Dos dados de sensores às decisões que ganham regatas

Confidencial: o projeto com a SailGP é privado. Esta página descreve apenas o método, em termos gerais — nenhum dado de cliente, resultado, ou valor específico de equipa é reproduzido.

O desafio

Um F50 da SailGP gera telemetria multicanal densa — cerca de 400 canais de sensores a 10 Hz, cobrindo velocidade, cargas, atitude, vento, e geometria de fólios e aparelho — para cada barco, cada regata, cada evento. A par disso existe uma segunda fonte de conhecimento, não estruturada: horas de narração e análise de regatas, onde atletas e analistas dizem por palavras o que os sensores apenas medem em números. Nenhuma das duas era utilizável tal como estava. A telemetria era demasiado volumosa e demasiado bruta para um treinador consultar diretamente, e o conhecimento tático na narração estava fechado dentro de vídeo, impossível de pesquisar e desligado dos dados que explicava.

O que fizemos

• Construímos pipelines de dados numa arquitetura em camadas (bronze → prata → ouro) para transformar telemetria multicanal em bruto em conjuntos de dados limpos, rotulados e prontos para análise.
• Realizámos extração de insights — modelação do custo de manobras, análise de linha ideal e de rota, e análise de partidas — transformando telemetria rotulada nas métricas de desempenho que importam a atletas e treinadores.
• Desenvolvemos um dashboard interativo e um sistema de IA multiagente que responde a perguntas concretas sobre desempenho e tática, consultando tanto a telemetria como uma base de conhecimento curada a partir da narração das regatas.

Abordagem

1 — Pipeline de dados

A telemetria bruta passa por três camadas, cada uma um passo deliberado e restrito, em vez de uma única transformação monolítica. A camada bronze transforma ficheiros de sensores em bruto num formato consultável, sem qualquer lógica de negócio aplicada. A camada prata é onde entra o conhecimento de domínio: suavização de sensores, e deteção de manobras que rotula cada bordejo, jibe e viragem de marca diretamente a partir do sinal, dividindo cada regata em segmentos numerados de linha reta e de manobra. A camada ouro agrega a prata em tabelas-resumo ao nível de regata, perna e evento — a camada a que tanto o dashboard como o sistema de IA recorrem primeiro, pelo que a maioria das perguntas é respondida a partir de uma tabela pequena e pré-computada, em vez de uma pesquisa sobre o sinal em bruto.

2 — Extração de insights

Telemetria rotulada é apenas a matéria-prima; o problema mais difícil é transformá-la em métricas de desempenho que resistam ao escrutínio. Construímos um modelo de custo de manobra que mede o que um bordejo, jibe ou viragem custa realmente em progresso rumo à marca — não apenas a velocidade retida durante a viragem, que se revela contar uma história diferente, por vezes contraditória. Por cima disso assenta um modelo de linha ideal: desempenho do barco calibrado, um campo de vento reconstruído, e o modelo de custo de manobra combinam-se num otimizador de rota que reconstrói a forma mais rápida como uma perna — ou um percurso completo — poderia ter sido navegada, validado contra o desempenho real da frota antes de ser utilizado em qualquer coisa desenhada no ecrã. Uma linha paralela de trabalho aplica o mesmo rigor à pré-partida: modelando a aproximação à linha e o valor da posição de partida.

3 — Ferramentas interativas & sistema de IA

O dashboard coloca esta análise diretamente diante de atletas e treinadores — replay de regata com uma “linha ideal” modelada ao lado dos barcos que realmente a navegaram, e um cockpit de desempenho para pontuar o quão perto um barco é navegado dos seus alvos. Sobreposto a isto está um sistema de IA multiagente: um agente mestre delega em subagentes especializados para telemetria, para a base de conhecimento, e para pesquisa web, cada um devolvendo uma resposta curta e destilada em vez de linhas em bruto — mantendo o contexto do modelo de raciocínio mais caro pequeno, e todo o sistema rápido e económico de operar. A própria base de conhecimento é construída a partir da narração das regatas, estruturada e vetorizada para pesquisa semântica, pelo que uma pergunta é respondida com uma citação de volta ao que foi realmente dito, não apenas um número.

Resultado

O resultado é uma plataforma em produção que atletas, treinadores e analistas usam para obter respostas diretas e fundamentadas durante debriefings e semanas de regata, em vez de esperar por uma análise manual. Está em desenvolvimento ativo e iterativo, moldada diretamente pelo feedback dos treinadores e atletas que a utilizam.