Strateji İzcisi: Emilia Romagna Grand Prix 2022
Oracle Red Bull Racing’in strateji ekibi, sezonun Avrupa’daki ilk yarışını dört gözle bekliyor.
Bu hafta sonu Imola’ya geri dönüyoruz ya da ona uygun unvanını vermek için: Autodromo Enzo e Dino Ferrari, ilk kez 1980’de Monza’dan uzakta ‘İtalya Grand Prix’sini güreştirdiğinde resmi bir Grand Prix’ye ev sahipliği yaptı.
Monza unvanı hızla geri aldı, ancak Imola, takvimden kaldırıldığı 2006 yılına kadar ‘San Marino Grand Prix’ olarak kaldı.
Saat yönünün tersine giden pist, adrenalin pompalayan heyecan verici bir sürüştür ve 2020’de geri döndüğünde, mevcut sürücü mahsulü anında onu sevdi.
Bunu göz önünde bulundurarak, Oracle Red Bull Racing’in Baş Strateji Mühendisi Hannah Schmitz’e bu eski okul tarzı pistle en iyi nasıl başa çıkılacağını sorduk.
Veriler, piste çıkmadan önce aldığımız her karara girer.
Hannah Schmitz
Bir yarış sırasında Strateji Ekibi, pist ile Operasyon Odası’ndaki Milton Keynes arasında bölünür ve burada saniye saniye verileri analiz eder ve stratejinin herhangi bir ayarlamaya ihtiyacı olup olmadığını görür.
Hannah, “Pist kenarı kim olursa olsun, stratejiden sorumludur” diye açıkladı. “Ne zaman pite gireceğimize, araca hangi lastikleri takacağımıza ve yarışı kazanmanın yollarını bulacağımıza karar veriyoruz.” dedi.
Bununla birlikte, her şey piste çıkana kadar beklemek zorunda değildir. Baş strateji mühendisi olarak Hannah ve ekip arkadaşları, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) üzerinde çalışan Monte Carlo simülasyonlarını kullanarak milyarlarca senaryoyu ve kombinasyonu test ederek kilit faktörleri analiz ediyor ve tüm bunları Max ve Checo’ya podyumda durmaları için en iyi şansı veriyor.
Hannah, “Veri, aldığımız her karara giriyor” diyor. “Piste çıkmadan önce, simülasyonlarımız lastiklerin yapmasını beklediklerimize, sollamanın o pistte ne olacağını düşündüğümüze ve rakiplerimizden ve bizden beklediğimiz tüm hızlara sahip olacak.”
Ve sonra pistteyken, tüm bu değişkenleri daha iyi tahmin etmek için verileri kullanabiliriz. Temel olarak, verileri sürekli olarak kullanıyoruz ve bu modelleri rafine ediyoruz.”
Takım pist kenarına geldiğinde, Hannah, antrenman ve sıralama turlarından elde edilen verileri analiz edecek, takımın stratejisini daha da geliştirmek ve pit stopları haritalamak için mevcut pist koşulları, aracın hızı ve lastik bozulması gibi değişkenlere odaklanacak.
OCI’daki modern bir teknoloji yığınından yararlanan Ekip, geçen yıl çalıştırabileceği Monte Carlo simülasyonlarının sayısını% 25 oranında artırmayı başardı ve ekibin daha fazla değişken keşfetmesine ve simülasyonların doğruluğunu artırmasına izin verdi.
Hannah’nın açıkladığı gibi, her zaman planlayamayacağınız bazı şeyler var. “Yarış sırasında güvenlik araçları, yağışlı hava ve kırmızı bayraklar gibi kontrolümüz dışında şeyler var.
Dolayısıyla, bunlardan herhangi biri gerçekleştiğinde, bu faktörlere uyum sağlamak ve ardından en iyi stratejiyi bulmak geliyor. “
Imola takvime dönmeden önce, Takım’ın sadece iki yıllık verileri vardı, bu yüzden araçlar çok farklıydı. Ve 2020’de geri döndüğümüzde, her zaman düz yelken değildi.
“Imola, son birkaç yılda daha yeni geri döndüğümüz bir pist, bu yüzden güvenecek çok fazla tarihsel veriye sahip değiliz, bu da neler olacağını tahmin etmeyi zorlaştırabilir.”
Geçen yıl yarış da ıslak zeminde başladı, bu da bize normal kuru pist koşulları hakkında daha az veri sağlıyor.” diyen Hannah, sözlerini şöyle tamamladı:
“Islak yarıştan önceki yıl, lastiklerin çok düşük aşınmaya sahip olduğunu ve aralarında çok fazla hız farkı olmadığını gördük.”
Bu, yarış sırasında alt kesimin veya üst kesimin devreye girebileceği anlamına geliyor ve kazanmak için hangisini yapacağımıza karar vermek için üzerinde olmamız gerekiyor!”
