Erklärt: Die neuen Formel-1-Grafiken von Amazon (AWS)

Wie Amazon Web Services (AWS) seine Formel-1-Daten aufbereitet, wie man diese Daten verstehen darf und was der Dienstleister damit darstellen will

Erklärt: Die neuen Formel-1-Grafiken von Amazon (AWS)

Max Verstappen holt in den Kurven 98,7 Prozent aus seinem Red Bull RB16B heraus. Das hat eine Formel-1-Grafik beim Frankreich-Grand-Prix 2021 in Le Castellet gezeigt. Doch was dahintersteckt, das wusste selbst Formel-1-Experte Martin Brundle nicht. Bei 'Sky' sagte er: "Das sind schon tolle Daten, aber ich habe keine Ahnung, wo diese Daten her sind."

Tatsächlich steckt die Amazon-Tochter Amazon Web Services (AWS) hinter diesen Einblendungen. Der Dienstleister bezeichnet sich selbst als "offizieller Cloud-Service" und "Machine-Learning-Anbieter" für die Formel 1.

Für seine Berechnungen greift AWS auf die rund 120 Sensoren zurück, die in jedem Formel-1-Auto verbaut sind. Diese Sensoren - zum Beispiel für Lenkeinschlag, Benzinverbrauch oder Geschwindigkeit - stellen zusammen 1,1 Millionen Datenpunkte bereit, und das pro Sekunde. Hinzu kommen streckenrelevante Informationen sowie Wetterdaten. Und darauf fußen die Darstellungen von AWS.

So erklärt Rob Smedley die Relevanz der Daten

Ihre Relevanz? Ist durchaus umstritten bei den Zuschauern. Der frühere Formel-1-Ingenieur Rob Smedley aber sieht AWS auf einem guten Weg. Als Leiter Datensysteme in der Formel 1 ist er mitverantwortlich für die Datenaufbereitung durch die Amazon-Firma. Und zumindest in Fachkreisen kommen die Grafiken an, behauptet Smedley.

Im Gespräch mit 'Motorsport.com' meint er: "Je mehr die Einblendungen gezeigt wurden, umso mehr Zuschriften habe ich gekriegt von Kollegen, vor allem von technischen Kollegen aus den Teams. Und sie fragten nach, wie wir das machen. Tenor: 'Wir haben uns das angesehen. Das ist ziemlich präzise!'"

Doch AWS stützt sich nicht nur auf harte Fakten, sondern stellt eben auch Simulationen und Berechnungen an, um Tendenzen aufzuzeigen. Eines der Ziele dabei ist, die Fahrerleistung noch transparenter zu machen. Sprich: Darzustellen, wie viel ein Fahrer aus seinen technischen Möglichkeiten herausholt.

Wer ist wie gut? Ein Beispiel!

Fährt etwa George Russell im Williams besser als Max Verstappen im Red Bull? Solchen Fragen will AWS auf den Grund gehen. Das Ergebnis ist die sogenannte Fahrer-Performance-Einstufung.

Was man sich darunter vorstellen kann, hat Smedley unlängst in einem Blogbeitrag erklärt. Er nannte dabei folgendes Beispiel: "Fahrer X fährt im besten Auto und fährt 1:30 Minuten, wenn er 100 Prozent aus dem Auto herausholt."

Sensor-Daten in der Formel 1, wie von Amazon verwendet

Telemetrie-Daten aus der Formel 1, wie sie in die AWS-Berechnungen einfließen

Foto: Amazon

"Schafft er weniger als 100 Prozent, ist er langsamer. Nehmen wir also an, er kommt auf 91 Prozent der Maximalleistung. Dann ist sein Auto drei Sekunden langsamer und wir landen bei 1:33 Minuten."

"Jetzt kommt Fahrer Y, der im langsamsten Auto sitzt. Bei 100 Prozent kommt er auf 1:32 Minuten. Wenn er aber mit 91 Prozent fährt, fällt seine Rundenzeit auf 1:35 Minuten."

Eine fiktive Qualifikation mit zwei Fahrern

In diesem fiktiven Beispiel wird dann eine Qualifikation angenommen, in der Fahrer X mit 1:31.1 und Fahrer Y mit 1:32.3 Minuten gestoppt werden.

"Daraus könnten wir dann folgende Schlussfolgerung ziehen: Fahrer X holt 96,7 Prozent des Maximums aus seinem Auto heraus, Fahrer X 99,1 Prozent. Das Ergebnis ist also, dass Fahrer X zwar 1,2 Sekunden schneller ist, aber dass Fahrer Y mehr aus seinem Auto herausgeholt hat", so Smedley.

Damit die Rechnung - buchstäblich - aufgeht, braucht AWS entsprechend vollständige Datensätze als Grundlage, und ausgefeilte Simulationen. Im Kern dieser Betrachtungen steht der Reifengrip, und zwar jeweils beim Bremsen, beim Einlenken und beim Herausbeschleunigen aus Kurven. Diese Unterscheidung hilft AWS, präzise Modelle zu erstellen.

Die Reifen und der Grip spielen Schlüsselrollen

Smedley erklärt: "Zunächst rekonstruieren wir die Reifenkräfte anhand der verfügbaren Telemetriedaten. Dann berechnen wir die maximalen Kräfte, die ein Reifen in jedem Fahrzeugzustand generieren kann."

So entsteht ein Eindruck, wie viel ein Fahrer im jeweiligen Segment einer Kurve aus den Möglichkeiten seines Autos macht. Der Datensatz einer kompletten Runde wiederum ist dann die Zahl, die als Prozentangabe auf den TV-Bildschirmen ausgespielt wird.

Doch die eine Wahrheit lasse sich damit nicht zwangsweise finden, räumt Smedley ein. "Man darf nicht vergessen: Die Erfolgsfaktoren in der Formel 1 sind sowohl menschlicher als auch technischer Natur. Und den Einfluss des Fahrzeugs darf man nicht unterschätzen."

"Es ist trotzdem spannend zu verstehen, wie nahe jeder Fahrer an das jeweilige Limit seines Autos herankommt." Und genau das sollen die AWS-Zahlen ausdrücken.

Mit Bildmaterial von Amazon.

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