L'arrêt aux stands IA en Formule 1
Va au-delà de la piste de Formule 1 et vois comment l'IA peut optimiser les arrêts aux stands, redéfinir la conception des voitures et rendre les fans heureux en tant que membre ultime et invisible de l'équipe des stands du sport.
La Formule 1 (F1) est l'un des sports les plus technologiques au monde. Avec des voitures atteignant des vitesses vertigineuses de 370 km/h et effectuant des arrêts au stand en deux secondes, ce sport exige une ingénierie des plus innovantes. La F1 ne concerne pas seulement les pilotes et les voitures, mais aussi les stratégies élaborées par les membres de l'équipe au stand qui analysent la course.
Diverses technologies entrent en jeu pendant une course, et l'IA devient l'un des outils les plus vitaux à la disposition de l'équipe au stand. Examinons de plus près où l'IA est exactement utilisée en F1.
Link to this sectionLa vision par ordinateur au Grand Prix d'Abou Dabi 2023#
Lorsque les pilotes de F1 dépassent les limites de la piste avec leurs quatre roues, cela est considéré comme une infraction aux limites de piste. La Fédération Internationale de l'Automobile (FIA) vérifie ces infractions et des pénalités sont appliquées en fonction des résultats.
Des centaines d'infractions doivent être traitées à chaque course. Lors du Grand Prix d'Autriche 2023, seulement quatre personnes ont traité environ 1 200 infractions potentielles aux limites de piste. Lors des courses suivantes, malgré l'augmentation du nombre de personnes travaillant au contrôle des infractions aux limites de piste, cela n'a pas suffi.
Fig 1. La ligne blanche sur l'image ci-dessus est considérée comme le bord de la piste.
Ainsi, lors du Grand Prix d'Abou Dabi 2023, la FIA s'est tournée vers la vision par ordinateur. Ils utilisent l'analyse de forme pour identifier le bord de la piste et calculer le nombre de pixels qui s'étendent au-delà de cette ligne. Cette couche du système sera utilisée pour éliminer les cas où l'interaction humaine n'est manifestement pas nécessaire. Cela permet à la FIA de se concentrer sur les cas qui nécessitent réellement leur attention.
Link to this sectionAccroître l'engagement des fans grâce aux insights de l'IA#
Soixante et onze pour cent des professionnels du sport estiment que l'engagement des fans est vital pour atteindre leurs objectifs. Lorsque les gens ressentent un lien émotionnel avec le sport, ils continuent de revenir, ce qui aide l'industrie à générer des revenus.
Un week-end de course implique bien plus que le simple fait d'encourager ton équipe préférée. Amazon Web Services (AWS) s'est associé à la F1 pour fournir des insights approfondis sur les décisions prises en une fraction de seconde et présenter les performances avec des statistiques détaillées. Ils y parviennent en analysant environ 70 ans de données de course stockées sur Amazon S3. Outre les données historiques, les modèles de machine learning peuvent analyser les points de données collectés par plus de 300 capteurs sur chaque voiture de F1. Nous parlons de plus de 1,1 million de points de données par seconde !
Il est naturel que le PDG d'Oracle Red Bull Racing, Christian Horner, déclare : « Les données sont dans le sang de l'équipe. Chaque élément de performance - comment nous courons, comment nous développons une voiture, comment nous sélectionnons et analysons les pilotes - tout est piloté par les données. » Jetons un coup d'œil à certaines des statistiques que ces systèmes sont capables de produire :
- Battle Forecast : La prévision de bataille prédira combien de tours il faudra avant que la voiture poursuivante ne soit à « portée de tir » de la voiture devant elle. Les prédictions sont effectuées en utilisant des données de l'historique de la piste et le rythme projeté du pilote.
- Pit Strategy Battle : Cela fournit aux fans des insights supplémentaires pour évaluer le succès de la stratégie de chaque pilote et leurs résultats en temps réel. Les fans peuvent également suivre les changements de stratégie subtils effectués par les pilotes et voir leur impact sur le résultat.
- Track Dominance : Cela donne aux fans et aux commentateurs un aperçu de l'endroit et de la manière dont un pilote domine ses rivaux sur le circuit.
- Car Performance Scores : Cet insight permet aux fans d'isoler une voiture spécifique et de comparer ses performances à celles des autres voitures. Les comparaisons sont basées sur les performances en virage (la capacité d'une voiture à maintenir sa vitesse, sa stabilité et son contrôle lors des virages ou de la navigation dans les courbes), les performances en ligne droite (accélération de la voiture et capacités de vitesse de pointe sur les trajectoires droites) et la maniabilité (la facilité et la réactivité globales de contrôle du véhicule, y compris la direction, le freinage et les manœuvres).
Fig 2. Un exemple de visualisation de la domination sur piste que les fans peuvent consulter.
Link to this sectionSim racing optimisé par l'IA#
La simulation de course, ou sim racing, est une expérience de course de F1 virtuelle. Elle est souvent utilisée pour aider à entraîner les pilotes à se familiariser avec la piste et à améliorer leurs compétences de pilotage sans risquer de blessures ou d'endommager les voitures. En intégrant l'IA dans le sim racing, les équipes peuvent simuler des conditions de course dynamiques, la performance des voitures avec divers réglages, et même le comportement des concurrents sur la piste.
Les moteurs physiques peuvent modéliser avec précision le comportement du véhicule. Ils prennent en compte des facteurs comme l'aérodynamisme, l'adhérence des pneus et les réglages de suspension. Parallèlement, les données provenant à la fois des courses réelles et des simulations sont constamment analysées pour affiner les stratégies et améliorer les performances. Les configurations de sim racing peuvent aller de simples installations avec un volant et des pédales à des simulateurs complets incluant des plateformes de mouvement, des casques VR et des répliques détaillées de cockpits de F1.
Fig 3. Max Verstappen, pilote de Formule 1, en sim racing. (source: shop.gperformance.eu)
Link to this sectionÉquipes de F1 et innovateurs en IA : Un match parfait sur la piste#
Certaines des meilleures équipes de F1 utilisent activement l'IA et ont même signé avec des entreprises d'IA en tant que sponsors officiels. Explorons rapidement quelques-uns de ces partenariats et la valeur qu'ils apportent.
Link to this sectionMercedes & G42#
G42 est une entreprise leader en IA et en cloud computing basée aux Émirats arabes unis. Ils sont le sponsor officiel de l'équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1. G42 équipe l'équipe avec des capacités avancées d'analyse de données et de machine learning. Avec le soutien de G42, l'équipe peut traiter de vastes quantités de données en temps réel et extraire des insights précieux pour prendre des décisions fondées sur les données. Par exemple, les algorithmes d'IA de G42 peuvent analyser les données de télémétrie pour optimiser les réglages de la voiture pour des pistes spécifiques, améliorant la performance en ajustant l'aérodynamisme, la pression des pneus et la charge de carburant.
Fig 4. G42 est un partenaire officiel de Mercedes-AMG F1.
Link to this sectionRed Bull & Oracle#
L'équipe Red Bull Racing utilise l'IA pour optimiser la consommation de carburant, ce qui les aide à optimiser l'utilisation du carburant, et donc à aller plus vite plus longtemps, ce qui peut être un facteur critique pour gagner des courses. Cette équipe de F1 a remporté le Championnat du monde des pilotes et le Championnat du monde des constructeurs 2023 lors d'une saison record. L'équipe s'appuie sur Oracle Cloud pour alimenter la stratégie de course, le développement du moteur, le sim racing, l'engagement des fans, et plus encore.
Fig 5. L'équipe Red Bull Racing est sponsorisée par Oracle.
Link to this sectionFerrari & AWS#
Amazon Web Services (AWS) est l'un des sponsors officiels de l'équipe Scuderia Ferrari F1. L'équipe Scuderia Ferrari a créé un capteur de vitesse au sol virtuel en utilisant l'IA et le machine learning via Amazon SageMaker. Ils ont pu fournir des données plus rapides et plus fiables à leurs ingénieurs. L'équipe a réussi à réduire le poids du véhicule, ce qui est un facteur critique dans un sport où même un gramme compte. Ils ont également utilisé AWS pour développer des modèles de ML basés sur la théorie des jeux afin d'analyser les variables de la stratégie de course.
Fig 6. L'équipe Scuderia Ferrari F1 est soutenue par AWS (thelastcorner.it).
Link to this sectionQue voyons-nous cette saison ?#
La saison 2024 a débuté en mars avec le Grand Prix de Bahreïn. Nous n'avons disputé que quatre courses jusqu'à présent, mais le début de saison a été palpitant. Dès le début, nous voyons de nouvelles innovations en IA faire leurs débuts pour cette saison.
Commençons par l'effort pour rapprocher les fans de l'action. Cela a conduit à l'introduction de nouveaux angles de caméra. L'équipe de diffusion de la F1 travaille en étroite collaboration avec Aston Martin pour développer une caméra de feu arrière. L'idée derrière cela est de nous donner une vue directement depuis l'arrière de la voiture, capturant l'intensité de la course d'une manière que nous n'avons jamais vue auparavant. L'IA aide à garantir que ces images soient nettes et claires, ajustant la mise au point et l'exposition en temps réel pour faire face aux défis de la vitesse et des conditions d'éclairage changeantes.
En ce qui concerne la diffusion, il existe également un nouveau système de ralenti remanié alimenté par l'IA. Ce système d'IA peut instantanément trier les images pour mettre en évidence les moments clés, en s'assurant que les fans ne manquent aucune action. Il a même la capacité de créer des ralentis à partir d'images normales, ajoutant une nouvelle couche de profondeur à l'expérience de visionnage.
Il y a aussi beaucoup de buzz concernant l'utilisation potentielle de drones pour capturer des images en direct, inspirée par un plan viral en vue subjective (FPV) de Max Verstappen lors d'un tour d'essai. Il reste encore des obstacles concernant la sécurité à surmonter. Mais, la possibilité d'inclure des plans de drone à l'avenir est excitante. Il s'agit de trouver de nouvelles façons d'apporter le frisson de la course aux téléspectateurs à domicile.
Fig 7. Le plan F1 le plus rapide.
En parlant de frisson, la partie audio de la diffusion est également configurée pour une mise à niveau. L'objectif de cette mise à niveau est de permettre aux téléspectateurs de se sentir comme s'ils étaient sur la piste, avec le rugissement des moteurs les entourant. Des algorithmes d'IA sont utilisés pour affiner la capture et le traitement audio afin que le son de la diffusion soit immersif sans être bruyant. Nous voulons entendre les moteurs accélérer tout en pouvant profiter de la course sans un volume excessif.
Link to this sectionFranchir la ligne d'arrivée#
Bien que l'IA puisse être un outil utile, elle ne peut pas remplacer les pilotes humains et l'équipe au stand avec des années d'expérience et de talent. Cela dit, il sera intéressant de voir comment l'IA impactera la Formule 1 à l'avenir. Une technologie plus avancée signifie des décisions plus éclairées sur la piste, menant à des batailles incroyables pour ce drapeau à damier !
Consulte notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur l'IA. Visite nos pages de solutions pour voir comment l'IA est appliquée dans des domaines comme la fabrication et l'agriculture.
