توقف الصيانة بالذكاء الاصطناعي في Formula One

تُعدّ الفورمولا 1 (F1) واحدةً من أكثر الرياضات تطوّرًا تقنيًا في العالم. ومع بلوغ السيارات سرعات تصمّ الآذان تصل إلى 230 ميلًا في الساعة، وتنفيذها توقّفات في منطقة الصيانة تستغرق ثانيتين، فإنها تتطلب أكثر أشكال الهندسة ابتكارًا. ولا تتعلق F1 بالسائقين والسيارات فحسب، بل أيضًا بالاستراتيجيات التي يبتكرها أفراد طاقم منطقة الصيانة أثناء تحليلهم للسباق.

تؤدي تقنيات متنوعة أدوارًا مهمة أثناء السباق، ويصبح الذكاء الاصطناعي أحد أكثر الأدوات أهمية المتاحة لطاقم منطقة الصيانة. لنلقِ نظرةً أقرب على مواضع استخدام الذكاء الاصطناعي تحديدًا في F1.

الرؤية الحاسوبية في جائزة أبوظبي الكبرى لعام 2023#

عندما يتجاوز سائقو F1 حافة الحلبة بالعجلات الأربع، يُعدّ ذلك مخالفةً لحدود الحلبة. ويتحقق الاتحاد الدولي للسيارات (FIA) من هذه المخالفات، وتُفرض العقوبات استنادًا إلى النتائج.

يجب معالجة مئات المخالفات في كل سباق. خلال جائزة النمسا الكبرى لعام 2023، عالج أربعة أشخاص فقط نحو 1,200 مخالفة محتملة لحدود الحلبة. وفي السباقات التالية، ورغم زيادة عدد الأشخاص العاملين على التحقق من مخالفات حدود الحلبة، لم يكن ذلك كافيًا.

الشكل 1. يُعدّ الخط الأبيض في الصورة أعلاه حافة الحلبة.

لذلك، لجأ الاتحاد الدولي للسيارات (FIA) إلى الرؤية الحاسوبية في جائزة أبوظبي الكبرى لعام 2023. ويستخدم تحليل الأشكال لتحديد حافة الحلبة وحساب عدد وحدات البكسل التي تتجاوز ذلك الخط. وستُستخدم هذه الطبقة من النظام لاستبعاد الحالات التي لا تحتاج بوضوح إلى تدخل بشري. وهذا يتيح للاتحاد الدولي للسيارات التركيز على الحالات التي تحتاج فعلًا إلى اهتمامه.

زيادة تفاعل المشجعين من خلال رؤى الذكاء الاصطناعي#

يعتقد واحد وسبعون بالمئة من المتخصصين في الرياضة أن تفاعل المشجعين ضروري لتحقيق أهدافهم. فعندما يشعر الناس بارتباط عاطفي بالرياضة، يستمرون في العودة إليها، مما يساعد القطاع على تحقيق الإيرادات.

يتضمن أسبوع السباق ما هو أكثر من مجرد تشجيع فريقك المفضل. وقد تعاونت Amazon Web Services (AWS) مع F1 لتوفير رؤى معمقة حول القرارات التي تُتخذ في أجزاء من الثانية، واستعراض الأداء من خلال إحصاءات مفصلة. ويتمكنون من ذلك عبر تحليل نحو 70 عامًا من بيانات السباقات المخزنة على Amazon S3. وإلى جانب البيانات التاريخية، تستطيع نماذج التعلم الآلي تحليل نقاط البيانات التي تجمعها أكثر من 300 مستشعر من كل سيارة F1. نحن نتحدث عن أكثر من 1.1 مليون نقطة بيانات في الثانية!

من الطبيعي أن يعتقد الرئيس التنفيذي لفريق Oracle Red Bull Racing، Christian Horner، أن «البيانات تجري في عروق الفريق. فكل عنصر من عناصر الأداء - بدءًا من كيفية إدارة السباق، مرورًا بكيفية تطوير السيارة، ووصولًا إلى كيفية اختيار السائقين وتحليلهم - تحركه البيانات بالكامل». لنلقِ نظرةً على بعض الإحصاءات التي تستطيع هذه الأنظمة إخراجها:

• التنبؤ بالمنافسة: يتنبأ التنبؤ بالمنافسة بعدد اللفات المتبقية قبل أن تصبح السيارة المطاردة ضمن «مسافة الضرب» من السيارة التي أمامها. وتُجرى التنبؤات باستخدام بيانات سجل الحلبة والوتيرة المتوقعة للسائق.
• منافسة استراتيجية التوقف: توفر للمشجعين رؤى إضافية حول كيفية تقييم مدى نجاح استراتيجية كل سائق ونتائجها في الوقت الفعلي. كما يستطيع المشجعون تتبع التغييرات الاستراتيجية الدقيقة التي يجريها السائقون ورؤية تأثيرها في النتيجة.
• الهيمنة على الحلبة: توفر للمشجعين والمعلّقين رؤيةً حول المواضع والطريقة التي يهيمن بها سائق 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 الالتفاف أو اجتياز المنحنيات)، وأداء الخط المستقيم (قدرات السيارة على التسارع وبلوغ السرعة القصوى في المسارات المستقيمة)، والتحكم في السيارة (سهولة التحكم في المركبة واستجابتها عمومًا، بما في ذلك التوجيه والكبح والمناورة).

الشكل 2. مثال على تصور بصري لهيمنة السيارة على الحلبة يمكن للمشجعين مشاهدته.

سباقات المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي#

سباقات المحاكاة، أو سباقات sim، هي تجربة افتراضية لسباقات F1. وغالبًا ما تُستخدم لمساعدة السائقين على الإلمام بمضمار السباق وتحسين مهاراتهم في القيادة من دون التعرض لخطر الإصابات أو إلحاق الضرر بالسيارات. ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي في سباقات المحاكاة، تستطيع الفرق محاكاة ظروف السباق الديناميكية، وأداء السيارة في ظل إعدادات متنوعة، وحتى سلوك المنافسين على الحلبة.

تستطيع محركات الفيزياء نمذجة سلوك المركبة بدقة. وتأخذ في الحسبان عوامل مثل الديناميكا الهوائية، وتماسك الإطارات، وإعدادات نظام التعليق. وفي الوقت نفسه، يجري تحليل البيانات المستمدة من السباقات الواقعية والمحاكاة باستمرار لتحسين الاستراتيجيات والارتقاء بالأداء. وقد تتراوح إعدادات سباقات المحاكاة بين إعدادات أساسية تضم عجلة قيادة ودواسات، ومحاكيات كاملة النطاق تشمل منصات حركة، وسماعات رأس للواقع الافتراضي، ونُسخًا مفصلة من قمرة قيادة سيارات F1.

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

فرق F1 ومبتكرو الذكاء الاصطناعي: شراكة وُلدت على الحلبة#

تستخدم بعض أبرز فرق F1 الذكاء الاصطناعي بنشاط، بل إن لديها شركات ذكاء اصطناعي موقّعة بصفتها رعاة رسميين لها. لنستكشف سريعًا بعض هذه الشراكات والقيمة التي تقدمها.

Mercedes وG42#

G42 هي شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية، وتتخذ من الإمارات العربية المتحدة مقرًا لها. وهي الراعي الرسمي لفريق Mercedes-AMG PETRONAS F1. وتزوّد G42 الفريق بقدرات متقدمة لتحليل البيانات والتعلم الآلي. وبفضل دعم G42، يستطيع الفريق معالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي واستخلاص رؤى قيّمة لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات. فعلى سبيل المثال، تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي لدى G42 تحليل بيانات القياس عن بُعد لتحسين إعدادات السيارة لمسارات محددة، وتعزيز الأداء من خلال الضبط الدقيق للديناميكا الهوائية، وضغط الإطارات، وحمولة الوقود.

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

Red Bull وOracle#

يستخدم فريق Red Bull Racing الذكاء الاصطناعي لتحسين استهلاك الوقود، مما يساعده على تحسين استخدام الوقود، وبالتالي القيادة بسرعة أكبر لمسافة أطول، وهو ما قد يكون عاملًا حاسمًا في الفوز بالسباقات. وقد فاز فريق الفورمولا 1 هذا ببطولة السائقين وبطولة الصانعين لعام 2023 في موسم حطم الأرقام القياسية. ويعتمد الفريق على Oracle Cloud لتشغيل استراتيجية السباق، وتطوير المحرك، وسباقات المحاكاة، وتفاعل المشجعين، وغير ذلك.

الشكل 5. فريق Red Bull Racing برعاية Oracle.

Ferrari وAWS#

تُعدّ Amazon Web Services (AWS) أحد الرعاة الرسميين لفريق Scuderia Ferrari F1. وقد أنشأ فريق Scuderia Ferrari مستشعرًا افتراضيًا للسرعة الأرضية باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي عبر Amazon SageMaker. وتمكن من تقديم بيانات أسرع وأكثر موثوقية إلى مهندسيه. كما تمكن الفريق من خفض وزن المركبة، وهو عامل حاسم في رياضة يكون فيها لكل غرام أهمية. واستخدم الفريق AWS أيضًا لتطوير نماذج ML قائمة على نظرية الألعاب لتحليل متغيرات استراتيجية السباق.

الشكل 6. فريق Scuderia Ferrari F1 مدعوم من AWS (thelastcorner.it).

ما الذي نشهده هذا الموسم؟#

بدأ موسم 2024 في مارس مع جائزة البحرين الكبرى. لم نخض سوى أربعة سباقات حتى الآن، لكن بداية الموسم كانت حافلة بالإثارة. ومنذ البداية، نشهد ابتكارات جديدة في الذكاء الاصطناعي تظهر للمرة الأولى هذا الموسم.

لنبدأ بالجهود الرامية إلى تقريب المشجعين من مجريات السباق. فقد أدت إلى طرح زوايا تصوير جديدة. ويعمل فريق بث F1 عن كثب مع Aston Martin من أجل تطوير كاميرا للضوء 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، من خلال ضبط التركيز والتعريض في الوقت الفعلي للتعامل مع تحديات السرعة وتغير ظروف الإضاءة.

وفيما يتعلق بالبث، يوجد أيضًا نظام إعادة عرض جديد مُحدّث يعمل بالذكاء الاصطناعي. يستطيع هذا النظام فرز اللقطات فورًا لإبراز اللحظات المهمة، بما يضمن ألا يفوّت المشجعون أيًا من مجريات السباق. كما يستطيع إنشاء إعادات بالحركة البطيئة من لقطات عادية، مما يضيف طبقة جديدة من العمق إلى تجربة المشاهدة.

تدور أيضًا ضجة كبيرة حول إمكانية استخدام الطائرات المسيّرة لالتقاط لقطات مباشرة، استلهامًا من لقطة واسعة الانتشار بمنظور الشخص الأول (FPV) لـ Max Verstappen خلال لفة اختبارية. ولا تزال هناك عقبات تتعلق بالسلامة يتعين التغلب عليها. 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 F1.

وبالحديث عن الإثارة، يستعد الجانب الصوتي من البث أيضًا للترقية. وتهدف هذه الترقية إلى جعل المشاهدين يشعرون وكأنهم موجودون على الحلبة نفسها، محاطين بزئير المحركات. وتُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للضبط الدقيق لالتقاط الصوت ومعالجته، بحيث يكون صوت البث غامرًا من دون أن يكون مزعجًا. نريد أن نسمع المحركات وهي تتسارع، مع الاستمتاع بالسباق من دون ارتفاع مفرط في مستوى الصوت.

عبور خط النهاية#

رغم أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداةً مفيدة، فإنه لا يستطيع استبدال السائقين البشريين وأفراد طاقم منطقة الصيانة ذوي سنوات الخبرة والموهبة. ومع ذلك، سيكون من المثير للاهتمام رؤية تأثير الذكاء الاصطناعي في الفورمولا 1 مستقبلًا. فالتقنيات الأكثر تقدمًا تعني قرارات أكثر استنارة على الحلبة، مما يؤدي إلى منافسات مذهلة على العلم ذي المربعات!

اطّلع على مستودع GitHub لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي. وزُر صفحات حلولنا لمعرفة كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التصنيع والزراعة.