Strategi data-driven dalam balapan F1

Formula 1 adalah olahraga global yang ditonton lebih dari 1,7 miliar orang di seluruh dunia pada tahun 2019. Namun F1 bukan hanya tentang olahraga. Olahraga ini merupakan industri bernilai jutaan dolar dan persaingan berbagai teknologi mutakhir, mulai dari inovasi dalam bahan material, desain aerodinamis, unit tenaga hybrid yang canggih bahkan pakaian yang dikenakan pengemudi.

Analisis big data dalam Formula 1 memanfaatkan infrastruktur IT terbaru untuk menghasilkan wawasan yang mendalam dari setiap balapan Formula 1. Teknologi ini menghasilkan analisis dari sejumlah besar data yang dihasilkan setiap menit dari laga Grand Prix yang membuat kompetisi ini begitu istimewa. Melalui program AWS for Sport, AWS merupakan salah satu penyedia big data yang digunakan oleh F1 dan Scuderia Ferrari.

Tanpa analitik big data real-time, Formula 1 yang kita kenal sekarang akan sangat berbeda. Ratusan poin data per detik dihasilkan di seluruh area utama mobil. Para insinyur dan analis data, baik yang berada langsung di sirkuit maupun di markas tim yang berjarak ribuan kilometer, berlomba-lomba untuk mengekstraksi sebanyak mungkin informasi dari mobil yang sedang berlaga. Informasi ini kemudian digunakan untuk memberikan keunggulan kompetitif bagi tim dalam setiap balapan.

Data apa yang dikumpulkan dari setiap mobil F1?

Formula 1 telah bertransformasi menjadi sebuah olahraga yang sangat bergantung pada data, awalnya hanya dengan stopwatch dan papan tulis, olahraga tersebut kini menghasilkan volume data yang sangat besar. Setiap mobil F1 dilengkapi dengan ratusan sensor yang mengumpulkan jutaan data poin pada setiap balapan, menghasilkan sekitar 300 GB data per mobil.

Dengan kemajuan teknologi, simulasi komputer memainkan peran yang semakin penting dalam pengembangan mobil Formula 1. Simulasi memungkinkan tim untuk menguji berbagai konfigurasi mobil secara virtual, sehingga mengurangi waktu dan biaya pengujian di dunia nyata. Namun, simulasi sebaik apa pun tetap membutuhkan data real-time untuk kalibrasi dan validasi.

Data yang dikumpulkan dari setiap balapan tidak hanya mencakup kinerja mobil, tetapi juga kondisi lingkungan, perilaku pembalap, dan strategi tim. Informasi ini kemudian dianalisis secara mendalam untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan untuk mengembangkan strategi balap yang lebih efektif. Dikutip dari Mapfre, data yang dihasilkan oleh seluruh tim selama satu pekan balapan bisa mencapai angka yang sangat mengesankan, yaitu sekitar 40-50 terabyte.

“Mengelola volume data sebesar itu merupakan tantangan besar yang menuntut teknologi terkini. Tim-tim Formula 1 memerlukan sistem yang handal untuk mengumpulkan data secara real-time, menyimpannya dengan aman, dan mendistribusikannya ke berbagai pihak, termasuk pabrik dan departemen teknik. Selain itu, kebutuhan akan daya komputasi untuk menganalisis data secara instan terus meningkat.

Untuk mengatasi tantangan ini, banyak tim berkolaborasi dengan perusahaan spesialis cloud computing dan analisis data seperti AWS dan Oracle. Dengan demikian, tim dapat menyerahkan sebagian besar tugas analisis data kepada mitra mereka, sehingga dapat lebih fokus pada pengembangan strategi balapan dan inovasi teknis.

Juga, jutaan data poin yang dikumpulkan oleh sensor di dalam mobil dianalisis secara mendalam dan disampaikan kepada para insinyur. Hasil analisis ini memberikan wawasan berharga tentang cara meningkatkan aerodinamika, performa, dan handling mobil. Selain itu, data tersebut juga digunakan untuk mengoptimalkan setup mobil di setiap sirkuit.

Mesin menganalisis puluhan sensor yang mengukur berbagai parameter penting, seperti suhu, tekanan, kecepatan putaran mesin, dan kondisi komponen lainnya. Data-data ini kemudian diolah untuk menghasilkan informasi yang berguna bagi tim.

Big data adalah tenaga baru selain mesin

Dari sekadar angka-angka, data kini menjadi penentu takhta dalam dunia Formula 1, sejumlah besar data yang dihasilkan oleh setiap mobil dan pengemudi selama balapan berlangsung adalah perbedaan antara kemenangan dan kekalahan. Selama beberapa tahun terakhir, kita telah melihat lusinan contoh tentang bagaimana analisis data yang baik telah mengubah balapan yang tampak seperti kekalahan menjadi sebuah kemenangan.

Contoh paling spektakuler dari semuanya mungkin adalah Grand Prix Brasil 2012. Sebastian Vettel, yang mendominasi Grand Prix tahun itu bersama Fernando Alonso, harus menyelesaikan balapan di tiga besar untuk memenangkan Kejuaraan Dunia ketiganya secara berturut-turut.

Di lap pertama, mobilnya ditabrak dari belakang dan Vettel berada di urutan terakhir. Vettel seperti menemui jalan buntu, tetapi para insinyur segera turun tangan, mereka memeriksa apakah mobilnya dapat menyelesaikan balapan atau tidak. Bahkan sebelum Vettel menyelesaikan lap pertama GP, timnya mengetahui tingkat kerusakannya dan bahwa ada masalah keseimbangan yang dapat memengaruhi ban dan mesin.

Beberapa lap kemudian, tim menemukan solusi dari masalah tersebut. Pada saat Vettel melakukan pit stop pertamanya di lap kesepuluh, mekanik tahu bagaimana memperbaikinya dan para insinyur telah menemukan strategi untuk memenangkan Kejuaraan Dunia.

Melewati bendera kotak-kotak di tempat keenam, Vettel menjadi juara dunia Formula 1 tiga kali termuda dalam sejarah, finis tiga poin di atas Fernando Alonso, yang nyaris kehilangan gelar dunia ketiganya.

Selain contoh ini, di balapan Formula 1, analitik big data adalah alat penting untuk pengembangan mobil, desain strategi balapan, meningkatkan kinerja mobil dan pengemudi secara keseluruhan, sepersekian detik dalam satu waktu.