Nas palavras do piloto do Team LeMans, Yoshiaki Katayama, “Corrida é um esporte preciso. O poder de uma equipe está na quantidade de dados coletados.”
Hoje, os dados são o maior recurso de uma equipe de corrida. E nenhum ponto de dados pode contar uma história como o vídeo a bordo.
A racecam nasceu
Apenas quatro pilotos fizeram a volta final da Daytona 500 de 1983. As fortes largadas de Richard Petty e Dale Earnhardt deram lugar a problemas no motor, mas não sem luta. Na última volta, houve 58 mudanças de liderança de roer as unhas. Buddy Baker mantinha uma liderança constante sobre Joe Ruttman, Bill Elliott e Cale Yarborough, que havia destruído seu carro em uma reviravolta depois de quebrar 200 mph nas eliminatórias. Yarborough assumiu outro risco, superando Baker no minuto final da corrida para um final impressionante.
Mas a corrida entrou para a história por outro motivo. Não apenas a vitória de Cale Yarborough, mas como essa vitória foi capturada: por uma câmera de vídeo remota de dentro de seu Pontiac LeMans.
Em 1983, essa tecnologia era totalmente nova. A câmera não viajou dentro do carro de corrida até 1979, quando a Seven Network da Austrália apresentou a “racecam” no Bathurst 1000. Em seus primeiros dias, a câmera de corrida tinha mais de 30 centímetros de altura e pesava cerca de 10 quilos. Posicionadas no meio do veículo atrás do banco do motorista, as câmeras de corrida podiam girar 360 graus para dar aos espectadores uma visão periscópica da corrida. Um helicóptero viajou sobre a pista para transmitir o sinal de vídeo da racecam para uma van de transmissão próxima.
Leia Também: Red Bull Deal e Oracle destaca o poder da análise de dados na Fórmula 1
A Racecam fez sua estréia americana no Daytona 500 de 1979, quando a CBS transmitiu do veículo de Benny Parson para o primeira corrida televisionada “bandeira a bandeira”, ao contrário de imagens de corrida anteriores que foram ao ar muito depois do evento. A lendária vitória de Yarborough em 1983, capturada por cima do ombro, rendeu à rede um Emmy em 1983. em um Renault no Grande Prêmio da Alemanha de 1985. Enquanto as primeiras filmagens de câmeras de corrida eram instáveis, nubladas com sujeira e propensas a interrupções, a próxima década trouxe avanços importantes em estabilização, tecnologia de lentes autolimpantes e receptores terrestres que tornavam as transmissões de helicóptero desnecessárias.
Em 1998, todos os carros de Fórmula 1 eram equipados com pelo menos três câmeras. Em 2016, cada câmera F1 filmava com qualidade e definição de 1080 pixels. Em 2017, a Fox Sports transmitiu sua primeira corrida da NASCAR em 4K. Mas para engenheiros de corrida, até 4K precisa de maior definição.
A telemetria diz tudo
“Se você está pronto para a corrida com duas semanas de antecedência, provavelmente não se esforçou o suficiente”, diz Ole Scheck, mecânico de corrida de Fórmula 1 da Oracle Red Bull, cenas promocionais para a equipe. O coordenador da corrida, Gerrard O’Reilly, leva a equipe de filmagem para um passeio pela doca de carga da equipe, onde uma empilhadeira navega em torno de contêineres cheios até a borda.
Soluções para rastrear e armazenar isso os dados tornaram-se tão fundamentais para a estratégia de cada equipe que as equipes individuais empregarão sua própria nuvem de dados apenas durante uma corrida para eliminar a ameaça de gargalos de dados. Mesmo na NASCAR, que proíbe a telemetria durante as corridas, a coleta de dados é fundamental para o trabalho de engenharia.
A maioria das tarefas diárias de um engenheiro da NASCAR envolve o processamento de dados de telemetria, diz o engenheiro da NASCAR Byron Dailey em entrevista a Andrew Kurland. Os bancos de dados de telemetria se tornaram ainda mais importantes durante o COVID, durante o qual a NASCAR eliminou a prática na pista, deixando as equipes vasculharem estatísticas anteriores para informar sua abordagem.
As imagens de vídeo progrediram de uma forma virtual de espectador para uma parte essencial da telemetria da corrida, monitorando um dos pontos de dados mais cruciais invisíveis para os engenheiros durante uma corrida: o comportamento do piloto. A capacidade de reproduzir o desempenho de um piloto permite que os engenheiros adaptem os veículos a estilos de corrida individuais. Também permite que os motoristas compreendam e melhorem seu estilo.
Super SDs
“ uma pista de corrida é como ir acampar, mas todo mundo está se divertindo”, disse JG Pasterjak, escritor de Grassroots Motorsports,
em uma entrevista. “Você está sempre do lado de fora, o clima sempre é péssimo, todo mundo está sempre louco… as coisas precisam ser fisicamente muito robustas para sobreviver a esses tipos de ambientes.”
Essa resiliência física é precisamente a problema que a equipe LeMans enfrentou ao coletar imagens a bordo enquanto treinava para o Super GT, a principal corrida de carros de turismo do Japão. Com alta umidade e temperaturas dentro do carro, às vezes superiores a 120 graus, a equipe precisava de cartões SD duráveis para resistir a condições extremas. Embora todos os componentes eletrônicos de um carro de corrida devam passar pelo padrão AEC-Q100 de resistência ao estresse, a equipe ainda sofreu alguma perda de dados de outras opções de cartão SD com esta certificação.
Leia Também: Como o poder de processamento dos servidores de nuvem acelera a experiência de corrida da F1
A integridade dos dados foi chave para desenvolver sua estratégia para as regras únicas do Super GT, ou seja, que nenhum piloto sozinho percorre mais de dois terços da pista. As equipes do Super GT atacam as pistas enormes usando pares de pilotos, o que significa que engenheiros e mecânicos devem se ajustar a dois estilos de direção diferentes que exigem duas configurações diferentes. Otimizar para ambos os estilos de direção é o principal desafio da estratégia para o Super GT.
Individualizar a configuração de um carro não é pouca coisa, essas decisões podem fazer ou quebrar corridas. Basta perguntar a Ray Philips, treinador de direção da Carolina do Norte e proprietário da Precision Data Analytics. Recentemente, ele ajudou um cliente a economizar quatro segundos (uma eternidade em tempo de corrida) simplesmente reajustando sua configuração após uma análise completa dos dados. Existem vários pontos que ele procura quando se trata de medir a configuração. Por exemplo, o rastreamento do acelerador e a entrada de direção podem dizer a ele se um carro tem sub ou sobreviragem.
“Para os pilotos que são novos e se acostumam a dirigir um carro de corrida, você quer dar uma configuração que tem mais subviragem porque é mais confortável”, disse Philips em entrevista. O vídeo integrado permite que a Philips obtenha uma imagem completa depois de vasculhar pontos de dados mais precisos, descrevendo os movimentos exatos que transmitem uma linha de rastreamento do acelerador instável, ou “hobby-horsing”, como diz a Philips.
A importância de corrigir as armadilhas pessoais do motorista por meio da configuração do carro é muito maior no nível profissional, onde milissegundos podem afetar o sustento de equipes inteiras de pessoas. A equipe LeMans finalmente encerrou suas lutas de armazenamento em parceria com empresas de armazenamento de dados.
Trazendo a corrida para casa
JG Pasterjak diz que a linha entre as corridas não analisadas do passado e as corridas baseadas em dados atuais é quase como a diferença entre improvisação e stand-up.
“Você pode fazer ótimas escolhas no momento e criar algo mágico, mas talvez nunca mais consiga duplicar isso.” Por outro lado, dirigir com sensores e câmeras a bordo é como refinar um set de stand-up. “Como você está trabalhando com o mesmo material repetidamente, você pode produzir algo muito mais refinado”, disse ele.
“Ser capaz de capturar vídeo lhe dá a capacidade de redefinir a corrida – muitos lugares que não são pistas de corrida onde, em última análise, você gasta muito pouco do seu tempo.” Imagens de corrida de tirar o fôlego não são mais coisas de filmes de ação, mas a própria ação de corrida.
