ANÁLISE ESTRATÉGICA DE CORRIDAS DE MOTORSPORT COM BASE EM DADOS REAIS E SIMULADOS

Resumo

A análise estratégica no automobilismo moderno tornou-se um campo de investigação relevante pela combinação entre dados de corrida, modelagem computacional e tomada de decisão em tempo real. Este estudo analisa as estratégias adotadas nas edições de 2024 e 2025 do Grande Prêmio do Brasil, disputadas no Autódromo José Carlos Pace, a partir de dados reais extraídos via biblioteca FastF1 e de simulações baseadas em modelo matemático, buscando responder de que forma essa comparação pode contribuir para compreender, validar e explorar decisões estratégicas no motorsport. A pesquisa é qualitativa e comparativa, estruturada em três eixos: análise individual de cada corrida, comparação entre os dois anos e avaliação de cenários alternativos por simulação. Os resultados evidenciam que o timing das paradas exerce maior influência sobre o resultado final do que o ritmo absoluto de volta, padrão observado tanto em condições de chuva quanto em pista seca. A comparação entre dados reais e cenários simulados validou as decisões estratégicas adotadas pelas equipes, confirmando seu respaldo técnico, e permitiu explorar alternativas não executadas, descartando explicações baseadas exclusivamente em velocidade e revelando a posição em pista como variável determinante que modelos de tempo puro não capturam. Essa divergência entre simulado e real constitui um resultado analítico, não uma limitação, ao demonstrar que compreender o resultado de uma corrida exige analisar simultaneamente ritmo, degradação e posição. Como contribuição metodológica, o estudo demonstra que dados públicos aliados a modelos matemáticos acessíveis são suficientes para produzir análise estratégica consistente, com potencial de replicação em sistemas de engenharia que operem com decisão sob incerteza e múltiplas variáveis.