Formel 1 är inte bara hög fart och adrenalinkickar – det är en av världens mest tekniskt avancerade sporter. Under varje lopp samlas enorma mängder data in för att analysera, optimera och förutsäga varje aspekt av bilar, förare och strategier. Men vilken typ av data pratar vi egentligen om?
Här går vi igenom de viktigaste kategorierna av data som samlas in under en hel Formel 1‑säsong – från bilens sensorer till AI‑driven analys och simuleringar i fabriken.
1. datamängder och sensorer
Varje Formel 1‑bil är utrustad med cirka 250–300 sensorer. Under en tävlingshelg genererar dessa tillsammans över 1,5 terabyte data per bil – det motsvarar miljarder datapunkter på en hel säsong.
Sensorerna mäter allt från temperatur, tryck, position och acceleration till däckslitage och vibrationer. Informationen skickas i realtid till depån där ingenjörer analyserar den live – men även till teamets fabrik, där data lagras och används för simulering och utveckling.
2. Telemetri och realtidsövervakning
Varje sekund skickar bilen över 1 miljon datapunkter till depån. Detta kallas telemetri, och inkluderar bland annat:
- Hastighet och gaspådrag
- Bromstryck och växelval
- Motorvarv (RPM)
- Temperaturer på motor, bromsar och däck
- Position på banan (GPS)
- Användning av DRS och ERS
Denna data är avgörande för att snabbt identifiera avvikelser eller problem – till exempel överhettning, fel på kraftöverföring eller däck som slits ojämnt.
3. Simuleringar, CFD och vindkanaldata
Utanför banan används enorma datamängder i simuleringar:
- CFD (Computational Fluid Dynamics) simulerar luftflöde runt bilen för att testa aerodynamik utan fysisk prototyp.
- Vindkanaltester används för att validera designändringar och genererar upp till 1 TB data per test.
All denna data hjälper ingenjörerna att finjustera bilens design och förbättra dess prestanda steg för steg under säsongen.
4. Historisk data och AI-modellering
Team använder också över 70 år av historisk F1‑data, kombinerat med realtidsdata, för att:
- Förutse väderpåverkan och banförhållanden
- Modellera däckslitage och bränsleförbrukning
- Utveckla strategi för depåstopp
- Använda AI och maskininlärning för prediktiv analys
Allt detta sker i ett försök att ligga ett steg före konkurrenterna – bokstavligt talat.
Detta fokus på statistik och prediktiva modeller är inte unikt för Formel 1. Även inom fotboll används avancerad datainsamling för att tolka spelprestationer, något du kan se exempel på hos PremierLeagueStatistik.se där statistik används för att förklara och analysera matchresultat, spelare och lagstrategier.
5. Förarens fysiologiska data
I vissa fall samlas även biometrisk data in från föraren:
- Puls och hjärtrytm
- Reaktionstider
- Sömn- och återhämtningsdata
- Vätskebalans
Detta används både för att övervaka hälsan och för att optimera förarens prestation under långvariga och fysiskt krävande lopp.
6. Säkerhetsdata vid olyckor
Formel 1 använder också Event Data Recorders (EDR) – en slags “svart låda” – för att samla in information vid krascher:
- Kollisionens kraft och vinkel
- Hastighet vid impact
- G-krafter på föraren
Denna information används av FIA för att förbättra säkerheten och vidareutveckla regelverket.
7. Databehandling och infrastruktur
All insamlad data bearbetas i flera steg:
- På banan: i realtid under loppet
- I fabriken: för analys, utveckling och strategiplanering
Exempelvis kan ett team som Mercedes överföra upp till 11 terabyte data under en enda tävlingshelg – från banan till fabriken i Storbritannien. Fördröjningen är ofta så låg som 10 millisekunder i Europa.
