sensores dedicados exclusivamente a registrar dados biométricos dos pilotos (ritmo cardíaco, respiração, sudorese etc.) e que servem para detectar se, por exemplo, o piloto corre risco de desidratação.
Análise de Big Data, fundamental para a vitória
A análise de toda essa grande quantidade de dados gerados por cada carro e piloto durante um fim de semana de corrida é a diferença entre a vitória e a derrota. Ao longo dos últimos anos, encontramos dezenas de exemplos de como uma análise adequada dos dados transformou uma corrida aparentemente perdida em uma vitória.
Possivelmente o mais espetacular de todos os exemplos seja o do Grande Prêmio do Brasil em 2012. Sebastian Vettel, o líder do ano juntamente com Fernando Alonso, precisava terminar a corrida entre os três primeiros para ser declarado campeão mundial pela terceira vez consecutiva.
Na primeira volta houve uma batida por trás do veículo, e Vettel ficou por último. A corrida parecia perdida, contudo, os engenheiros entraram imediatamente em ação para verificar, em primeiro lugar, se o carro poderia terminar ou não a corrida. Antes de finalizar a primeira volta do GP, a equipe já sabia o alcance dos danos sofridos e sabia que um problema de equilíbrio poderia afetar os pneus e o motor.
Algumas voltas mais tarde, a equipe já dispunha da solução para o problema e, quando Vettel fez sua primeira parada nos boxes na volta 10, os mecânicos já sabiam o que deveria ser trocado no carro para solucionar o problema. Os engenheiros haviam criado uma estratégia para conseguir o principal objetivo: ganhar o mundial. Mesmo ao passar pela linha de chegara ao sexto, Vettel se transformou no tricampeão mais jovem da história, três pontos acima de Fernando Alonso, que perdeu seu terceiro título mundial.
Além desse exemplo, a análise de Big Data nos Grandes Prêmios de Fórmula 1 é uma ferramenta indispensável para o desenvolvimento dos carros, para o projeto das estratégias da corrida e para melhorar, décimo por décimo, o rendimento do conjunto carro-piloto.
