Rostoucí role umělé inteligence a strojového učení ve F1

Jak to začalo

Růst využívání AI a ML ve formuli 1 lze vysledovat až do roku 2018, kdy se spojili s Amazonem, předním gigantem v oblasti e-commerce, s cílem vnést do tohoto sportu poznatky založené na datech. V té době se výkonný ředitel F1 Ross Brawn rozhodl zlepšit divácký zážitek během závodů. Zatímco některé další týmy již dříve používaly ML, Brawn si představil použití algoritmů AI a ML k překlenutí odstupu mezi běžným televizním divákem a velkými týmy F1 tím, že fanouškům umožní přístup k některým datům, která mají týmy k dispozici v pitu.

K naplnění této vize začali datoví vědci F1 trénovat modely hlubokého učení na cloudové platformě pro strojové učení Amazon SageMaker, která vytváří, trénuje a nasazuje modely strojového učení k tvorbě přesných predikcí závodu. S pomocí Amazon Web Services (AWS) využila F1 tuto technologii k analýze statistik o výkonnosti závodu a generování přehledů, které jsou užitečné pro fanoušky. F1 také používá platformu F1 Insights vyvinutou pro stejný účel.

S více než 300 senzory v každém voze F1 může být množství dat generovaných a přenášených během závodu ohromující. Řeč je o téměř 3 GB telemetrických dat a tisících datových bodech za sekundu. Nezpracovaná data jsou však pro průměrného diváka k ničemu, pokud nejsou analyzována a prezentována ve snadno srozumitelném formátu.

Jak týmy F1 používají AI

Jeden z týmů, který plně přešel k AI, je McLaren. Pomocí softwarové platformy zvané Splunk je McLaren schopen streamovat data v reálném čase z každého ze senzorů, které monitorují kritické informace, jako je hladina paliva, tlak v pneumatikách, rychlost a stav baterie.

Se Splunk dokáže McLaren zachytit, indexovat a korelovat data pomocí algoritmů AI a ML, aby získal přehled nad obrovským množstvím informací generovaných během závodu. Tyto informace jsou prezentovány na přehledném řídicím panelu s grafy, reporty, upozorněními a vizualizacemi. Zaznamenává také historické informace pro vytvoření datových základů a detekci budoucích odchylek.

Tyto informace jsou nezbytné pro rychlé rozhodování, které může znamenat rozdíl mezi vítězstvím a prohrou v závodě. Řidiči, inženýři a vedoucí týmů mohou tyto informace využít k optimalizaci designu vozu, zlepšení výkonu jezdce a navrhování závodních strategií.

AI pro fanoušky

Umělá inteligence a strojové učení se stávají stále cennějšími nástroji pro tvorbu predikcí ve formuli 1. Díky velkému množství dat generovaných v každém závodě mohou fanoušci využívat strojové učení k vytváření vlastních predikcí. To nejen zlepšuje jejich zážitek ze sledování, ale také jim umožňuje vidět, které faktory mají větší pravděpodobnost, že ovlivní výsledky závodu.

Kromě toho se umělá inteligence používá k poskytování dalších přehledů prostřednictvím přehrávání. Formule 1 využívá kamery pro superzpomalené video rozmístěné na určitých místech trati k zachycení zajímavých okamžiků. Vzhledem k tomu, že tyto kamery jsou drahé a nejsou nasazeny v každém bodě, jejich výstup může být problematický. K dosažení kvalitnějšího výstupu F1 vyzkoušela nový produkt AI na Velké ceně Spojených států v roce 2022. Tento produkt inteligentně zpracovává záběry z běžných kamer (v pitlane nebo na palubě) a doplňuje chybějící snímky tak, aby se přehrávalo plynulé video. F1 plánuje používat tento systém ve všech následujících závodech.

Závěr

Formule 1 byla vždy o maximalizaci každé milisekundy a AI a ML přispívají k tomu, aby to v tomto sportu platilo ještě větší mírou. Díky rychlé analýze dat mohou týmy podpořit řidiče tím, že jim poskytnou větší důvěru pro rozhodování, zvýší bezpečnost rychlým odhalováním a řešením problémů a zachováním konstrukční neporušenosti vozů.

Podobně mohou diváci sedící na svých pohovkách a streamující souboje F1 používat AI k analýze dat a získávání predikcí o vítězných týmech.

Je vzrušující sledovat, jaká bude budoucnost F1 a jak bude umělá inteligence dále přetvářet tento sport.