التوقف المدعوم بالذكاء الاصطناعي في الفورمولا 1

تُعد الفورمولا 1 (F1) واحدة من أكثر الرياضات تطورًا تقنيًا في العالم. إذ تصل سرعة السيارات إلى 230 ميلًا في الساعة، وتستغرق توقفات الصيانة ثانيتين، ما يتطلب أكثر الابتكارات الهندسية تطورًا. ولا تقتصر الفورمولا 1 على السائقين والسيارات؛ فالاستراتيجيات التي يضعها أفراد طاقم الصيانة وهم يحللون السباق لا تقل أهمية.

تُستخدم تقنيات متعددة أثناء السباق، وأصبح الذكاء الاصطناعي من أهم الأدوات المتاحة لطاقم الصيانة. لنلقِ نظرة أقرب على مواضع استخدام الذكاء الاصطناعي في F1.

الرؤية الحاسوبية في جائزة أبوظبي الكبرى لعام 2023#

عندما تتجاوز سيارات سائقي F1 حدود الحلبة بالعجلات الأربع كلها، يُعد ذلك انتهاكًا لحدود المسار. ويتحقق الاتحاد الدولي للسيارات (FIA) من هذه الانتهاكات، وتُفرض العقوبات بناءً على النتائج.

يجب معالجة مئات الانتهاكات في كل سباق. وخلال جائزة النمسا الكبرى لعام 2023، عالج أربعة أشخاص فقط نحو 1,200 انتهاك محتمل لحدود المسار. وفي السباقات التالية، لم تكن زيادة عدد الأشخاص المكلّفين بالتحقق من انتهاكات حدود المسار كافية، رغم إجرائها.

الشكل 1. يُعد الخط الأبيض في الصورة أعلاه حافة المسار.

لذلك، لجأ الاتحاد الدولي للسيارات (FIA) في سباق جائزة أبوظبي الكبرى لعام 2023 إلى الرؤية الحاسوبية. ويستخدم تحليل الأشكال لتحديد حافة المسار وحساب عدد البكسلات التي تتجاوز ذلك الخط. وستُستخدم هذه الطبقة من النظام لاستبعاد الحالات التي لا تتطلب تدخلًا بشريًا بوضوح، ما يتيح للاتحاد الدولي للسيارات التركيز على الحالات التي تستدعي اهتمامه فعلًا.

تعزيز تفاعل المشجعين من خلال رؤى الذكاء الاصطناعي#

يعتقد واحد وسبعون بالمئة من العاملين في المجال الرياضي أن تفاعل المشجعين ضروري لتحقيق أهدافهم. فعندما يشعر الناس بارتباط عاطفي بالرياضة، يعودون إليها باستمرار، ما يساعد القطاع على تحقيق الإيرادات.

يتضمن أسبوع السباق أكثر من مجرد تشجيع فريقك المفضل. وقد تعاونت Amazon Web Services (AWS) مع F1 لتقديم رؤى معمقة حول القرارات التي تُتخذ في أجزاء من الثانية، وإبراز الأداء بإحصاءات مفصلة. ويتم ذلك من خلال تحليل بيانات سباقات تمتد لنحو 70 عامًا والمخزنة على Amazon S3. وإضافة إلى البيانات التاريخية، تستطيع نماذج تعلم الآلة تحليل نقاط البيانات التي تجمعها أكثر من 300 مستشعر في كل سيارة F1، والتي يتجاوز مجموعها 1.1 مليون نقطة بيانات في الثانية.

من الطبيعي أن يعتقد الرئيس التنفيذي لفريق Oracle Red Bull Racing، Christian Horner، أن «البيانات هي شريان الحياة للفريق. فكل جانب من جوانب الأداء — طريقة خوضنا للسباق، وتطويرنا للسيارة، واختيارنا للسائقين وتحليلنا لأدائهم — يعتمد كله على البيانات». لنلقِ نظرة على بعض الإحصاءات التي تستطيع هذه الأنظمة تقديمها:

• توقع المواجهة: يتوقع هذا المؤشر عدد اللفات المتبقية قبل أن تصبح السيارة المطاردة على مسافة تتيح لها مهاجمة السيارة التي أمامها. وتُجرى التوقعات باستخدام بيانات سجل الحلبة والوتيرة المتوقعة للسائق.
• مواجهة استراتيجيات التوقف للصيانة: يقدم هذا المؤشر للمشجعين رؤى إضافية لتقييم مدى نجاح استراتيجية كل سائق ونتائجها في الوقت الفعلي. كما يستطيع المشجعون تتبع التغييرات الطفيفة في الاستراتيجيات التي يجريها السائقون ومشاهدة أثرها في النتيجة.
• السيطرة على المسار: تمنح المشجعين والمعلقين رؤية عن الأماكن والطرق التي يهيمن بها السائق على منافسيه حول الحلبة.
• درجات أداء السيارة: تتيح هذه الرؤية للمشجعين عزل سيارة محددة ومقارنة أدائها بأداء السيارات الأخرى. وتستند المقارنات إلى أداء الانعطاف (مدى قدرة السيارة على الحفاظ على السرعة والثبات والتحكم أثناء الدوران أو اجتياز المنحنيات)، وأداء السير في خط مستقيم (قدرات تسارع السيارة وسرعتها القصوى على المسارات المستقيمة)، والتحكم في السيارة (سهولة التحكم بالمركبة واستجابتها عمومًا، بما يشمل التوجيه والكبح والمناورة).

الشكل 2. مثال على تصور السيطرة على الحلبة الذي يمكن للمشجعين مشاهدته.

سباقات المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي#

سباقات المحاكاة، أو sim racing، هي تجربة افتراضية لسباقات F1. وتُستخدم غالبًا لمساعدة السائقين على التعرف إلى حلبة السباق وتحسين مهاراتهم دون التعرض لخطر الإصابة أو إلحاق الضرر بالسيارات. وبإدماج الذكاء الاصطناعي في سباقات المحاكاة، تستطيع الفرق محاكاة ظروف سباق متغيرة، وأداء السيارة وفق إعدادات متنوعة، بل وحتى سلوك المنافسين على الحلبة.

تستطيع محركات الفيزياء نمذجة سلوك المركبة بدقة، مع مراعاة عوامل مثل الديناميكا الهوائية وتماسك الإطارات وإعدادات نظام التعليق. وفي الوقت نفسه، تُحلل باستمرار بيانات السباقات الواقعية والمحاكاة لتنقيح الاستراتيجيات وتحسين الأداء. وتتراوح تجهيزات سباقات المحاكاة بين إعدادات أساسية تضم عجلة قيادة ودواسات، ومحاكيات كاملة الحجم تشمل منصات حركة وأجهزة رأس للواقع الافتراضي ونسخًا مفصلة من مقصورات سيارات F1.

الشكل 3. Max Verstappen، سائق الفورمولا 1، يخوض سباق محاكاة. (المصدر: shop.gperformance.eu)

فرق F1 ومبتكرو الذكاء الاصطناعي: شراكة على الحلبة#

تستخدم بعض فرق F1 الكبرى الذكاء الاصطناعي بنشاط، بل إن شركات الذكاء الاصطناعي ترعى بعضها رسميًا. لنستعرض سريعًا بعض هذه الشراكات والقيمة التي تقدمها.

Mercedes وG42#

G42 شركة رائدة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية، مقرها الإمارات العربية المتحدة. وهي الراعي الرسمي لفريق Mercedes-AMG PETRONAS F1. وتزود G42 الفريق بقدرات متقدمة لتحليل البيانات والتعلّم الآلي. وبدعم من G42، يستطيع الفريق معالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي واستخلاص رؤى قيّمة لاتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات. فعلى سبيل المثال، تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي لدى G42 تحليل بيانات القياس عن بُعد لتحسين إعدادات السيارات بما يناسب حلبات معينة، وتعزيز الأداء عبر ضبط الديناميكا الهوائية وضغط الإطارات وحمولة الوقود بدقة.

الشكل 4. G42 شريك رسمي لفريق Mercedes-AMG F1.

Red Bull وOracle#

يستخدم فريق Red Bull Racing الذكاء الاصطناعي لتحسين استهلاك الوقود، ما يساعد سياراته على الانطلاق بسرعة أكبر لفترة أطول، وهو عامل قد يكون حاسمًا في الفوز بالسباقات. وفاز فريق الفورمولا 1 هذا ببطولة السائقين وبطولة الصانعين لعام 2023 في موسم حطم الأرقام القياسية. ويعتمد الفريق على Oracle Cloud لدعم استراتيجية السباقات وتطوير المحركات وسباقات المحاكاة والتفاعل مع المشجعين وغيرها.

الشكل 5. Oracle ترعى فريق Red Bull Racing.

Ferrari وAWS#

تُعد Amazon Web Services (AWS) أحد الرعاة الرسميين لفريق Scuderia Ferrari F1. وأنشأ فريق Scuderia Ferrari مستشعرًا افتراضيًا للسرعة الأرضية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على Amazon SageMaker، ما وفر لمهندسيه بيانات أسرع وأكثر موثوقية. وتمكن الفريق من خفض وزن المركبة، وهو عامل حاسم في رياضة قد يكون فيها لكل غرام أهمية. كما استخدم AWS لتطوير نماذج تعلم آلة مستندة إلى نظرية الألعاب لتحليل متغيرات استراتيجية السباق.

الشكل 6. يحظى فريق سكوديريا فيراري للفورمولا 1 بدعم AWS (thelastcorner.it).

ما الذي نشهده هذا الموسم؟#

بدأ موسم 2024 في مارس مع جائزة البحرين الكبرى. خضنا حتى الآن أربعة سباقات فقط، لكن بداية الموسم كانت مثيرة. ومنذ البداية، نشهد ابتكارات جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي تظهر للمرة الأولى هذا الموسم.

لنبدأ بالسعي إلى تقريب الجماهير من مجريات السباق. وقد أدى ذلك إلى إدخال زوايا تصوير جديدة. يعمل فريق بث الفورمولا 1 عن كثب مع أستون مارتن لتطوير كاميرا للمصباح الخلفي. وتتمثل الفكرة في منحنا رؤية من مؤخرة السيارة مباشرة، لالتقاط حدة السباق بطريقة لم نشهدها من قبل. ويساعد الذكاء الاصطناعي على ضمان وضوح هذه الصور ونقائها، إذ يضبط التركيز والتعريض الضوئي في الوقت الفعلي للتعامل مع تحديات السرعة وتغير ظروف الإضاءة.

وفي مجال البث، يوجد أيضًا نظام إعادة عرض جديد ومطوّر يعمل بالذكاء الاصطناعي. يستطيع هذا النظام فرز اللقطات فورًا لإبراز اللحظات المهمة، بما يضمن ألا تفوت الجماهير أيًا من أحداث السباق. كما يمكنه إنشاء إعادات عرض بالحركة البطيئة انطلاقًا من اللقطات العادية، مضيفًا بُعدًا جديدًا إلى تجربة المشاهدة.

هناك أيضًا اهتمام كبير بإمكانية استخدام الطائرات المسيّرة لالتقاط لقطات مباشرة، مستوحاة من لقطة بمنظور الشخص الأول (FPV) لماكس فيرستابن خلال جولة تجريبية انتشرت انتشارًا واسعًا. ولا تزال هناك عقبات تتعلق بالسلامة يجب تجاوزها، لكن إمكانية إدراج لقطات الطائرات المسيّرة مستقبلًا أمر مثير. فالأمر كله يتعلق بإيجاد طرق جديدة لنقل إثارة السباق إلى المشاهدين في منازلهم.

الشكل 7. أسرع لقطة في الفورمولا 1.

وبالحديث عن الإثارة، يجري أيضًا التحضير لترقية الجانب الصوتي من البث. وتهدف هذه الترقية إلى جعل المشاهدين يشعرون وكأنهم على الحلبة مباشرة، ومحاطون بهدير المحركات. وتُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لضبط التقاط الصوت ومعالجته بدقة، كي يكون صوت البث غامرًا من دون ضوضاء. نريد سماع تسارع المحركات، مع الاستمتاع بالسباق من دون ارتفاع الصوت أكثر من اللازم.

عبور خط النهاية#

مع أن الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة، فإنه لا يستطيع أن يحل محل السائقين البشريين وأطقم الصيانة ذوي الخبرة والموهبة المتراكمة على مدى سنوات. ومع ذلك، سيكون من المثير للاهتمام معرفة أثر الذكاء الاصطناعي في الفورمولا 1 مستقبلًا. فالتقنيات الأكثر تقدمًا تعني اتخاذ قرارات أكثر استنارة على الحلبة، ما يمهد لمنافسات مذهلة على راية المربعات!

اطّلع على مستودعنا على GitHub لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي. وزر صفحات حلولنا للاطلاع على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الرياضة والتصنيع والزراعة، أو اقرأ عن تطبيقات الرؤية الحاسوبية في الرياضة.