Com previsões generalizadas de que o mercado de inteligência artificial valerá mais de um trilhão de dólares (R$5,5 trilhões) até 2030, a Fórmula 1 segue desenvolvendo seu relacionamento com a tecnologia disponível. Mas, como as diferentes áreas do esporte estão se adaptando à nova realidade?
Antes de se aprofundar em como a F1 se beneficiou da inteligência artificial, vale a pena entender como o setor de IA está interagindo com o esporte – e por quê.
Alexandre Bonnet, engenheiro líder de soluções da Encord, disse ao Motorsport.com que o escopo do que a F1 oferece como plataforma para IA e machine learning é atraente para aqueles que querem se envolver.
“O motivo pelo qual a F1 é tão atraente é que há uma variedade tão grande de coisas que você pode fazer com todos os diferentes tipos de tecnologia, desde o estágio de fabricação, como peças, análise de qualidade, otimização de processos industriais, fabricação robótica, até as peças de direção reais”, disse ele.
“Em seguida, a otimização real dos projetos de veículos, coisas como o material biomimético que foi lançado nos últimos anos, até a transmissão real, que é, novamente, uma outra rodada de visão computacional e trabalho envolvendo IA que está sendo feito.”
Bonnet também acha que as empresas de IA podem se beneficiar de sua associação com um esporte que sempre foi pioneiro no uso da tecnologia.
“As empresas de IA querem se envolver porque é um esporte complexo: você está na vanguarda, com os carros mais rápidos, os pilotos mais rápidos, todo esse tipo de coisa, o que não se repete em nenhum outro esporte conhecido”, acrescentou.
“As equipes de F1 são especializadas na fabricação de carros e, é claro, elas já têm em casa pessoas especializadas em IA, mas também precisam recorrer a essa experiência externa dos sistemas de aprendizado de máquina mais atualizados e inovadores”.
Lewis Hamilton, Mercedes W14
Foto de: Erik Junius
Equipes de Fórmula 1
A F1 sempre foi um esporte movido a dados: tempos de volta, deltas, velocidades máximas e temperaturas dos pneus. A grande quantidade de informações disponíveis para uma equipe que deseja analisar os números e aproveitar ao máximo os resultados tornava a tarefa um esforço difícil e demorado.
Agora, no entanto, a IA pode classificar essas estatísticas em segundos, como Andrew McHutchon – chefe de ciência de dados da McLaren – explicou em uma entrevista recente no site da equipe.
“Anteriormente, coletávamos dados com os quais não sabíamos o que fazer, mas agora, com a IA e trabalhando com a área de IA da Dell Technologies, podemos processar os dados de uma maneira muito mais rica para extrair aprendizados significativos deles”, disse ele.
“Se for uma decisão relacionada ao pitstop, talvez você tenha apenas um terço de uma volta antes de o carro passar pelo pit lane e, depois disso, você perdeu a janela. Portanto, precisa ser rápido. Você pode ter terabytes e terabytes para analisar, o que pode levar meio dia ou mais para responder a apenas uma pergunta sem IA”.
A F1, em sua essência, tem tudo a ver com ser o mais rápido, e essa velocidade da IA ajuda tanto fora quanto dentro da pista.
“Mesmo quando se trata da equipe, na fábrica, trabalhando no desenvolvimento do carro, a velocidade é importante”, acrescentou McHutchon.
Charles Leclerc, Scuderia Ferrari, 1ª posição, levanta o troféu de vencedor
Foto de: Sam Bloxham / Motorsport Images
“Você pode ter cinco perguntas e, se levar meio dia para responder a cada uma, tudo ficará mais lento. A IA acelera tudo isso, e quanto mais rápido pudermos responder a essas perguntas, mais rápido poderemos desenvolver o carro e mais chances teremos de ganhar campeonatos”.
Fãs da Fórmula 1
A IA certamente pode desempenhar um papel nas corridas do futuro, mas e quanto aos espectadores?
A AWS tem sido uma parceira de tecnologia de inovação da F1 desde 2018 e, um ano depois, lançou o F1 Insights. Usando apenas uma pequena parte dos um milhão de pontos de dados gerados por cada carro, a cada segundo, agora há 23 F1 Insights disponíveis para os produtores de feeds de televisão, incluindo a estratégia de pit previsto, a distância entre os carros para ataque e as estratégias de undercut.
Esses dados estão sendo utilizados para ajudar a experiência dos espectadores, como explica Neil Ralph, gerente de parcerias esportivas da AWS.
“O Drive To Survive atraiu um grande número de novos fãs para a F1 e eles estão tentando descobrir como funciona uma corrida de F1. Usamos os dados para desvendar as complexidades desse espectro de fãs”, disse ele ao Motorsport.com.
“É muito mais difícil descobrir como funciona uma corrida de F1 do que, por exemplo, uma partida de futebol, em que grande parte da atenção está voltada para uma área do campo, enquanto a F1 tem uma pista de 5 km com 20 carros espalhados por ela, de modo que só é possível cobrir uma parte da pista usando vídeo”.
Lando Norris, McLaren MCL38, Max Verstappen, Red Bull Racing RB20, Lewis Hamilton, Mercedes F1 W15, George Russell, Mercedes F1 W15, o restante da equipe na largada
Foto de: Zak Mauger / Motorsport Images
“Portanto, a adição do uso de dados para contar histórias ajuda e aumenta o envolvimento dos novos fãs, enquanto aumenta a experiência dos fãs de longa data. O que a IA nos permitiu fazer foi desvendar as estratégias de corrida, janelas de boxes e undercuts – ao usar esses gráficos na tela baseados em dados, podemos ajudar todos os fãs a entender o que está acontecendo e permitir que os comentaristas de todo o mundo mantenham os níveis de emoção”.
David Croft, narrador da Sky Sports F1 desde 2012, é uma dessas emissoras que agora tem a chance de utilizar os insights oferecidos pela AWS.
“Para mim, a IA é uma grande ajuda para os comentaristas e para o público para ajudar a entender como uma história está se desenvolvendo. Mas o que eu nunca quero ver é ela dizendo às pessoas como a história vai terminar”, disse ele ao Motorsport.com.
“O esporte ao vivo é imprevisível, alegre e desolador em iguais medidas, dependendo de quem você torce. Portanto, desde que nunca estrague o resultado, o que estamos recebendo é fantástico. Isso não tem necessariamente um impacto enorme no meu trabalho, estou comentando, estou no momento, absorvendo dados e transmitindo-os para contar a história”.
“Não há muito o que eu possa ver! Acho que isso é realmente útil em situações como, no passado, Martin (Brundle) e eu fazíamos uma estimativa de quando achávamos que um piloto estaria logo atrás do outro”.
Charles Leclerc, Ferrari SF-24, Lewis Hamilton, Mercedes F1 W15, Sergio Perez, Red Bull Racing RB20, Oscar Piastri, McLaren MCL38, e o restante da equipe na largada
Foto de: Michael Potts / Motorsport Images
“Agora, as informações estão chegando, então todos sabem disso, e elas são obtidas por meio de dados em tempo real e simulações de IA e, na maioria das vezes, são muito precisas. Além disso, quando você diz ‘em quatro voltas fulano vai atacar ciclano’, isso não significa que a história acabou. Significa que você deve se levantar do sofá e começar a se empolgar para que possamos começar a acelerar a narrativa”.
Croft pode estar preocupado com o quanto a IA pode ir longe na previsão da F1, mas até onde ela pode levar à experiência de assistir a um filme? Ralph tem suas próprias ideias sobre isso.
“Não vemos todos os 23 insights da corrida todos os finais de semana, mas quando falamos em personalização e em dar aos fãs a opção de escolher o que eles veem, talvez na plenitude do tempo não seja a equipe de produção técnica da F1 que decida quais gráficos estão disponíveis – os insights estão disponíveis para qualquer pessoa e você decide o que quer ver”, acrescentou.
“Ao olharmos para o futuro, as pessoas estão buscando a personalização da transmissão, permitindo que os espectadores escolham quanto desses dados faz parte da transmissão, talvez por meio de experiências de segunda tela, dando a opção de apenas assistir aos carros ou ter uma enorme quantidade de dados disponíveis”.
Pilotos de Fórmula 1
Com o público saciado e design, desempenho e estratégia dos carros superados, parece que a única coisa na F1 que permanecerá sacrossanta em uma era de IA cada vez presente é o papel do piloto… ou será que não?
Quando o Motorsport.com apresentou essa teoria a Kevin Magnussen, da Haas, ele respondeu: “Será que estamos?
“Se estivermos apenas buscando eficiência, a IA acabará guiando o carro melhor do que nós, não há dúvida sobre isso. Mas, nesse caso, não se trata mais de entretenimento, acho que seria muito chato assistir a uma corrida de F1 comandadas por computadores, eu não teria vontade de assistir isso”.
Kevin Magnussen, Equipe Haas F1
Foto de: Simon Galloway / Motorsport Images
“A habilidade que um ser humano tem para guiar um carro de F1 é fascinante, porque você pode se identificar. Quando assisto a jogadores de futebol, acho que eles são incríveis, sei o quanto sou bom chutando uma bola, e o nível em que eles estão é fascinante. E acho que essa relação tem que existir, caso contrário não há interesse”.
Com a ajuda da IA, as equipes estão desenvolvendo maneiras mais novas e rápidas de analisar dados que podem ser fundamentais para o resultado de um fim de semana de corrida. Todas essas estatísticas podem ser alimentadas pelo maior número possível de softwares, mas todos os resultados produzidos acabam sendo obtidos pelo piloto ao volante.
Muito diferente das corridas de antigamente, a nova maneira de abordar os ganhos marginais é empregar a IA para ajudar nas decisões estratégicas e nas chamadas para os boxes, algo que Kevin Magnussen, da Haas, acredita que só se desenvolverá com o tempo.
“Essas coisas já estão em vigor de alguma forma, mas são feitas manualmente, executando simulações em milhões de cenários diferentes e apresentando uma estratégia sugerida”, disse ele ao Motorsport.com. “No futuro, você poderá ver seu estrategista ser um computador e, mais adiante, poderá ver a IA configurando seu carro e desenvolvendo sua aerodinâmica, mas se tirar esse elemento humano, as pessoas que estiverem assistindo não acharão interessante”.
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