Gambar 1. Marc Márquez mengambil alih posisi dari Joan Mir (MotoGP.com)

Ketika pembalap seperti Marc Márquez atau Max Verstappen memacu kendaraan di lintasan dengan kecepatan lebih dari 300 km/jam, bukan hanya pembalap yang bekerja keras dalam mencapai kemenangan. Di balik layar, ada insinyur serta mekanik yang mengawasi puluhan sensor pada saat balapan berlangsung, dari tekanan ban hingga detak jantung pembalap. Kini, motorsport modern seperti MotoGP dan Formula 1, bukan hanya soal kemampuan mengemudi, melainkan juga tentang bagaimana ilmu komputer dan algoritma membantu mengolah data menjadi strategi untuk memenangkan balapan.

Data Telemetri

Setiap kendaraan balap kini dilengkapi dengan ratusan sensor digital. Sensor-sensor ini merekam semua kondisi kendaraan, mesin, dan pembalap, lalu mengirimkannya secara real-time ke komputer milik tim di paddock. Teknologi ini disebut sebagai telemetri dan fungsinya sangat vital. Dengan bantuan dari machine learning dan analisis data, para teknisi bisa memantau peforma komponen, mendeteksi kerusakan komponen, bahkan dapat menentukan waktu terbaik untuk melakukan pit-stop (tidak terlalu berlaku untuk MotoGP karena aturan).

Menurut laporan Course Advisor Asia (2024), satu mobil F1 dapat menghasilkan lebih dari satu juta titik data per detik. Semua data ini nantinya akan diolah oleh sistem komputasi yang canggih seperti high-performance computing dan predict algorithm. Seluruh hasil data yang telah diolah akan digunakan untuk pengambilan keputusan di lintasan.

Gambar 2. Data telemetri pada mobil F1 (https://tmcblog.com/2021/04/28/intip-live-telemetri-di-formula-1/)

Lintasan di Dunia Virtual

Pada saat pengembangan, para insinyur sudah berlomba di bidang pengembangan teknologi. Dengan bantuan algoritma dan pemodelan fisika, para insinyur menjalankan simulasi aerodinamika atau yang biasanya disebut dengan Computational Fluid Dynamic (CFD) untuk menguji bagaimana udara mengalir di sekitar bodi kendaraan. Selain itu, dilansir dari penelitian oleh Patil et al. (2023) mnunjukan bahwa teknik optimasi berbasis data dapat membantu tim menentukan strategi pit stop, pilihan ban, dan bahkan memprediksi hasil balapan. Dari sini kita dapat belajar bahwa kemenangan di setiap balapan bukanlah hanya pekerjaan dari para pembalap saja, melainkan kerja sama dari seluruh tim yang membangun dan mengembangkan tunggangan mereka.

AI dan Big Data

Dalam dunia balap, keputusan sepersekian detik bisa berarti kemenangan atau kegagalan. Di sinilah AI dan Big Data berperan besar. Sistem analitik canggih kini digunakan untuk membaca pola, memprediksi perubahan cuaca, hingga memperkirakan kapan ban akan kehilangan daya cengkeram. Sebagai contoh, dalam balapan kelas para raja yaitu MotoGP, kolaborasi antara Ducati dan Lenovo memanfaatkan edge computing untuk menganalisis gaya berkendara tiap pembalap secara real time (Donnelly, 2021). Jadi, ketika pembalap menarik tuas rem atau memutar gas di momen yang tepat, ada kemungkinan besar keputusan itu dibantu oleh data dan algoritma yang bekerja di belakang layar.

Gambar 3. Barcelona GP 2025 (https://media.formula1.com/)

Dari Lintasan ke Jalan Raya

Teknologi yang dikembangkan untuk balapan ternyata punya dampak luas di dunia nyata.
Konsep Internet of Things (IoT), AI-assisted driving, dan analisis prediktif yang dikembangkan di paddock kini digunakan oleh pabrikan mobil komersial untuk meningkatkan keselamatan dan efisiensi kendaraan.

Kesimpulan

Motorsport modern seperti MotoGP dan F1 bukanlah lagi sekadar adu cepat di lintasan. Ini semua adalah gabungan antara kekuatan mesin, inovasi dalam pengembangan, kecerdasan dalam pengolahan dan analisa, serta kehebatan dari pembalap dalam memacu kendaraannya. Ilmu komputer kini menjadi bagian penting dari balapan, membantu tim memahami, memprediksi, dan mengoptimalkan setiap keputusan. Di masa mendatang, integerasi antara AI, digital twin, dan quantum computing berpotensi membawa motorsport ke level yang lebih baru.

Penulis 

Daniel Kevin Jhon Feko Wahyudi, S.Kom – FDP Scholar

Reference

  • Donnelly, C. (2021, February 10). Ducati and Lenovo extend long-standing MotoGP technology deal. Computer Weekly. Retrieved from https://www.computerweekly.com/news/252496093/Ducati-and-Lenovo-extend-long-standing-MotoGP-technology-deal
  • Lenovo. (2022, February 7). Ducati and Lenovo continue partnership to lead innovation in MotoGP. Motor Sports NewsWire. Retrieved from https://motorsportsnewswire.com/2022/02/07/ducati-and-lenovo-continue-partnership-to-lead-innovation-in-motogp/
  • Nimmala, R., & Nimmala, J. (2024). Racing into the data age: Sensor intelligence, advanced analytics, and Kafka in Formula 1 race car. International Journal of Artificial Intelligence & Machine Learning (IJAIML), 3(1), 69–74. Retrieved from https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJAIML/VOLUME_3_ISSUE_1/IJAIML_03_01_006.pdf
  • Patil, A., Jain, N., Agrahari, R., Hossari, M., Orlandi, F., & Dev, S. (2023). A data-driven analysis of Formula 1 car races outcome. In Artificial Intelligence and Cognitive Science (pp. 134–146). Springer Nature Switzerland AG. Retrieved from https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-26438-2_11