Come l'IA divide
i circuiti di F1

Come fa un'IA a “capire” un circuito

Per ognuna delle 24 piste del Mondiale 2025 abbiamo preso il giro più veloce delle qualifiche e, dalla telemetria, abbiamo estratto quattro numeri che descrivono lo stile di guida richiesto: quanta parte del giro si passa col gas pieno, quanti cambi marcia per chilometro, quanto tempo si sta in frenata e quanto si tiene il gas modulato (parzializzato). È la stessa informazione che vedi nella traiettoria colorata e nel radar del pannello: il verde è gas pieno, il rosso è frenata. Un circuito di potenza è quasi tutto verde, un cittadino è pieno di rosso.

Questi quattro valori vengono prima standardizzati e poi compressi in due sole dimensioni con la PCA(Analisi delle Componenti Principali): è la mappa qui sopra, dove piste con telemetria simile finiscono vicine — l'asse orizzontale, da solo, racconta il 80% delle differenze e va dai tracciati tecnici e lenti a quelli veloci e di potenza. Infine l'algoritmo K-Means traccia i confini tra i gruppi cercando 4 “centri di gravità” (le X colorate, e le regioni tratteggiate).

Nessuna etichetta umana: è apprendimento non supervisionato. L'IA non “indovina” una risposta giusta, ma trova struttura nascosta nei dati. I nomi delle famiglie li abbiamo aggiunti dopo, leggendo cosa avevano in comune i circuiti di ogni gruppo. Tutto gira nel tuo browser, da un modello addestrato in Python con scikit-learn.