¿Qué hay detrás de los últimos gráficos de rendimiento de los conductores de Fórmula 1?


Esa fue exactamente la reacción que recibió un nuevo gráfico de AWS «Driver Performance» cuando apareció por primera vez en la pantalla en el Gran Premio de Francia el fin de semana pasado.

Los datos, que sugieren que el rendimiento del piloto de Max Verstappen fue del 98,7% del límite del coche en las curvas, mientras que Lewis Hamilton fue de solo el 97,1%, se perdieron algunos comentaristas, incluido Martin Brundle de Sky.

En respuesta a algunas charlas sobre el gráfico, Brundle dijo: «Sí. Ciertamente son algunos datos. No tengo idea de dónde provienen, pero lo dice».

Si bien los escépticos han cuestionado durante mucho tiempo la validez de una variedad de gráficos de datos de F1, especialmente un gráfico de rendimiento de neumáticos, las métricas detrás de ellos dicen que los números están mucho más cerca de la realidad de lo que algunos piensan.

Como señaló el ingeniero Rob Smedley, director de sistemas de datos de F1 que juega un papel clave en el control de los gráficos, recientemente dijo que los equipos estaban impresionados con lo que se ofrecía a los fanáticos.

«En realidad fue bastante interesante porque cuando comenzamos hubo muchos comentarios como, ¿Cómo puedes hacer esto, vamos?» Smedley le dijo a Motorsport.com.

“Pero, ¿qué pasó después de que los gráficos de rendimiento de los neumáticos comenzaron a hacer ping, y obviamente tengo muchos colegas y, en su mayoría, colegas técnicos trabajando en los equipos? ¡Porque cuando miramos hacia atrás, eso es bastante exacto! ‘

Evaluación del conductor

Pero si bien evaluar los componentes de automóviles y los neumáticos es una cosa porque se pueden medir correctamente, etiquetar el desempeño de un conductor es otra, ya que puede ser mucho más subjetivo y mucho más complicado.

AWS y F1 dejan en claro que el objetivo del gráfico es dar una idea de cómo cada conductor está utilizando el rendimiento de su automóvil.

Entonces, la idea fundamental es averiguar si, por ejemplo, George Russell, cuando terminó décimo en el Williams, regularmente hace un trabajo tan bueno como Max Verstappen cuando logra la pole position.

Para poder juzgar esto correctamente, se debe crear un conjunto de datos completo para evaluar el rendimiento del Williams y el rendimiento del Red Bull, de modo que el papel del automóvil se pueda eliminar de la ecuación.

Smedley declaró en una publicación reciente del blog de AWS que se crearon los datos para el gráfico de rendimiento del controlador.

«Veamos un ejemplo simple: si el piloto X en la parte superior de la parrilla en el mejor auto es capaz de completar una vuelta de 1:30 segundos extrayendo el 100% del rendimiento de su auto, entonces cuando tenga menos como rendimiento máximo, su los tiempos de vuelta serán más lentos «, dijo.

«En este ejemplo simple diremos que Drive X solo consume el 91% de la potencia máxima y el resultado en el tiempo de vuelta es tres segundos más lento y por lo tanto toma una vuelta de 1:33 s.

“Ahora tomamos al piloto Y, que está sentado en el coche más lento de la parrilla. En este caso, el piloto Y solo puede lograr un tiempo de vuelta de 1:32 minutos incluso con el 100% del rendimiento de su automóvil. Por otro lado, si el conductor Y solo usa el 91%, su tiempo de vuelta cae a 1:35.

«Tomemos un ejemplo del resultado de clasificación nominal para los conductores X e Y como tiempos de vuelta de 1 min 31,1 seg y 1 min 32,3 seg, respectivamente. Si utilizáramos una interpolación lineal simple de los números dados anteriormente, esto sería Resultado en el siguiente:

“Driver X usa su coche al 96,7% del máximo. El conductor Y utiliza su coche al 99,1% del máximo.

«Por lo tanto, terminamos en la situación en la que el piloto Y está en la parrilla de salida por un valor nominal de 1,2 segundos por detrás del piloto X, donde el piloto más lento ha usado su coche mucho más (99,1% en comparación con 96,7%)».

Factor de rendimiento del coche

Los números solo pueden funcionar si los datos base son lo suficientemente sólidos como para determinar el rendimiento máximo de cada automóvil.

Aquí es donde entra en juego la experiencia de AWS en la selección de innumerables sensores de datos, lo que ha ayudado a construir un vehículo complejo y un modelo de simulación.

El factor de conducción principal es el agarre delantero y trasero disponible para un conductor, ya que esto proporciona el rango de rendimiento del automóvil. Un conductor que trabaja más cerca de este límite tiene un porcentaje más alto de desempeño como conductor.

Las curvas también se han dividido en tres áreas: frenado, giro y salida; cada parte tiene su propio conjunto de datos.

Como explica Smedley, “El modelado comienza reconstruyendo las fuerzas de los neumáticos a partir de las señales de telemetría disponibles que usamos en las imágenes de la cámara del automóvil (acelerómetros, sensores de velocidad, etc.).

«Luego adaptamos los datos a un modelo de neumático paramétrico y podemos usar esto para calcular la fuerza máxima que cada neumático puede generar en las diferentes condiciones del vehículo».

Gráfico de datos de AWS

Foto de: Amazon

Las entradas de datos se pueden ver arriba.

Es la culminación del acercamiento del conductor al límite de responsabilidad del automóvil en las tres fases de la curva en una vuelta completa que proporciona el valor numérico final, que se transmite como un porcentaje.

Pero, como explica Smedley, los números ciertamente no deben tomarse como un evangelio, ya que hay elementos de logro que van mucho más allá de cualquier cosa que pueda deducirse de los datos del automóvil.

«Siempre debemos recordar que la Fórmula 1 es una mezcla de excelencia humana y técnica, por lo que no podemos ignorar la contribución del automóvil al resultado», dijo.

«Sin embargo, es muy instructivo comprender qué tan cerca puede llegar cada conductor de los límites de sus respectivas máquinas».



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