O novo gráfico AWS 'Driver Performance' foi exibido pela primeira vez na transmissão do GP da França de Fórmula 1 no fim de semana passado.

Os dados, sugerindo informações como o desempenho dos pilotos, atraiu a atenção de alguns comentaristas, incluindo o ex-piloto Martin Brundle da Sky. Max Verstappen levou seu carro a 98,7% do limite nas curvas, enquanto a porcentagem de Lewis Hamilton foi de apenas 97,1%.

Reagindo sobre a novidade, Brundle disse: "Sim. Certamente são alguns dados. Não faço ideia de onde vêm, mas é o que diz."

Enquanto os mais céticos questionam a veracidade de uma série de gráficos de dados da F1, mais especialmente no que diz respeito ao desempenho dos pneus, as pessoas por trás disso dizem que na verdade os números estão muito mais próximos da realidade do que alguns pensam.

O respeitado engenheiro Rob Smedley, diretor de sistemas de dados da F1, disse recentemente que as equipes ficaram impressionadas com o que foi apresentado aos fãs.

"Foi muito interessante, na verdade, porque quando começamos isso, havia muitos comentários de: como eles podem fazer isso?", disse ao Motorsport.com.

"Mas o que começou a acontecer depois que esses gráficos de desempenho dos pneus começaram a aparecer foi, e obviamente eu tenho muitos amigos, especialmente técnicos que trabalham nas equipes, comecei a receber algumas mensagens dizendo 'Como você fez então? Porque, quando olhamos para trás, isso é bastante preciso!”

Julgando os pilotos

Mas embora avaliar componentes dos carros e pneus seja algo que podem ser medidos corretamente, o desempenho de um piloto é um pouco diferente, pois pode ser muito mais subjetivo - e muito mais complicado.

A AWS junto com a F1 deixam claro que o objetivo do gráfico é oferecer uma visão de como cada piloto está explorando o desempenho do seu carro.

Portanto, a ideia final é descobrir se, por exemplo, George Russell, que se classificou em 10º com uma Williams, está fazendo um trabalho tão bom quanto Max Verstappen ao conquistar a pole position.

Para que isso seja devidamente julgado, um conjunto de dados completo precisa ser elaborado para avaliar o desempenho da Williams e do Red Bull, de modo que o papel do carro possa ser removido da equação.

Smedley explicou em uma postagem recente no blog da AWS sobre os dados elaborados para o gráfico de desempenho dos pilotos.

"Vejamos um exemplo simples: se o piloto X na frente do grid no melhor carro é capaz de completar um tempo de volta de 1m30s extraindo 100% do desempenho de seu carro, então se ele extrair menos do que o carro permite, os tempos de volta serão mais lentos", disse ele.

“Neste exemplo simples, vamos apresentar que o piloto X extrai apenas 91% do desempenho máximo e o resultado no tempo de volta será três segundos mais lento e, portanto, uma volta em 1m33s.”

“Agora pegamos o piloto Y, que está no carro mais lento do grid. Nesse caso, o piloto Y só consegue atingir o tempo de volta de 1m32s, mesmo quando explorando 100% do desempenho de seu carro. Por outro lado, quando piloto Y explora apenas 91%, seu tempo de volta cai para 1m35s.”

"Vamos dar um exemplo do resultado de classificação de valor nominal dos pilotos X e Y como sendo tempos de volta de 1m31.1s e 1m32.3s, respectivamente. Traduzindo isso pura e simplesmente para o gráfico, resultaria no seguinte:”

"O piloto X está levando seu carro a 96,7% do máximo. O piloto Y está levando seu carro a 99,1% do seu potencial.”

"Portanto, o piloto Y está 1,2 segundos atrás do piloto X no grid onde, na realidade, o piloto mais lento explorou seu carro em um grau muito mais alto (99,1% contra 96,7%)."

Fator de desempenho do carro

A única maneira dos números funcionarem é se os dados da linha de base forem fortes o suficiente para determinar qual é o desempenho máximo de cada carro.

É aqui que entra a experiência da AWS em selecionar os sensores de dados - o que ajudou a construir um carro complexo e modelo de simulação.

O principal fator de direção é a aderência dianteira e traseira disponível para o piloto, pois isso fornece os dados de desempenho do carro. Um piloto operando próximo a esse limite terá uma porcentagem mais alta em termos de desempenho.

Os dados também foram divididos em três áreas: frenagem, conversão e de saída de curva - com cada parte tendo seus próprios conjuntos de dados.

Como explica Smedley: “A modelagem começa com a reconstrução das forças dos pneus a partir dos sinais de telemetria disponíveis que usamos nas imagens das câmeras do carro (velocímetros, sensores de velocidade, etc.).”

"Em seguida, ajustamos um modelo padrão de pneu aos dados e a partir deles podemos calcular a força máxima que cada pneu é capaz de gerar em todas as condições."

AWS data graphic

Photo by: Amazon

As entradas de dados podem ser vistas acima.

É a avaliação de quão perto o piloto está do limite de aderência do carro, ao longo das três fases da curva, ao longo de uma volta inteira, que fornece o valor final que é transmitido como uma porcentagem.

Mas, como explica Smedley, os números certamente não devem ser considerados verdadeiros, pois há elementos de desempenho que vão muito além de qualquer coisa que possa ser obtida a partir dos dados dos carros.

“Devemos sempre lembrar que a F1 é uma mistura entre excelência humana e técnica e, portanto, não podemos desconsiderar a contribuição do carro para o resultado”, disse.

"É extremamente esclarecedor, no entanto, entender o quão perto cada piloto pode chegar do limite de seus respectivos carros", concluiu.

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