Автомобилните състезания невинаги са били проява на прецизно инженерство.

„Преди двадесет години построявахте автомобила и откривахте, че една ос преминава през част от каросерията или че осите са на грешното място“, казва Джеймс Воулс, главен изпълнителен директор на отбора от Formula 1 Williams Racing пред CNBC.

Но при 24 състезания, включени в съвременния календар на F1, и ограничението за размера на средствата, които може да се похарчат за тях, дори дребни грешки могат да струват титли.

За да ги избегнат, отборите разчитат все повече на цифрови инструменти. Проектите на автомобилите се разработват виртуално, преди да бъдат качени в програма, която симулира въздушния поток около тях. В същото време други софтуерни системи тестват всяка гайка и болт при различни метеорологични условия, за да гарантират, че конструкцията ще издържи през целия сезон.

„След като преценим, че сме намерили дизайн, който е ефективен, създаваме 60% версия и я поставяме в аеродинамичен тунел“, казва Дан Кийуърт, директор на бизнес технологиите в McLaren, като добавя, че тези прототипи са снабдени със стотици сензори, които позволяват на софтуерните инженери да симулират работата на автомобила при различни сценарии.

За разлика от напълно конструиран автомобил, който не би могъл да бъде транспортиран по целия свят за тестове, тези „цифрови близнаци“ позволяват на екипите да моделират условията, в които ще трябва да работи истинският болид. Това им позволява също така да адаптират автомобилите към всеки състезател.

„Има много неща, които анализирате или върху които работите, преди да стигнете до пистата, включително прекарване на време на симулатора“, казва пилотът на Red Bull Макс Верстапен. „Наистина се опитваш да оптимизираш автомобила веднага щом стъпи на земята.“

Няколко извода от състезанието на Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL) между четири коли без водачи

„Формула 1“ без пилоти: Как състезателните автомобили налагат автономните технологии

Използването на цифров близнак позволява на отборите също така да разработват стратегии за различни писти. Автомобилите, проектирани за бързи писти като британската „Силвърстоун“, няма да имат необходимото сцепление и сила на притискане за писти като „Монако“, където пилотите трябва да използват цялата ширина на трасето. При 24 състезания в графика и само няколко дни между тях, прогнозирането на представянето на пистата е от решаващо значение, за да се гарантира, че инженерите са готови да направят всички необходими промени.

Технологията им позволява да адаптират стратегиите в реално време. Въпреки че в дните на състезанията отборите имат право да разполагат с до 60 души оперативен персонал на пистата, всеки от тях комуникира с анализаторите в централата.

„Имаме директни връзки за данни, които се предават в реално време от пистата до нашата контролна зала“, казва Бен Уотърхаус, ръководител на отдела за инженерни решения на Red Bull. „Всеки там гледа в компютъра си и предоставя обратна връзка на инженерите на пистата с препоръки, които могат да бъдат приложени към състезателния автомобил.“

Тези препоръки стават все по-точни, тъй като отборите преминават от ръчни хронометри и други подобни устройства на двигателя към сензори в автомобила, които дават 1,1 милиона точки данни в секунда.

„Тук AI и машинното обучение са много мощни, защото могат да реагират много по-бързо от хората“, казва Воулс от Williams Racing. „Въпреки това има области, в които е необходима човешка евристика, например ако е имало катастрофа, човек може да разгледа това много бързо и да определи дали ще има червен флаг.“

При положение че разходната рамка ограничава бюджетите до 135 млн. долара годишно, автоматизирането на повтарящите се задачи е от решаващо значение, за да се гарантира, че екипите използват ресурсите си ефективно. Инженерите вече са предали на машините работата по прогнозиране на разходите за инвентар и организиране на транспорта, а анализаторите използват алгоритми за разпознаване на модели, за да определят кога други отбори ще влязат в бокса по време на състезанието.

Регулациите на практика принуждава екипите да търсят нови начини за използване на тези технологии.

Откакто компанията придоби F1 през 2017 г., стойността ѝ се е удвоила от 8 млрд. долара до около 17 млрд. през 2023 г.

Как Liberty Media се превърна в една от най-ценните спортни империи в света

„Преди можехме да си позволим да поемем доста голям риск по отношение на това ще имаме ли полза от дадена технология“, казва Уотърхаус. „Но последните регулации успяха да ни принудят да променим начина, по който гледаме на иновациите - да се съобразяваме много с разходите и да се фокусираме много повече върху ефективността.“

С усъвършенстването на AI и други технологии намирането на начини за използването им все повече ще определя шампионатите във F1. Технологичните компании се втурнаха да помагат на отборите, като през последните две години подписаха множество нови спонсорски договори. За разлика от тютюневите компании, които спонсорираха предишните поколения отбори от състезанието, обаче технологичните взимат дейно участие в надпреварите.

Гигантът в областта на изчислителните облаци Oracle не само плаща 300 млн. долара, за да бъде основен спонсор на Red Bull, но и им предоставя достъп до облачна инфраструктура и опит в областта на изкуствения интелект.

Партньорството на Google с McLaren е изградено на сходни принципи. Гигантът предоставя технологии и експертни познания в замяна на глобална платформа, където може да ги тества срещу своите бизнес конкуренти.

Това е нова ера не само за F1, но и за спорта като цяло. Най-големите конкуренти вече не са най-добрите спортисти или превъзходните стратези, а най-иновативните играчи.