На Гран-при Бельгии 2026 года в Спа-Франкоршам алгоритмы машинного обучения, управляющие распределением энергии в болидах, сделали гонки менее предсказуемыми и потребовали от пилотов адаптации.
На прошедшем Гран-при Бельгии на трассе Спа-Франкоршам проявилось значительное влияние алгоритмов машинного обучения на стратегию гонок Формулы-1.
Эти алгоритмы, используемые командами для управления распределением энергии, снизили предсказуемость гонок. Пилотам пришлось адаптироваться к новым условиям.
Трасса Спа-Франкоршам, известная высокоскоростными поворотами, такими как «Красная вода» (Eau Rouge) и «Радийон» (Raidillon), оказалась сложной для болидов 2026 года.
Из-за ограниченной емкости батарей (4 МДж) пилоты вынуждены балансировать между скоростью и экономией энергии. На некоторых участках трассы болиды имели меньше мощности, чем машины серии F2.
Макс Ферстаппен из Red Bull отметил, что в некоторых секторах мощность двигателя падала до уровня болидов Формулы-3. Пилоты вынуждены «катиться» в повороты, чтобы зарядить батарею.
Самообучающиеся системы искусственного интеллекта, управляющие развертыванием энергии, оказались непрозрачными для пилотов. Небольшие отклонения в подаче энергии влияли на производительность.
Джордж Рассел из Mercedes столкнулся с необъяснимой потерей скорости на прямых участках, что, по его словам, было связано с работой этих систем.
Новая реальность требует от команд и пилотов глубокого понимания работы алгоритмов и быстрой адаптации. Некоторые пилоты, как Кими Антонелли из Mercedes, хорошо адаптировались к новым болидам. Другие, как Рассел, столкнулись с трудностями, что привело к значительным разрывам в результатах.
