POR QUE A F1 ESCOLHEU A AWS

Precisávamos de um provedor de tecnologia que nos ajudasse a inovar com mais rapidez e a impulsionar nossa organização para o futuro. A AWS foi uma escolha óbvia para essa parceria. Aproveitando a amplitude e profundidade da AWS e suas tecnologias de nuvem inovadoras, fomos capazes de trazer os fãs para mais perto das decisões de fração de segundo na pista, reformular nossos futuros carros de F1, nos ajudar a entender melhor a riqueza dos dados da F1 e executar análises e machine learning para explorar o potencial desses dados e muito mais. Estamos entusiasmados com o que conquistamos e entusiasmados em ver o que mais podemos fazer juntos.

- Ross Brawn, diretor executivo de esportes motorizados, F1

Precisávamos de um provedor de tecnologia que nos ajudasse a inovar com mais rapidez e impulsionar nossa organização para o futuro, e a AWS foi uma escolha óbvia para a parceria. Aproveitando a amplitude e profundidade da AWS e suas tecnologias de nuvem inovadoras, fomos capazes de trazer os fãs para mais perto das decisões de fração de segundo na pista, reformular nossos futuros carros de F1, nos ajudar a entender melhor a riqueza dos dados da F1 e executar análises e machine learning para explorar o potencial desses dados e muito mais. Estamos entusiasmados com o que conquistamos e entusiasmados em ver o que mais podemos fazer juntos.

- Ross Brawn, diretor executivo de esportes motorizados, F1

Com pilotos atingindo velocidades de até 370 km/h, fazendo paradas em menos de dois segundos e voando nas curvas com uma força de 5G, a FORMULA 1 (F1) precisa de um fornecedor de tecnologia tão rápido quanto seu esporte. A F1 é uma batalha entre os melhores pilotos do mundo, mas também é uma batalha entre alguns dos engenheiros mais inovadores do mundo. Ao usar a AWS, a F1 está utilizando tecnologias inovadoras como modelos de machine learning (ML) e computação de alta performance (HPC) para transformar o esporte digitalmente.

Como funciona:

Transformação do esporte

A funcionalidade mais ampla e profunda da AWS e o ritmo incomparável de inovação estão mudando a forma como a F1 coleta, analisa e aproveita dados e conteúdo para tomar decisões. Com 300 sensores em cada carro de corrida de F1 gerando mais de 1,1 milhão de pontos de dados por segundo transmitidos dos carros para o box, a F1 é um esporte verdadeiramente baseado em dados.

Aumentar a ação
na pista

A F1 e a AWS estão usando dados para melhorar a performance do veículo e do piloto. Usando a computação de alta performance da AWS, a F1 foi capaz de executar simulações aerodinâmicas para desenvolver seu carro de próxima geração 70% mais rápido do que nunca, criando um carro que reduz a perda de sustentação negativa de 50% para 15%. Esta redução drástica oferece ao piloto perseguidor uma chance maior de ultrapassagem e, ao fazê-lo, oferece mais ação na disputa roda a roda para os fãs. Esse carro de próxima geração será lançado na temporada de 2022. A F1 também está explorando o uso de machine learning em seu processo de simulação, oferecendo à organização novos insights e em mais de 550 milhões de pontos de dados coletados por meio de mais de 5.000 simulações com um ou vários veículos. 

Envolver e
entreter os fãs

A experiência dos fãs sempre muda durante o fim de semana de uma corrida. Com a AWS, a F1 foi capaz de transformar milhões de pontos de dados transmitidos de carros e pistas em uma experiência envolvente para os fãs por meio de seus F1 Insights. A F1 usa 70 anos de dados históricos de corrida armazenados no Amazon S3, analisados por modelos complexos e compartilhados com os fãs como insights valiosos de dados que revelam as nuances da tomada de decisão em frações de segundo e destacam a performance por meio dessas estatísticas avançadas.

INTERAÇÃO DOS FÃS

Os F1 Insights desenvolvidos pela AWS transformam a experiência dos fãs antes, durante e depois de cada corrida. Ao usar pontos de dados distintos para informar cada insight, a F1 permite que os fãs entendam como os pilotos tomam decisões em frações de segundo e como as equipes planejam e implementam estratégias de corrida em tempo real que afetam o resultado de uma corrida. Aqui estão alguns exemplos de como tudo se junta.

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Usando dados de tempo, a F1 é capaz de criar percepções visuais que permitem aos fãs analisar objetivamente a performance, a estratégia e as táticas de cada equipe e piloto que irão afetar o resultado geral da corrida.

  • Usando o histórico da pista e a projeção do ritmo do piloto, o Battle Forecast vai prever quantas voltas antes que o carro perseguidor esteja a uma “distância de ataque” do carro da frente.

  • O gráfico Pit Strategy Battle fornece aos fãs um insight adicional sobre como avaliar o sucesso da estratégia de cada piloto em tempo real. Os fãs serão capazes de rastrear mudanças sutis de estratégia e ver o impacto no resultado final.

  • As janelas de pit stop estimadas com base no composto do pneu, tempos de voltas e distribuição dos carros. Os espectadores verão como uma corrida pode ser alterada com base na dinâmica da corrida, incluindo estratégias de corrida de outras equipes, carros de segurança e bandeiras amarelas. 

  • Os dados históricos são usados para calcular a estratégia de corrida durante a volta de formação, comparando o pneu previsto e as estratégias de corrida. Esse insight permite que os espectadores vejam, estrategicamente, quando um piloto deve fazer o próximo pit stop.

A análise de dados permite à F1 comparar a performance de determinados carros, equipes e pilotos em qualquer parâmetro relevante e classificá-los visualmente para educar os fãs. 

  • Esse insight mostra como as equipes desenvolvem seus carros, com que rapidez eles desenvolvem seus carros e qual é o resultado em pista ao longo da temporada. A corrida de desenvolvimento durante a temporada e de ano a ano é o principal KPI para uma equipe de F1, e isso fornece um insight único sobre o funcionamento interno da F1 e como as equipes atuam umas contra as outras nessa área.

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  • Esse insight isola a performance de um carro individual e permite que os fãs comparem a performance dele com a de diferentes veículos comparando os blocos de construção que compõem a performance do carro, ou seja, performance em curvas, performance em linha reta e equilíbrio ou manuseio do carro.

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  • O Driver Performance destaca quais pilotos estão levando seus carros ao limite absoluto de performance em comparação com seus companheiros de equipe e concorrentes. Calculando as forças geradas pelos pneus de um carro durante uma volta e comparando-as com a capacidade máxima do carro, isso mostrará quanto da performance potencial do carro está sendo extraída pelo piloto. Três parâmetros serão mostrados para destacar três áreas principais da performance do piloto que têm um grande efeito no tempo da volta, que é o objetivo final: aceleração, frenagem, curvas.

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  • Fornece uma análise da performance do piloto com base no subconjunto mais importante de habilidades de direção, analisando uma grande quantidade de dados sobre os efeitos do carro, pneus, tráfego, combustível e muito mais para gerar uma pontuação calculada da performance de cada piloto ao longo da temporada em comparação com sete métricas essenciais: Ritmo de Qualificação, Partidas da Corrida, 1ª Volta da Corrida, Ritmo da Corrida, Gerenciamento de Pneus, Habilidade do Piloto no Pit Stop e Ultrapassagem. Essas métricas são normalizadas usando um intervalo de 0 a 10 para fornecer uma métrica no estilo de “pontuação” e fornecer um insight para os telespectadores, fãs e equipes sobre onde estão os pontos fortes e fracos de determinado piloto e como os pilotos podem ser comparados no campo.

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  • Historicamente uma sessão subjetiva, este F1 Insight desenvolvido pela AWS usará machine learning e uma metodologia analítica, coletando dados da prática e usando dados históricos de como as equipes progridem entre as corridas de sábado e domingo.

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  • Oferece aos fãs uma visão detalhada de como cada motorista é capaz de explorar a performance (ou não!) na partida, ou largada.

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A F1 analisa de perto a aerodinâmica, a performance dos pneus, a unidade de potência, a dinâmica do veículo e a otimização do veículo para oferecer insights que ajudam os fãs a interpretar a performance geral do carro.

  • Braking Performance mostra como o estilo de frenagem de um piloto durante uma manobra em curva pode oferecer uma vantagem ao sair da curva. Ele compara os estilos de frenagem e a performance dos pilotos medindo o quão perto eles se aproximam do ápice de uma curva antes de frear e mostrará como o carro e o piloto atuam juntos nas curvas, como velocidade máxima na aproximação, redução da velocidade durante a frenagem, a potência de frenagem utilizada e as imensas forças G que os pilotos suportam durante as curvas.

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  • A área única mais importante para a performance de um carro de F1 e oferece um ótimo insight de como os bons carros se comparam aos excelentes. Isso divide a curva em 4 seções principais: frenagem, curva, curva intermediária e saída. Analisando e comparando a performance pelas seções principais de uma curva por meio de dados de telemetria do carro.

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  • Análise das curvas conforme determinado pelo ponto ideal de frenagem e aceleração em torno de uma curva específica (e crucial), que é a área onde cada piloto tem mais a ganhar. Esse insight dá aos espectadores uma compreensão detalhada das perdas e ganhos nos tempos de volta e permite a comparação entre os carros.

  • Usando dados do carro, ou seja, velocidade, acelerações longitudinais e laterais e o giroscópio, somos capazes de construir uma estimativa dos ângulos de deslizamento e, em seguida, derivar modelos de equilíbrio do veículo para cada carro. Isso demonstra a energia de desgaste do pneu. (Observação: a energia do desgaste do pneu não é o desgaste físico do pneu, mas sim a transferência de energia da área de contato do pneu deslizando pela superfície da pista.) O resultado nos dá a performance do pneu para cada curva, o que indica o quanto o pneu foi usado em relação à sua performance final de vida.

Fastest Driver

Usando a tecnologia de machine learning da AWS, esse insight fornece uma classificação objetiva e baseada em dados de todos os pilotos de F1 de 1983 até os dias atuais, removendo o diferencial do carro de F1 da equação para determinar uma questão antiga: Quem é o piloto mais rápido? Cientistas de dados da F1 e do Amazon Machine Learning (ML) Solutions Lab criaram, pela primeira vez na história, uma classificação de velocidade do piloto de várias temporadas, objetiva, complexa e baseada em dados.

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TUDO COMEÇA COM OS DADOS

Cada carro de F1 contém 300 sensores que geram 1,1 milhão de pontos de dados de telemetria por segundo transmitidos dos carros para os boxes. Esses dados em tempo real são combinados com mais de 70 anos de dados históricos de corrida armazenados no Amazon S3 para extrair insights valiosos que informam, educam e enriquecem a experiência dos fãs e trazem mais insights sobre a escolha da estratégia de corrida que cria performances vencedoras na pista.

UMA NOVA MARCHA NA EXPERIÊNCIA DOS FÃS

Ao obter dados históricos e usá-los para ensinar algoritmos de machine learning complexos do Amazon SageMaker, a F1 pode prever os resultados da estratégia de corrida com maior precisão para equipes, carros e pilotos. Esses modelos são então capazes de prever cenários futuros usando dados atualizados em tempo real conforme as corridas do GRAND PRIX se desdobram para oferecer uma experiência rica e envolvente aos fãs.

MACHINE LEARNING COM DADOS DA F1

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ACELERAÇÃO DA EXPERIÊNCIA DOS TORCEDORES

Quer ver como isso é feito debaixo do capô? Aprenda como AWS e a F1 estão usando algoritmos de machine learning desenvolvidos com Amazon SageMaker que fornecem novos insights e aumentam a ação na pista, e como a F1 está usando AWS para projetar o próximo carro de corrida.

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PRODUTOS QUE DESENVOLVEM
F1 INSIGHTS

Conceitos básicos do Professional Services

A F1 tem inovado com a equipe de Serviços Profissionais e a Equipe do Amazon ML Solutions Lab para acelerar o desenvolvimento dos F1 Insights, criando protótipos de casos de uso e desenvolvendo novas provas de conceito. A equipe de Serviços Profissionais ajuda a F1 a colocar os modelos em produção e integrados à infraestrutura da F1.