Giovanni Braga

Viver em uma sociedade altamente avançada e impulsionada pela tecnologia nos inunda literalmente com dados e informações aonde quer que vamos, o que pode causar a sensação de estarmos vivendo em filmes como O Exterminador do Futuro e Matrix, ou até mesmo em um episódio de Black Mirror. Entretanto, os dados e sua análise desempenham um papel crucial no funcionamento da nossa sociedade, desde identificar o derretimento das calotas polares, alterações na camada de ozônio e lançar humanos no espaço, até melhorar o desempenho das equipes de Fórmula 1. A categoria, desde seu início em 1950, evoluiu juntamente com a tecnologia no mundo inteiro. No começo, as corridas envolviam apenas aspectos técnicos, físicos, e mecânicos, mas logo, a telemetria foi incorporada para aprimorar a performance tanto dos pilotos quanto dos carros. Dessa forma, a transição na Fórmula 1, dos feedbacks e inputs físicos, para a coleta avançada de dados ricos em informação, demonstra o impacto significativo dos dados em impulsionar a inovação e melhorias de desempenho na era tecnológica.

Na modernidade, os dados e sua análise são utilizados de maneiras muito mais complexas comparadas às últimas décadas, utilizando técnicas e ferramentas nunca antes imaginadas. Atualmente, sua utilização não se limita apenas a funções básicas; podendo ser aplicada em tudo, desde a criação de carros mais aerodinâmicos, simulação de corridas, até o desenvolvimento de táticas mais inteligentes que aumentam a eficiência dos pilotos.

Como previamente mencionado, cabe apontar a aerodinâmica, que é, indubitavelmente, um dos fatores de maior importância para uma equipe de sucesso no esporte. De forma colaborativa, as equipes utilizam dinâmicas de fluidos computacionais sofisticadíssimas (CFD) para simular, avaliar e melhorar o fluxo de ar nos carros. Esses testes geram enormes volumes de dados, permitindo que as equipes testem rapidamente diferentes designs, e identifiquem os ajustes exatos que lhes darão os microsegundos cruciais que precisam para alcançar poles, pódios, vitórias, e títulos.

Além disso, o aprendizado de máquina pode ser aplicado em dados históricos, simulações de corridas e modelagem preditiva, permitindo que as equipes ajustem suas estratégias de corrida em tempo real. Esses algoritmos auxiliam na previsão do desempenho dos pneus, padrões climáticos e até nos movimentos das equipes rivais, permitindo decisões mais rápidas e informadas que melhoram o desempenho e diminuem os erros.

Os dados transformam não apenas a performance na pista, mas também a experiência dos fãs, trazendo estatísticas atualizadas em tempo-real e insights interativos para um entendimento mais profundo do esporte. A Fórmula 1 se tornou um laboratório de inovação tecnológica, com avanços tais como carros autônomos, motores e combustíveis mais eficientes, segurança veicular aprimorada, dentre diversos outros, encontrando seu caminho na indústria automotiva. Assim, é possível apontar uma nova ideia: será que estamos chegando a uma era em que, no automobilismo, data centers estão se tornando tão importantes quanto garagens?