F1track 飛び出し、AIがどのようにピットストップを最適化し、マシンデザインを再定義し、このスポーツの究極の見えないピットクルーとしてファンを喜ばせるかを見てみよう。
フォーミュラ1（F1）は、世界で最もハイテクなスポーツの1つです。車は耳をつんざくような時速230マイルに達し、2秒のピットストップを行うため、最も革新的なエンジニアリングが求められます。F1は、ドライバーや車だけでなく、レースを分析するピットクルーメンバーが作成する戦略も重要です。
レース中にはさまざまなテクノロジーが作用しており、AIはピットクルーが利用できる最も重要なツールの1つになりつつあります。F1でAIが実際にどこで使用されているかを詳しく見てみましょう。
F1ドライバーが4輪すべてでtrack端を超えた場合、track 限界違反とみなされる。国際自動車連盟（FIA）はこれらの違反を検証し、その結果に基づいてペナルティが科される。
毎レース、何百もの違反を処理しなければならない。2023年のオーストリアGPでは、わずか4人の人間が約1200件のtrack 制限違反の可能性を処理した。その後のレースでは、track 制限違反のチェックに従事する人数を増やしたものの、十分ではなかった。
そこで2023年アブダビGPでFIAはコンピュータービジョンに注目した。形状分析を使って track エッジを特定し、そのラインからはみ出るピクセルの数を計算するのだ。このシステムのレイヤーは、明らかに人間の操作が不要なケースを排除するためのものだ。これによってFIAは、実際に注意を払う必要があるケースに集中することができる。
スポーツ専門家の71%は、ファンエンゲージメントが目標達成に不可欠であると考えています。人々がスポーツに感情的なつながりを感じると、彼らは戻ってきて、業界が収益を生み出すのに役立ちます。
レースの週末は、お気に入りのチームを応援するだけではありません。Amazon Web Services（AWS）は、F1と提携して、一瞬の判断に関する深い洞察を提供し、詳細な統計でパフォーマンスを紹介しています。彼らは、Amazon S3に保存された約70年分のレースデータを分析することで、これを実現しています。過去のデータに加えて、機械学習モデルは、各F1カーの300以上のセンサーから収集されたデータポイントを分析できます。1秒あたり110万以上のデータポイントについて話しているのです！
Oracle Red Bull RacingのCEOであるChristian Horner氏が、「データはチームの生命線です。レースの運営方法、車の開発方法、ドライバーの選択と分析方法など、パフォーマンスのあらゆる要素はデータによって推進されています」と信じているのは当然のことです。これらのシステムが出力できる統計の一部を見てみましょう。
シミュレーションレース（シムレース）とは、仮想のF1レース体験のこと。ドライバーがレースtrack 慣れ親しみ、怪我やマシン破損のリスクを負うことなくレーススキルを向上させるためのトレーニングによく使用される。シムレーシングにAIを組み込むことで、チームはダイナミックなレースコンディション、さまざまなセットアップ下でのマシンパフォーマンス、さらにはtrack上でのライバルの挙動までもシミュレートすることができる。
物理エンジンは、車両の挙動を正確にモデル化できます。空気力学、タイヤのグリップ、サスペンションの設定などの要素を考慮に入れます。一方、実際のレースとシミュレーションの両方からのデータが常に分析され、戦略を洗練し、パフォーマンスを向上させています。Simレーシングのセットアップは、ステアリングホイールとペダルを備えた基本的なセットアップから、モーションプラットフォーム、VRヘッドセット、F1カーのコックピットの詳細なレプリカを含むフルスケールシミュレーターまで多岐にわたります。
トップF1チームの中には、AIを積極的に使用しており、AI企業を公式スポンサーとして契約しているチームさえあります。これらのパートナーシップと、それらがもたらす価値について簡単に見ていきましょう。
G42は、UAEに拠点を置く大手AIおよびクラウドコンピューティング企業です。Mercedes-AMG PETRONAS F1チームの公式スポンサーであり、高度なデータ分析と機械学習機能を提供しています。G42のサポートにより、チームは大量のデータをリアルタイムで処理し、貴重な洞察を抽出してデータに基づいた意思決定を行うことができます。たとえば、G42のAIアルゴリズムは、テレメトリデータを分析して、特定のトラックに合わせて車のセットアップを最適化し、空力、タイヤの空気圧、燃料搭載量を微調整することでパフォーマンスを向上させることができます。
Red Bull Racing Teamは、AIを活用して燃料消費を最適化し、燃料の使用効率を高めています。これにより、より長く高速に走行することが可能になり、レースでの勝利に不可欠な要素となり得ます。このF1チームは、記録的なシーズンとなった2023年のドライバーズチャンピオンシップとコンストラクターズチャンピオンシップで優勝しました。チームは、レース戦略、エンジン開発、シミュレーションレース、ファンエンゲージメントなどを強化するために、Oracle Cloudを利用しています。
Amazon Web Services（AWS）は、スクーデリア・フェラーリF1チームの公式スポンサーの1つです。スクーデリア・フェラーリのチームは、Amazon SageMakerを通じて（AI）と機械学習を使用した仮想対地速度センサーを作成しました。これにより、エンジニアに迅速かつ信頼性の高いデータを提供することができました。チームは、グラム単位が重要なスポーツにおいて重要な要素である車両重量を削減することができました。また、AWSを使用して、レース戦略の変数を分析するためにゲーム理論に基づいたMLモデルを開発しました。
2024年シーズンは3月のバーレーンGPで開幕しました。まだ4レースしか消化していませんが、スリリングなシーズンのスタートとなっています。早くも今シーズンに向けて、新しいAIイノベーションがデビューしています。
まず、ファンをアクションに近づけるための取り組みから始めましょう。これにより、新しいカメラアングルが導入されました。F1放送チームは、アストンマーティンと緊密に協力してリアライトカメラを開発しています。その背後にあるアイデアは、車の後部からの視点を提供し、これまで見たことのない方法でレースの激しさを捉えることです。AIは、速度と変化する照明条件の課題に対処するために、これらの画像が鮮明でクリアであることを保証し、リアルタイムで焦点と露出を調整します。
放送に関して言えば、AIを活用した新しいリプレイシステムも導入されています。このAIシステムは、映像を瞬時に解析して重要な瞬間をハイライト表示し、ファンが見逃すことのないようにします。また、通常映像からスローモーションリプレイを作成する機能も備えており、視聴体験に新たな深みを加えています。
テストラップでのマックス・フェルスタッペンのバイラルな一人称視点（FPV）ショットに触発されて、ライブ映像をキャプチャするためのドローンの潜在的な使用についても多くの話題があります。克服すべき安全性に関するハードルはまだありますが、将来的にドローンショットを含める可能性はエキサイティングです。レースのスリルを自宅の視聴者に届けるための新しい方法を見つけることがすべてです。
スリルといえば、放送のオーディオ部分もアップグレードされる予定だ。このアップグレードの目的は、視聴者がtrackいるような、エンジンの轟音に包まれているような感覚を味わえるようにすることだ。AIアルゴリズムを使って音声キャプチャと処理を微調整し、放送音がノイズにならずに没入感を得られるようにしている。私たちは、エンジンが加速する音を聞きながらも、音量が大きすぎずにレースを楽しめるようにしたいのです。
AIは便利なツールではあるが、長年の経験と才能を持つ人間のドライバーやピットクルーを置き換えることはできない。とはいえ、AIが今後のF1にどのような影響を与えるかは興味深い。より高度なテクノロジーは、track上でより多くの情報に基づいた決断を下すことを意味し、チェッカーフラッグをめぐる素晴らしいバトルにつながる！
AIの詳細については、GitHubリポジトリをご覧ください。AIが製造業や農業などの分野でどのように応用されているかについては、ソリューションページをご覧ください。
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