Introdução
Em 1980, o engenheiro Karl Kempf teve uma ideia ousada para a Fórmula 1: instalar um minicomputador e um conjunto de sensores no Tyrrell 010 para controlar eletronicamente a suspensão do carro. O projeto era complexo demais para a tecnologia da época e acabou abandonado, o carro nunca chegou a competir com o sistema. Foi preciso esperar mais de uma década, até os anos 90, para que Williams e McLaren conseguissem, enfim, fazer a telemetria funcionar de verdade dentro de uma corrida.
Passaram-se pouco mais de 40 anos desde a tentativa fracassada de Kempf, e hoje cada carro de Fórmula 1 carrega entre 300 e 600 sensores, gerando mais de 1,1 milhão de pontos de dados por segundo. Só em um fim de semana de corrida, isso significa cerca de 1,5 terabytes de informação.
Só que ter o dado nunca foi difícil. O difícil sempre foi saber o que fazer com ele em menos de um segundo, enquanto 20 carros disputam décimos de segundo a mais de 300 km/h. É exatamente aí que a estatística se torna o motor invisível por trás de cada decisão da Fórmula 1: da montagem do carro na fábrica até a escolha do momento exato de entrar no pit lane.
Da prancheta ao supercomputador
A partir do início dos anos 80, os computadores começaram a virar equipamento obrigatório nos boxes da Fórmula 1. No começo, serviam para tarefas simples: cronometragem e controle do consumo de combustível. Foi só nos anos 90, com a telemetria (tecnologia que coleta medições e dados de forma remota e os transmite automaticamente para uma central de monitoramento em tempo real) entrando em vigor graças à Williams e à McLaren, que as equipes passaram a acompanhar em tempo real onde exatamente o piloto trocava de marcha, freava ou acelerava, dado suficiente até para simular a volta ideal em cada circuito.
Em 2002, a FIA chegou a autorizar a telemetria bidirecional, que permitia aos engenheiros alterar remotamente configurações do carro durante a corrida. A regra não durou muito: a possibilidade de mexer no carro à distância dava a impressão de tirar decisões das mãos do piloto, e o recurso acabou proibido. Hoje, a transmissão de dados funciona só em um sentido — do carro para os boxes —, captada por múltiplas antenas espalhadas ao redor de cada circuito.
Mas a estatística não ficou só dentro do carro. Um dos exemplos mais visíveis de como dado virou vantagem competitiva está bem debaixo do nariz do público: o pit stop. Hoje, uma parada nos boxes reúne até 22 mecânicos atuando em sincronia milimétrica, cada movimento treinado a partir de análise de vídeo quadro a quadro, isso só é possível a partir das câmeras de alta definição que ficam acima do pit box, elas detectam 100 ou 240 quadros por segundo, isso permite que os vídeos sejam conectados com a pistola de pressão pneumática e os sensores dos macacos, a partir disso os engenheiros conseguem identificar gargalos em um pit stop, ou seja se ele demorou 2,5 segundos ao invés de 2,0 segundos a análise de quadro revelará exatamente o culpado. Eles conseguem ver, por exemplo, se o mecânico do pneu novo demorou 3 quadros a mais (cerca de 0,012 segundos) para encaixar a roda devido a um ângulo incorreto de postura do corpo. Essas informações são usadas para ajustar o treinamento físico dos mecânicos na fábrica, mesma lógica estatística usada para otimizar o carro, aplicada ao corpo humano.
O resultado está no gráfico abaixo. Em 1950, ano de estreia do campeonato, uma parada completa levava entre 60 e 90 segundos, com 4 mecânicos trocando pneus parafuso por parafuso. Décadas de engenharia de processos depois, o recorde atual está em 1,80 segundo, cravado pela McLaren no GP do Catar 2023. A curva de queda não é sorte: é estatística sendo aplicada, repetidas vezes, para eliminar cada décimo de segundo desnecessário.
Um carro, um milhão de decisões por segundo
Se cada carro gera mais de 1,1 milhão de pontos de dados por segundo, é fácil perder a noção do tamanho real desse número. Só a telemetria já soma cerca de 1,5 terabytes por fim de semana de corrida, cifra que pode dobrar ou triplicar quando se soma o material de vídeo e o pós-processamento feito pelos engenheiros depois que o carro para nos boxes. Puxando um pouco mais a câmera: a Fórmula 1 hoje transmite cerca de 650 terabytes entre seus centros técnicos de pista e o hub de transmissão no Reino Unido a cada corrida, um salto de 30% em relação a apenas dois anos atrás.
Nenhum desses números seria útil sem um lugar para guardá-los e processá-los. Desde 2018, a categoria mantém uma parceria com a Amazon Web Services (AWS) para hospedar mais de 70 anos de dados históricos e rodar, em tempo real, os modelos de machine learning que orientam decisões de equipe e insights para o público.
Um dos usos mais interessantes dessa infraestrutura acontece antes mesmo de o carro pisar na pista: o desenvolvimento aerodinâmico. Ao rodar mais de 5 mil simulações computacionais por geração de veículo, as equipes testam virtualmente como o ar reage em cada detalhe da estrutura. Esse processo cria um gêmeo digital ajustado muito antes da fabricação de qualquer peça física, evitando o gasto financeiro com a produção de centenas de protótipos de teste. Foi essa tecnologia que ajudou a projetar os carros de 2022. Antes dessa reformulação, o veículo da frente deixava um rastro de ar extremamente turbulento. Ao tentar se aproximar para ultrapassar, o rival perdia 50% do seu apoio aerodinâmico, força essencial para empurrar o carro para baixo, garantir aderência e fazer curvas em alta velocidade. Sem metade dessa aderência, o perseguidor escorregava, destruía os pneus e não conseguia se aproximar. Com o novo projeto virtual, essa perda de força aerodinâmica caiu de 50% para apenas 15%, tornando as ultrapassagens muito mais viáveis.
E a demanda por dados só cresce. Com o novo regulamento técnico de 2026, que trouxe aerodinâmica ativa e elevou a potência do motor elétrico de 120 kW para 350 kW, os carros passaram a carregar sensores extras só para monitorar a conformidade desses novos sistemas em tempo real.
Undercut, overcut e a matemática do pit lane
Se tem uma decisão que resume bem o papel da estatística na Fórmula 1 durante a corrida, é a escolha entre fazer um undercut ou um overcut. No undercut, o piloto entra nos boxes antes do rival, aposta em pneus novos e tenta sair na frente quando o adversário finalmente parar. No overcut, é o oposto: o piloto fica mais voltas na pista, aproveitando o ar limpo e o tanque mais leve, na esperança de que o rival tenha dificuldade para aquecer os pneus novos na volta de saída.
A decisão parece simples, mas depende de um fator que muda a cada volta: a degradação dos pneus. Durante um stint, o período em que o piloto permanece na pista antes de ir aos boxes, a borracha passa por três fases: aquecimento, estabilização e degradação. Como cada composto (macio, médio ou duro) se comporta de maneira diferente ao longo desse ciclo, prever o momento exato em que o desgaste supera o ganho de tempo de um pneu novo é um problema de otimização estatística resolvido em segundos.
É por isso que cada box de Fórmula 1 tem telas dedicadas a tempo por setor, previsão de desempenho dos pneus e simulações futuras de ritmo, tanto do próprio carro quanto dos rivais. Assim que um adversário entra no pit lane, o sistema recalcula na hora se vale a pena reagir com um undercut imediato ou manter a estratégia original. É exatamente esse cálculo que a AWS transforma em espetáculo para o público através do Pit Strategy Battle, um dos “F1 Insights” que estima, ao vivo, a diferença de tempo entre dois rivais após suas respectivas paradas e a probabilidade de ultrapassagem.
O resultado dessa equação também depende muito da pista. Circuitos com alta degradação de pneu, como Barcelona, favorecem o undercut. Já em traçados onde ultrapassar é praticamente impossível (caso de Mônaco e Cingapura), manter a posição na pista costuma valer mais que qualquer pneu novo.
Da pista para a tela
Até aqui, os dados que discutimos ficam majoritariamente dentro do paddock: engenheiros, estrategistas e a própria equipe tomando decisões. Mas boa parte dessa mesma inteligência estatística acabou virando produto pro torcedor. Desde 2018, a parceria entre a Fórmula 1 e a AWS deu origem aos F1 Insights: gráficos gerados por modelos de machine learning e exibidos ao vivo durante as transmissões. O pacote começou com pouco mais de uma dezena de gráficos e hoje soma mais de 22, incluindo o já mencionado Pit Strategy Battle e o Battle Forecast, que estima quantas voltas um piloto vai levar até alcançar a distância de ataque do carro à frente.
Um dos insights mais completos é o Car Performance Scores, que resume o desempenho de cada piloto em 7 métricas: de ritmo de classificação a gestão de pneu, numa escala de 0 a 10. É basicamente um pequeno modelo estatístico multivariado traduzido em números simples o suficiente pra caber numa tela de transmissão.
2026 também marcou a entrada mais explícita de inteligência artificial generativa no paddock. A Williams anunciou uma parceria com a Anthropic, usando o modelo Claude como apoio analítico para engenheiros, enquanto a McLaren integrou o Google Gemini aos seus fluxos de trabalho e a Red Bull segue com sua estrutura de dados baseada na nuvem da Oracle. Não é força de expressão dizer que, hoje, times de F1 pensam boa parte de sua estratégia através de camadas de estatística e aprendizado de máquina, só que agora, essas camadas também aparecem, em tempo real, direto na tela de quem assiste em casa.
Conclusão
Da telemetria dentro do carro até o gráfico que aparece na tela da sua TV, a Fórmula 1 mostra uma lição que vale para qualquer área: o volume de dados nunca foi o diferencial. O que separa quem vence de quem só participa é a velocidade e a qualidade com que esse dado vira decisão, seja em um décimo de segundo dentro do pit lane ou ao longo de meses de simulação na fábrica.
É esse tipo de problema que a Estat Júnior também resolve, todos os dias, fora das pistas: transformar dados brutos, de pesquisas de mercado, experimentos ou projetos acadêmicos em análises e modelos estatísticos que sustentem decisões reais. Se a sua empresa ou pesquisa também tem uma pista cheia de dados esperando por uma estratégia, entre em contato com a gente.
Afinal, não é sobre ter o carro mais rápido. É sobre saber, com estatística, o exato momento de acelerar.
