Oscar Piastri po kwalifikacjach w Spa powiedział coś, czego nie spodziewasz się usłyszeć od kierowcy Formuły 1: że kolejność startową w dużej części ustawia sztuczna inteligencja. To nie był wybuch frustracji - to najwyraźniej trafna diagnoza technicznej rzeczywistości sezonu 2026. Jednostki napędowe nowej generacji zawierają samouczące się algorytmy, które potrafią zaskoczyć równie mocno kierowcę, co inżyniera przy monitorze. Skąd się biorą te zachowania, ile faktycznie może zrobić kierowca i czy da się ten problem rozwiązać? Na to odpowiada poniższy tekst.
Jak działają samouczące się algorytmy w jednostkach napędowych F1 2026
Gdy Andrea Stella w Spa opisywał sytuacje ze swoich odpraw, używał słów takich jak "losowe" i "trudne do uchwycenia w modelowaniu". To wymowne - szef techniczny mistrzowskiego zespołu mówi, że jego inżynierowie nie zawsze wiedzą, dlaczego silnik zachował się tak, a nie inaczej. O co chodzi?
Jednostki napędowe F1 2026 zawierają systemy prognostyczne, które uczą się na bieżąco. Algorytm analizuje dane z poprzednich okrążeń - prędkość w poszczególnych punktach toru, obciążenie silnika, poziom zużytej i odzyskanej energii - i na tej podstawie przewiduje optymalną strategię wdrażania energii elektrycznej na następnym okrążeniu. Nie jest to sztuczna inteligencja w potocznym rozumieniu. To raczej zaawansowany system adaptacyjny, który stale koryguje swoje założenia.
Uczenie nie odbywa się tylko między okrążeniami. Jeśli w trakcie kola pojawi się odchylenie od oczekiwanego wzorca, algorytm natychmiast przeliczy optymalny sposób rozłożenia energii na pozostałą część okrążenia. Brzmi to dobrze - system stale optymalizuje. Problem zaczyna się wtedy, gdy rzeczywistość rozjedzie się ze środowiskiem treningowym, w którym model został zbudowany.
Dlaczego Hadjar nie mógł utrzymać toru za Verstappenem
Najbardziej spektakularny przykład z Belgii dostarczył Isack Hadjar. Francuz chciał dać holowanie Maxowi Verstappenowi - zjechał więc na wyjściu z zakrętu numer 14 i zatrzymał się, czekając na mistrza świata. Problem w tym, że zatrzymanie się w losowym miejscu toru nie było nigdzie zaprogramowane w strategii wdrażania energii.
Algorytm odebrał sygnał: kierowca stoi tam, gdzie nie powinien stać. System dostał "konfuzji" - jak sam powiedział Hadjar - i przy ponownym naciśnięciu gazu odpowiedział energetycznie zupełnie inaczej niż zakładał kierowca. W pierwszej próbie Hadjar miał zdecydowanie za dużo mocy i odjeżdżał od Verstappena zamiast trzymać się przed nim. W drugiej - za mało, przez co Red Bull zaczął go doganiać i holowanie nie spełniło swojej roli.
To skrajny przykład, ale ten sam mechanizm działa przy znacznie mniejszych odchyleniach. Każde wcześniejsze lub późniejsze zwolnienie gazu, każde wejście w zakręt z odrobinę inną prędkością - to wszystko karmi algorytm nowymi danymi i może zmienić zachowanie silnika w sposób, którego kierowca się nie spodziewa.
Ile w tym zależy od kierowcy - i co jest poza jego kontrolą
Lando Norris powiedział wprost, że w kwestii tych wahań "nie chodzi o ciebie jako kierowcę". To nie jest jednak pełna prawda - a raczej jest prawdą tylko w określonym sensie.
Część zmiennych faktycznie zależy od kierowcy. Jeśli zbyt późno zdejmie nogę z gazu w konkretnym miejscu albo za wcześnie przekroczy około 60 procent otwarcia przepustnicy na wyjściu z zakrętu, to wpływa na bilans energetyczny. Algorytm to odnotowuje i dostosowuje strategię na resztę okrążenia. Dlatego Norris już wcześniej w sezonie mówił, że kierowcy nie mogą już robić różnicy "odwagą", ale tylko precyzyjnym prowadzeniem zgodnym z wymaganiami jednostki napędowej. George Russell przed Spa pracował nad stylem jazdy po tym, jak Mercedes wskazał mu, że jego zachowanie za kierownicą może być powodem deficytu na prostych. W Belgii problem i tak pozostał.
To dlatego, że druga część równania jest całkowicie poza kontrolą kierowcy. Stella wymienił dwa kluczowe czynniki zewnętrzne: poziom przyczepności nawierzchni i wiatr. Silniejszy przeciwny wiatr sprawia, że algorytm "myśli", iż prosta jest dłuższa niż w rzeczywistości - bo samochód zwalnia szybciej, zanim dotrze do jej końca. System dostosowuje strategię wdrażania energii do tej fałszywej diagnozy, a wynik jest wyjazd z luką w mocy tam, gdzie kierowca potrzebuje jej najbardziej.
"Algorytm jest czuły na zewnętrzne parametry" - powiedział Stella. "Jeśli masz więcej wiatru z przodu, prosta trwa dłużej, a to jest parametr, którego nie można w pełni odzwierciedlić w modelowaniu, bo ma on pewien losowy charakter."
Jak wahania silnika przekładają się na czas i strategię
Nieprzewidywalne wdrażanie energii elektrycznej uderza w kierowców na dwa sposoby. Pierwszy to bezpośrednia strata czasu na prostych - tak jak Piastri stracił kilka dziesiątych w stosunku do Norrisa w sobotę w Spa, mimo że w zakrętach jechali identycznie. Drugi jest subtelniejszy, ale równie dotkliwy.
Stella wyjaśnił, że wahania energii wpływają na punkty hamowania. Jeśli przed zahamowaniem silnik odzyskuje więcej energii niż zazwyczaj, samochód jest o kilkanaście kilometrów na godzinę wolniejszy przy wejściu w strefę hamowania - i punkt hamowania musi się przesunąć. Jeśli kierowca nie wie, że tym razem będzie więcej rekuperacji, hamuje za późno. Lub - jeśli oczekuje mocnej rekuperacji, a jej nie dostaje - hamuje za wcześnie i traci czas.
"To jest dość trudne do opanowania dla kierowców" - powiedział Stella. "Nie tylko dlatego, że wpływa na sekcje z ograniczoną mocą, ale także dlatego, że wahania jednostki napędowej zmieniają punkty odniesienia przy podejściu do zakrętu."
Dla kierowcy oznacza to konieczność ciągłego dostosowywania się do silnika, który sam się ciągle dostosowuje. Spirala niepewności, która - jak przyznają sami zawodnicy - jest po prostu nieatrakcyjnym sposobem uprawiania sportu.
Czy jest rozwiązanie - i jak szybko można się go spodziewać
Dobra wiadomość jest taka, że problem jest wyraźniejszy na konkretnych torach. Spa to tor o wielkich energetycznych wymaganiach - długie proste, gdzie energia elektryczna decyduje. Hungaroring czy Zandvoort to inne środowisko: krótsze proste, większy udział zakrętów, mniejszy nacisk na zarządzanie energią. Tam kierowcy i inżynierowie oddychają nieco swobodniej.
Zła wiadomość jest natomiast taka, że problemu nie da się szybko wyeliminować. Stella przyznał wprost, że po Spa jego zespół wciąż nie rozumiał w pełni, dlaczego energia elektryczna była wdrażana inaczej niż zaplanowano. Trzeba przyznać mu jedno: ta szczerość to rzadkość w padoku F1. McLaren ujawnił jednocześnie, że przed belgijskim weekendem w końcu otrzymał od Mercedesa HPP pakiet narzędzi symulacyjnych, o które zabiegał od dłuższego czasu. To krok naprzód, ale od narzędzi do pełnego zrozumienia zachowania systemu droga pozostaje długa.
"Myślę, że jesteśmy jeszcze trochę za daleko - powiedzmy kilka wyścigów - od pełnego zrozumienia zachowania jednostki napędowej i jej eksploatacji" - powiedział Stella po wyjeździe z Belgii.
Duże zmiany regulaminowe dotyczące podziału mocy między silnik spalinowy a elektryczny mają wejść w życie stopniowo w 2028 roku. Teoretycznie zmniejszy to rolę energii elektrycznej i może złagodzić problem. Piastri jest jednak sceptyczny. Uważa, że problem nie tkwi w proporcjach, ale w tym, jak silnik jest kalibrowany i jak "myślenia" się uczy. Te cechy są - jego zdaniem - wbudowane w DNA obecnych przepisów i zwykła zmiana stosunku mocy ich nie usunie.
Co to zmienia dla kibiców F1 w 2026 roku
Z kibicowskiego punktu widzenia sezon 2026 to wielki eksperyment z nieoczekiwanym efektem ubocznym. Nowe przepisy techniczne miały przynieść ekscytujące wyścigi z nowymi hierarchiami sił. I tak się stało - walka o mistrzostwo jest zacięta, a kilka zespołów może realistycznie marzyć o zwycięstwach. Ale wśród tego wszystkiego pojawił się element, którego nikt nie lubi: losowość.
Gdy Piastri mówi o "komputerach robiących głupstwa", a Norris przyznaje, że wynik kwalifikacji często zależy od tego, czy miałeś szczęście z zachowaniem silnika - to jest to wyznanie, które wiele mówi o naturze obecnej walki. Najlepszy kierowca świata nie zawsze będzie szybszy od średniaka, jeśli ten średniak trafi na okrążenie, w którym algorytm jego auta zachowuje się idealnie, a u mistrza nie.
Sprawa ma też wymiar praktyczny dla każdego, kto śledzi klasyfikacje mistrzostw. Punkty tracone i zdobywane przy udziale "przypadkowych" czynników będą ciężko interpretować przez cały sezon. Kiedy ktoś straci trzy miejsca w kwalifikacjach przez wiatr, który zmylił algorytm, to czy ta strata odzwierciedla faktyczne tempo auta? Odpowiedź brzmi: nie do końca. I to właśnie sprawia, że debata, która zaczęła się w Spa, będzie towarzyszyć F1 przez cały rok.
FAQ - Najczęściej zadawane pytania o AI w silnikach F1 2026
Czy AI w silnikach F1 2026 to sztuczna inteligencja jak ChatGPT?
Nie. To zaawansowane algorytmy prognostyczne i systemy samouczące się, które optymalizują strategie wdrażania energii elektrycznej na podstawie danych z poprzednich okrążeń. Nie mają nic wspólnego z generatywną AI ani uczeniem głębokim w popularnym rozumieniu.
Czy kierowca może zapobiec nieprzewidywalnemu zachowaniu silnika?
Część czynników zależy od kierowcy - np. moment naciśnięcia gazu czy precyzja prowadzenia przez zakręty. Jednak zewnętrzne parametry jak siła i kierunek wiatru czy poziom przyczepności asfaltu są całkowicie poza jego kontrolą i także wpływają na algorytm.
Na jakich torach problem jest najbardziej widoczny?
Na długich i szybkich prostych, gdzie energia elektryczna odgrywa kluczową rolę - klasycznym przykładem jest Spa-Francorchamps. Krótsze i bardziej kręte tory, takie jak Hungaroring, są znacznie mniej wymagające pod kątem zarządzania energią.
Czy zmiany przepisów w 2028 roku rozwiążą ten problem?
Według Oscara Piastriego - tylko częściowo. Dwuetapowe przejście do innego podziału mocy między silnikiem spalinowym a elektrycznym nieco ograniczy rolę wdrażania energii, ale nie wyeliminuje problemów związanych z kalibracją i logiką uczenia silnika.
Kiedy zespoły uzyskają pełne zrozumienie zachowania jednostek napędowych?
Według Andrei Stelli z McLarena jeszcze kilka wyścigów dzieli zespoły od pełnego zrozumienia. Producenci stopniowo udostępniają narzędzia symulacyjne, które mają pomóc w przewidywaniu zachowania systemu.