Formula 1, hızın ve mühendisliğin zirveye ulaştığı bir spor dalıdır. Ancak son yıllarda, bu hızın ardında sadece aerodinamik mühendislik ve sürücü yetenekleri değil, aynı zamanda veri analitiği ve yapay zeka (YZ) gibi dijital teknolojiler de bulunmaktadır. Araçlardan alınan telemetri verileri, takımların yarış stratejilerini şekillendirmede kritik bir rol oynamaktadır. Bu makalede, Formula 1'de araç veri izleme sistemlerinin nasıl çalıştığını, stratejileri nasıl dönüştürdüğünü ve gelecekte bu alandaki gelişmeleri inceleyeceğiz.
Telemetri, araçların sensörleri aracılığıyla gerçek zamanlı olarak toplanan verilerin, pist dışında bulunan mühendisler ve stratejistlere iletilmesidir. Bu veriler arasında lastik sıcaklıkları, yakıt seviyesi, motor devri, fren basıncı, lastik aşınma oranları ve daha fazlası yer alır. Bu sayede, pistteki mühendisler ve stratejistler, araçların performansını anlık olarak izleyebilir ve gerektiğinde müdahale edebilirler. Örneğin, Red Bull Racing, Oracle ile yaptığı iş birliği sayesinde, bulut tabanlı altyapı kullanarak yarış sırasında milyarlarca simülasyon çalıştırarak stratejilerini optimize etmektedir .
Pit stoplar, Formula 1 yarışlarının en kritik anlarıdır. Yanlış bir pit stop kararı, yarışın sonucunu doğrudan etkileyebilir. Takımlar, lastik aşınma oranları, yakıt tüketimi ve rakiplerin pit stop stratejilerini analiz ederek, en uygun pit stop zamanlamasını belirlerler. Örneğin, Mercedes-AMG PETRONAS F1 takımı, geçmiş yarış verilerini kullanarak lastik enerjisini tahmin eden derin öğrenme modelleri geliştirmiştir.
Lastikler, bir aracın pistteki performansını doğrudan etkileyen en önemli unsurlardan biridir. Takımlar, lastiklerin sıcaklık ve aşınma durumlarını sürekli izleyerek, hangi lastik bileşeninin (yumuşak, orta, sert) ne zaman kullanılacağını belirlerler. Bu sayede, lastiklerin en verimli şekilde kullanılması sağlanır ve pit stop stratejileri optimize edilir.
Yarış sırasında meydana gelen kazalar sonucu güvenlik aracı devreye girebilir. Bu durum, yarışın dinamiklerini tamamen değiştirebilir. Takımlar, geçmiş yarış verilerini ve güvenlik aracı olasılıklarını analiz ederek, bu tür senaryolara hazırlıklı olurlar. Bu sayede, güvenlik aracı dönemlerinde en avantajlı stratejiyi uygularlar.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi, Formula 1'de strateji kararlarını daha da hassas hale getirmektedir. Örneğin, Red Bull Racing, Oracle'ın bulut altyapısını kullanarak, yapay zeka destekli simülasyonlar ile yarış stratejilerini geliştirmektedir . Ayrıca, XGBoost gibi makine öğrenmesi algoritmaları, lastik enerjisi tahminlerinde kullanılmaktadır .
Formula 1, 2026 yılında hibrit güç üniteleri ve aerodinamik düzenlemelerde önemli değişiklikler yapmayı planlamaktadır. Bu değişiklikler, veri analizinin ve yapay zekanın rolünü daha da önemli hale getirecektir. Takımlar, bu yeni düzenlemelere uyum sağlamak ve rekabet avantajı elde etmek için veri odaklı stratejiler geliştirmeye devam edeceklerdir.
Formula 1'de araç veri izleme sistemleri, yarış stratejilerinin temel taşlarını oluşturmaktadır. Telemetri verileri, takımların araç performansını anlık olarak izlemesine ve stratejilerini buna göre şekillendirmesine olanak tanır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi teknolojiler ise bu stratejileri daha da hassas hale getirmektedir. Gelecekte, veri odaklı yaklaşımlar, Formula 1'in evriminde belirleyici bir rol oynamaya devam edecektir.
Osman Yılmaz Mahallesi, İstanbul Caddesi, 649/1. Sokak, No:2, 41000 Gebze/Kocaeli