2024 İtalya Grand Prix’sinde Charles Leclerc, araç hızı bakımından daha yavaş olan Ferrari’siyle, o hafta sonu genel olarak daha hızlı bir McLaren kullanan Oscar Piastri’yi geride bıraktı. Fark, pilotluk yeteneğinden çok bir stratejik karardan geldi: Leclerc tek pit stop yaparak yarışı bitirirken, lider durumdaki Piastri ikinci bir lastik değişimi yaptı ve bu, zaferi ona kaybettirdi. Formula 1’de yarışı kazandıran şey, çoğu zaman en hızlı araç değil, en doğru veriyle alınan pit stop kararı.
Lastik Neden Bu Kadar Belirleyici?
Bir F1 lastiği, yarış boyunca sabit bir performans sergilemiyor. Pist yüzeyiyle sürekli sürtünme, lastik kauçuğunun yüzeyden aşınmasına ve karkasın ısıl olarak yıpranmasına yol açıyor — bu da tur zamanlarının yarış ilerledikçe kademeli olarak yavaşlamasına neden oluyor. Lastik tedarikçisi Pirelli, her yarış için üç farklı kuru zemin bileşimi (sert, orta, yumuşak) sunuyor; her biri farklı bir aşınma hızına ve farklı bir tutuş seviyesine sahip. Takımların görevi, bu bileşimleri ne zaman ve hangi sırayla kullanacaklarına, elde ettikleri veriyle karar vermek.
Undercut ve Overcut: İki Temel Strateji
F1 stratejisinde en sık duyulan iki terim, “undercut” ve “overcut”. Bir pilot, rakibinden önce pit’e girip taze lastikle çıktığında, bu taze lastiğin sağladığı hız avantajıyla rakibini pas geçmeyi hedefliyor — buna undercut deniyor. Overcut ise tam tersi: pit’e geç girerek, rakip pit’teyken pistte kalıp tur kazanmayı amaçlıyor. Hangi stratejinin daha avantajlı olacağı, o anki lastik aşınma hızına, pist konumuna ve rakiplerin stratejisine bağlı olarak sürekli yeniden hesaplanıyor.
Takımlar Bu Kararı Nasıl Veriyor?
Modern F1 takımları, telemetri verisini (tur zamanları, lastik sıcaklığı, yakıt yükü, pist durumu) gerçek zamanlı işleyen istatistiksel modeller kullanıyor. Akademik camiada da bu konuya ilgi artıyor: örneğin Montana State Üniversitesi’nden araştırmacıların geliştirdiği bir Bayesyen model, tur zamanlarını yakıt ağırlığı ve “gizli” lastik performansının bir fonksiyonu olarak modelleyip, pit stopları bu gizli değişkenin sıfırlandığı anlar olarak ele alıyor — bu da takımların hangi turda pit’e girmenin istatistiksel olarak en avantajlı olduğunu tahmin etmesine yardımcı oluyor.
Belirsizlik: Güvenlik Aracı Faktörü
Bu modellerin hiçbiri kusursuz değil, çünkü bir güvenlik aracı (safety car) devreye girdiğinde bütün hesap değişiyor. Güvenlik aracı sırasında pit’e girmenin maliyeti normal şartlara göre çok daha düşük oluyor — bu yüzden takımlar, Poisson dağılımı yazımızda bahsettiğimize benzer bir mantıkla, güvenlik aracı çıkma olasılığını da stratejilerine bir olasılık değişkeni olarak dahil ediyor.
Kendi Analizinizi Yapmak İster misiniz?
Bu tür bir analiz artık sadece F1 takımlarına özgü değil; FastF1 adlı açık kaynaklı Python kütüphanesi, herkesin gerçek yarış telemetri verisine erişip kendi lastik aşınma modelini kurmasına imkân tanıyor — futbol verisi kaynakları rehberimizde bahsettiğimiz StatsBomb ve Understat’ın F1 dünyasındaki karşılığı gibi düşünebilirsiniz.