Fórmula 1: como a inteligência artificial está mudando o jogo dentro e fora das pistas

Quem acompanha uma corrida de Fórmula 1 costuma olhar para o que acontece na pista: a largada, as ultrapassagens, a disputa por posições e aquela decisão de parar nos boxes que pode mudar tudo. Mas, entre uma curva e outra, existe uma corrida silenciosa acontecendo longe dos olhos do público. É uma disputa de dados, cálculos, simulações e decisões que precisam ser tomadas em questão de segundos.

Durante o Grande Prêmio de São Paulo, tive a oportunidade de conversar com executivos da Oracle e da Red Bull Racing para entender como a inteligência artificial vem entrando nessa equação. E, quanto mais eu avançava nas entrevistas, mais ficava claro que a tecnologia não está ali apenas para acompanhar a evolução do automobilismo. Ela já ajuda a construir estratégias, interpretar situações complexas e até procurar os futuros talentos das pistas.

No Entre Curvas, gosto de olhar para aquilo que acontece além do traçado. E, desta vez, encontrei uma parte da Fórmula 1 em que a velocidade não depende apenas do motor ou da habilidade do piloto. Depende também da capacidade de transformar informação em uma boa decisão.

Dez terabytes de informação em um fim de semana

Para entender a dimensão desse trabalho, começo por um número que chama a atenção: cerca de 10 terabytes de dados por fim de semana de corrida. É o volume aproximado de informações coletadas pela Red Bull Racing, segundo Fraser McCartney-Smith, Senior Technical Partnerships Executive da equipe.

São centenas de sensores espalhados pelo carro, monitorando diferentes parâmetros enquanto o piloto percorre o circuito. As informações são transmitidas para a sala de operações e para o pit wall, a bancada onde os engenheiros acompanham a prova e participam das decisões estratégicas.

Mas não basta reunir uma quantidade gigantesca de dados. É preciso saber o que fazer com eles.

Fraser explica que, depois das sessões, os engenheiros cruzam a telemetria com as impressões do piloto. Um sensor pode apontar uma temperatura elevada dos freios em determinada curva, enquanto o comportamento aerodinâmico pode não corresponder ao que as simulações indicavam. A equipe precisa interpretar essas informações e encontrar o ajuste adequado.

E há um detalhe importante: o dado não substitui a percepção de quem está dirigindo. Se o piloto relata uma sensação diferente daquela indicada pelos sensores, os engenheiros precisam entender essa diferença antes de mexer no carro.

É justamente nessa combinação entre tecnologia e experiência humana que a equipe encontra parte de sua vantagem competitiva.

A IA pode mudar o resultado

Uma das aplicações mais interessantes apresentadas por Fraser é o chamado AI Pit Wall Agent, um agente de inteligência artificial desenvolvido para apoiar o trabalho dos engenheiros.

A ferramenta consegue consultar e filtrar regulamentos esportivos, diretrizes técnicas e decisões históricas dos comissários. Em vez de depender exclusivamente de uma pesquisa manual em documentos e precedentes, o profissional pode localizar informações relevantes com mais rapidez.

Fraser explicou que a proposta não é substituir o conhecimento dos engenheiros, mas oferecer mais elementos para que eles tomem decisões bem fundamentadas.

“É uma decisão humana, no final do dia”, destacou o executivo, ao explicar que a tecnologia funciona como um recurso adicional para dar mais segurança à avaliação da equipe.

Pense em uma situação de corrida: depois de uma ultrapassagem considerada arriscada, os engenheiros precisam avaliar se o piloto deve devolver a posição ou se vale a pena correr o risco de uma possível penalização. O tempo para analisar o cenário é curto, e uma escolha equivocada pode custar posições importantes.

É aí que a inteligência artificial pode fazer diferença. Não porque tenha capacidade de acelerar o carro na reta, mas porque ajuda a equipe a chegar mais rapidamente a uma decisão.

Fraser resumiu essa ideia de maneira bastante direta: o agente não torna o carro mecanicamente mais rápido; ele ajuda a equipe a tomar decisões melhores durante a corrida.

Quando a estratégia entra na história

Se existe uma corrida que ajuda a ilustrar o peso das decisões estratégicas, é o GP de São Paulo de 2024.

Naquela prova, Max Verstappen largou da 17ª posição e terminou com a vitória em Interlagos. A chuva e as entradas do Safety Car mudaram o cenário várias vezes, exigindo que as equipes reavaliassem seus planos.

Fraser lembrou que a Red Bull precisou considerar o momento certo de fazer a parada nos boxes. Uma decisão tomada enquanto outros pilotos permaneciam na pista ajudou Verstappen a ganhar posição e construir o caminho até a vitória.

Segundo ele, as simulações processadas pela Oracle Cloud Infrastructure (OCI) deram suporte à análise dos cenários e às escolhas estratégicas da equipe.

É importante entender que não existe uma única ferramenta responsável por uma vitória. O próprio Fraser ressalta que o resultado depende de uma combinação de fatores: desempenho do piloto, acerto do carro, leitura das condições da pista e decisões tomadas ao longo da prova.

Mas, em uma categoria em que uma parada antecipada ou tardia pode mudar completamente o resultado, ter capacidade para simular mais cenários e avaliar diferentes possibilidades representa uma vantagem importante.

O próximo talento pode estar nos dados

E a inteligência artificial não está sendo pensada apenas para o que acontece durante uma corrida.

Fraser revelou que a Red Bull trabalha com a Oracle no desenvolvimento de uma ferramenta voltada à identificação de jovens talentos. A proposta é cruzar características de pilotos e resultados de diferentes campeonatos de kart e categorias de formação para encontrar padrões que ajudem a identificar possíveis nomes para a academia da equipe.

O projeto ainda está em desenvolvimento. A ideia é criar uma lista de potenciais talentos para que a equipe possa acompanhar mais de perto esses pilotos.

A busca começa cedo: muitos competidores entram no kart ainda na infância, por volta dos seis, sete ou oito anos. Depois, podem percorrer diferentes categorias até chegar à Fórmula 1.

A Red Bull tem uma estrutura consolidada de formação de pilotos, e a tecnologia pode acrescentar uma nova camada de análise a esse processo. Em vez de depender apenas da observação e da experiência dos profissionais da academia, a equipe pretende usar dados para ampliar o mapeamento de jovens competidores.

É uma aplicação que chama a atenção porque desloca a inteligência artificial do presente para o futuro do esporte. Ela pode ajudar não só a decidir uma estratégia de domingo, mas também a encontrar quem estará no grid daqui a alguns anos.

O que a Oracle enxerga nessa transformação

Nas conversas com Alexandre Maioral, presidente da Oracle Brasil, procurei entender também o que está por trás dessa adoção tecnológica. Afinal, a Fórmula 1 é uma vitrine de inovação, mas a inteligência artificial precisa entregar resultados concretos para justificar seu uso.

Maioral explicou que muitas empresas passaram por uma fase de experimentação nos últimos anos, criando soluções e agentes de IA sem necessariamente ter clareza sobre o problema que pretendiam resolver. Agora, a discussão começa a mudar: o foco está em gerar valor, controlar custos, garantir segurança e medir o retorno dos investimentos.

Essa visão ajuda a entender por que a parceria entre Oracle e Red Bull vai além de apresentar ferramentas modernas. Em um ambiente tão exigente quanto a Fórmula 1, a tecnologia precisa responder a necessidades específicas, seja no processamento de simulações, na análise de informações ou no apoio às decisões da equipe.

O executivo também chamou atenção para a importância da governança e da escolha dos modelos adequados para cada aplicação. Não basta adotar inteligência artificial porque ela está em evidência. É preciso avaliar o custo, a segurança dos dados e o benefício que aquela solução realmente entrega.

É uma reflexão que se encaixa perfeitamente no automobilismo: em um esporte de alta performance, não há espaço para tecnologia que apenas pareça inovadora. Ela precisa funcionar.

Uma transformação que vai além das pistas

Durante um evento recente que aconteceu em Las Vegas, Larry Ellison, fundador da Oracle, apresentou aplicações de inteligência artificial concentradas principalmente na área da saúde. Embora o tema tenha sido outro, uma ideia de sua fala ajuda a compreender o alcance dessa transformação: sistemas complexos podem se tornar mais acessíveis quando a tecnologia permite que as pessoas encontrem informações e obtenham respostas de maneira mais simples.

Ellison também apresentou exemplos de simuladores e gémeos digitais (digital twins) usados na gestão hospitalar. A aplicação é diferente daquela encontrada no automobilismo, mas revela como a simulação de ambientes e processos pode apoiar decisões em setores muito distintos.

Na Fórmula 1, esse raciocínio aparece no desenvolvimento dos carros e nas estratégias de corrida. Fraser também destacou o apoio da Oracle ao trabalho da Red Bull Ford Powertrains, que desenvolve suas próprias unidades de potência. Nesse processo, a equipe utiliza simulações de dinâmica dos fluidos computacional (CFD), executadas na nuvem, para testar diferentes versões de projeto do motor.

É mais um exemplo de como a capacidade de processamento pode ampliar as possibilidades de desenvolvimento sem depender exclusivamente de testes físicos.

Entre curvas, a decisão continua sendo humana

Depois das entrevistas, uma coisa ficou ainda mais evidente para mim: a inteligência artificial não chegou à Fórmula 1 para ocupar o lugar dos engenheiros, estrategistas ou pilotos. Ela chegou para ampliar a capacidade de análise de quem já conhece profundamente o esporte.

A tecnologia ajuda a organizar informações, comparar cenários, localizar precedentes e antecipar possibilidades. Mas interpretar o contexto, assumir riscos e escolher o caminho continua sendo uma tarefa humana.

E talvez seja justamente aí que esteja a parte mais interessante dessa nova fase do automobilismo. A corrida não começa apenas quando as luzes se apagam. Ela também acontece nas telas, nas salas de engenharia, nos modelos de simulação e nas conversas de quem precisa decidir antes que o adversário perceba a oportunidade.

Entre uma curva e outra, a Fórmula 1 está aprendendo a correr também com a inteligência artificial. E, nesse novo cenário, não vence necessariamente quem tem mais dados, mas quem consegue transformá-los na decisão certa, no momento certo.

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