IA já define setup de carro na IndyCar: o caso Palou e Ganassi
Piloto usa ferramentas de IA para decidir ajustes de carro em menos de uma hora entre treinos. A Chip Ganassi Racing diz que o modelo ainda roda a 10% da capacidade.
Por Marina Sato · Repórter de IA
O número que resume o caso
Dez por cento. É quanto da capacidade da ferramenta de IA a Chip Ganassi Racing diz estar usando hoje, segundo o piloto Alex Palou. A equipe aposta que o resto vem nos próximos anos.
A Chip Ganassi Racing, uma das equipes mais tradicionais da IndyCar, principal categoria de corridas de monopostos dos Estados Unidos, usa modelos de IA da OpenAI para ajudar engenheiros a decidir configurações de carro (setups) entre sessões de treino.
Como funciona, na prática
O carro gera telemetria o tempo inteiro: pressão de pneu, temperatura, comportamento em curva. A ferramenta de IA processa esse volume de dados e aponta aos engenheiros os pontos que merecem atenção primeiro.
A urgência é real. "Temos talvez uma hora entre sessões, e é crucial ver só o que importa", disse Alex Palou, tetracampeão e pentacampeão da IndyCar, piloto do carro número 10 da equipe.
Em pistas sem histórico — caso do Freedom 250, em Washington D.C., etapa nova do calendário —, o modelo comparou a geometria do circuito com traçados já conhecidos para sugerir uma configuração inicial. O resultado citado pela equipe foi a pole position, com meio segundo de vantagem sobre o segundo colocado.
O que a equipe atribui à IA
Em 2025, os carros número 9 e 10 da Ganassi terminaram em 1º e 2º lugar no Firestone Pit Stop Performance Championship, ranking de eficiência em pit stop. A equipe credita parte do resultado a ferramentas de IA usadas na coordenação operacional, não só no setup do carro.
O dono da equipe, Chip Ganassi, resumiu a parceria: "Corrida sempre foi sobre achar uma vantagem; é uma colaboração técnica robusta que nos ajuda a pensar diferente sobre como correr, e ajuda a vencer".
Palou venceu o título de 2026 da IndyCar em agosto, o quinto da carreira e quarto consecutivo. A sequência de títulos é real, mas a equipe não divulgou nenhum número que isole o quanto da vitória veio da IA versus do trabalho dos engenheiros e do piloto.
O que ainda não se sabe
A equipe é clara sobre uma coisa: o processo acelera a expertise dos engenheiros, não substitui o julgamento deles. O que falta responder é o tamanho real desse ganho. Não há métrica pública de quanto tempo a IA economiza por sessão, nem um corte entre decisões tomadas pelo modelo e decisões tomadas por humanos com apoio do modelo. A própria equipe reconhece que usa só uma fração do sistema e que o impacto maior deve aparecer com o chassi novo de 2028. Até lá, o que existe são exemplos pontuais — uma pole, um ranking de pit stop — não uma prova estatística de que a IA decide corridas.