O brasileiro aparece à frente de Schumacher em estudo que usa algoritmo de velocidade. Crédito da foto: Eric Feferberg / Arquivo AFP

O brasileiro Ayrton Senna foi o piloto mais rápido das últimas quatro décadas da Fórmula 1, de acordo com estudo encomendado pela própria categoria e divulgado ontem (18). Utilizando uma nova tecnologia, a pesquisa apontou o tricampeão à frente do alemão Michael Schumacher, dono de sete títulos da F-1. O inglês Lewis Hamilton, hexacampeão mundial, completou o “pódio”.

Senna, morto no GP de Ímola em 1994, superou Schumacher por pouco: apenas 0s114. Hamilton aparece a 0s275. O inglês é o atual campeão da F-1 e poderá alcançar o recorde de títulos do piloto alemão nesta temporada. A lista dos mais rápidos da história tem dez integrantes e, após o top 3, aparecem Max Verstappen, Fernando Alonso, Nico Rosberg, Charles Leclerc, Heikki Kovalainen, Jarno Trulli e Sebastian Vettel.

Curiosamente, a relação não traz nomes consagrados na história da F1, como Alain Prost, Nelson Piquet, Nigel Mansell, Damon Hill, Jenson Button, Mika Hakkinen e Kimi Raikkonen, que conquistaram títulos na categoria.

A pesquisa foi realizada pela Amazon Web Services (AWS), a pedido da F-1. O estudo comparou pilotos de diferentes idades e épocas, a partir de dados de 1983 até os dias atuais. A AWS utilizou a tecnologia “machine learning”, algo semelhante à inteligência artificial, com base nos tempos obtidos nos treinos classificatórios, que são as sessões onde os pilotos exigem as maiores velocidades ao longo de um fim de semana de GP.

No estudo, os pesquisadores criaram o algoritmo chamado “Fastest Driver” para padronizar os carros e a equipes de todos os pilotos, de forma a poder analisar somente a performance individual do atleta na pista -- independente da qualidade do carro.

Diretora do Amazon Machine Learning Solutions Lab, Priya Ponnapalli disse que a tecnologia poderia responder a diversas disputas polêmicas na história da F1. “Com o machine learning, há várias oportunidades de aplicar a tecnologia para responder a problemas complexos e, neste caso, esperamos ajudar a resolver disputas antigas com os fãs usando dados para basear decisões”, declarou. (Estadão Conteúdo)