POR QUE A F1 ESCOLHEU A AWS

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.