McLaren menegaskan bahwa kualitas pembalap tetap menjadi faktor pembeda utama di tengah regulasi F1 2026 yang sarat intervensi perangkat lunak. Meski banyak kritik dari pembalap mengenai dominasi sistem kontrol elektronik, tim juara konstruktor musim lalu itu yakin bakat tetap menentukan.
Keluhan telah muncul sejak sebelum musim dimulai dan semakin intens di sirkuit 'kekurangan energi', di mana rasio tikungan dan lintasan lurus menyulitkan mobil generasi baru untuk mengisi ulang baterai. Penyesuaian regulasi sebelum Grand Prix Miami memang mengurangi fenomena 'balap yoyo' yang dikritik, namun perbedaan kecepatan akibat algoritma belajar mandiri yang merespons variasi kondisi trek masih memicu kehebohan. Di Spa, Oscar Piastri menyebutnya sebagai "cara balap yang buruk".
Situasi ini tidak akan berubah dalam waktu dekat, meski ada yang menuntut pelarangan total teknologi machine-learning, merujuk pada regulasi olahraga F1 yang menyatakan "pembalap harus mengendarai mobil sendirian dan tanpa bantuan". Namun, direktur teknis McLaren untuk teknik, Neil Houldey, meyakini pembalap terbaik tetap akan beradaptasi dengan tantangan baru ini.

"Sebenarnya pembalap yang paham apa yang harus dilakukan, yang fokus, yang merupakan pembalap F1 terbaik di dunia, mereka tetap yang tercepat," ujar Houldey dalam wawancara dengan Motorsport.com. "Mungkin berubah dalam hal... bukan hanya soal kecepatan puncak, tapi proses berpikir di balik lap time itu."
Ia memberi contoh di Spa, di mana Piastri mendapat jadwal pelepasan energi yang sedikit berbeda, kehilangan beberapa persepuluh detik, namun tetap mampu bersaing dengan Lando Norris. "Saya pikir hal-hal itu akan seimbang. Anda masih melihat perbedaan antara pembalap bagus dan kurang bagus dalam lap time secara keseluruhan dan juga di balapan," tambahnya.
Secara fundamental, batasan regulasi saat ini dengan pembagian energi hampir 50:50 antara listrik dan pembakaran internal terletak pada kapasitas penyimpanan energi mobil. Karena baterai harus diisi ulang sepanjang lap, intervensi perangkat lunak diperlukan untuk alasan keamanan dan performa. Perangkat lunak machine-learning juga berfungsi untuk menemukan "lap optimal" dengan kombinasi pengereman dan pelepasan energi yang menghasilkan waktu tercepat.
Houldey menilai ini adalah bentuk baru dari risiko dan imbalan. Agresivitas kini memberi imbalan lebih kecil dibandingkan pendekatan yang cerdas dan disiplin. "Ini pasti lebih banyak permainan pikiran," katanya. "Dan pasti ada lebih banyak hal yang harus dilakukan pembalap daripada sebelumnya. Sekarang ada tambahan lagi, Anda harus tidak hanya mengatur kecepatan di tikungan, tetapi juga cara Anda menggunakan energi, posisi throttle, semuanya harus tepat."
Dengan demikian, kombinasi terbaik antara mobil, pembalap, dan tim teknis akan tetap menjadi penentu di akhir musim. Meski tantangan teknis meningkat, Houldey yakin pembalap terbaik akan tetap tampil di posisi terbaik saat musim berakhir.



Diskusi & Komentar (0)
Mari Bergabung dalam Diskusi!
Masuk dengan mudah untuk mulai memberikan komentar, membalas, dan berinteraksi dengan pembaca lainnya.
Komentar Terbaru
Belum ada komentar. Jadilah yang pertama!