Formula OneにおけるAIピットストップ

フォーミュラ1（F1）は、世界で最もハイテクなスポーツの一つです。耳をつんざくような時速230マイルに達する車と、わずか2秒のピットストップが求められるこの競技には、最先端のエンジニアリングが欠かせません。F1では、ドライバーやマシンだけでなく、レースを分析するピットクルーが立案する戦略も同じくらい重要です。

レースではさまざまな技術が使われており、AIはピットクルーにとって最も重要なツールの一つになりつつあります。F1のどのような場面でAIが活用されているのか、詳しく見ていきましょう。

2023年アブダビグランプリにおけるコンピュータービジョン#

F1ドライバーが4輪すべてでトラックの端を越えると、トラックリミット違反とみなされます。国際自動車連盟（FIA）が違反を確認し、その結果に基づいてペナルティが科されます。

レースごとに、何百件もの違反を処理する必要があります。2023年オーストリアグランプリでは、人間4人だけで、トラックリミット違反の可能性がある事例を約1,200件処理しました。その後のレースでは、違反確認に携わる人員を増やしたにもかかわらず、十分ではありませんでした。

図1. 上の画像の白線がトラックの端とみなされます。

そこで2023年のアブダビグランプリでは、FIAがコンピュータービジョンを導入しました。形状解析を使ってトラックの端を特定し、そのラインを越えたピクセル数を算出しています。このシステムの層は、人間の介入が明らかに不要なケースを除外するために使われます。これにより、FIAは実際に対応が必要なケースに集中できます。

AIによる知見でファンのエンゲージメントを高める#

スポーツ業界の専門家の71％が、目標達成にはファンのエンゲージメントが不可欠だと考えています。スポーツに感情的なつながりを感じる人は継続して応援するようになり、業界の収益創出にもつながります。

レースウィークエンドの楽しみは、好きなチームを応援することだけではありません。Amazon Web Services（AWS）はF1と協力し、瞬時の判断に関する深い知見を提供するとともに、詳細な統計を使ってパフォーマンスを紹介しています。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マシンに搭載された300個以上のセンサーから収集されるデータポイントを分析できます。その数は1秒あたり110万件を超えます。

Oracle Red Bull RacingのCEOであるChristian Hornerが、「データはチームの生命線です。レースの進め方、マシンの開発方法、ドライバーの選定と分析など、パフォーマンスに関わるすべての要素はデータに基づいています」と語るのも当然です。こうしたシステムが出力できる統計情報をいくつか見ていきましょう。

• バトル予測：追走するマシンが前方のマシンの「攻撃可能な距離」に入るまで、あと何周かを予測します。予測には、サーキットの過去のデータとドライバーの予測ペースを使用します。
• ピット戦略バトル：各ドライバーの戦略の成功度や結果をリアルタイムで評価するための情報をファンに提供します。ファンはドライバーによる微妙な戦略変更を追跡し、その影響を確認することもできます。
• コース上の優勢度: ドライバーがサーキットのどこで、どのようにライバルを圧倒しているかについて、ファンや解説者に知見を提供します。
• マシンのパフォーマンススコア：特定のマシンに焦点を当て、他のマシンと性能を比較できる情報です。比較項目は、コーナリング性能（旋回時やカーブ走行時に速度、安定性、制御性をどれだけ維持できるか）、直線性能（直線での加速力と最高速度）、およびハンドリング（ステアリング、ブレーキ、操縦を含む、車両の操作性と応答性全般）です。

図2. ファンが見られるトラック支配度の可視化例。

AIを活用したシムレーシング#

シミュレーションレーシング、またはシムレーシングは、仮想環境でF1レースを体験するものです。負傷やマシンの損傷のリスクを伴わずに、ドライバーがコースに慣れ、レーススキルを向上させるためによく使われます。シムレーシングにAIを組み込むことで、チームは動的なレース状況、さまざまなセットアップにおけるマシンの性能、さらにはコース上のライバルの動きまでシミュレーションできます。

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します。同時に、実際のレースとシミュレーションのデータを継続的に分析して、戦略を改善し、パフォーマンスを高めます。シム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使う基本的なものから、モーションプラットフォーム、VRヘッドセット、F1コックピットの精巧なレプリカを備えた実物大のシミュレーターまで多岐にわたります。

図3. シムレーシングをするフォーミュラ1ドライバー、Max Verstappen（出典：shop.gperformance.eu）

F1チームとAIイノベーター：サーキットで生まれるパートナーシップ#

トップクラスのF1チームの中には、AIを積極的に活用し、AI企業を公式スポンサーとして迎えているチームもあります。こうしたパートナーシップと、その価値をいくつか簡単に見ていきましょう。

MercedesとG42#

G42は、UAEを拠点とする大手AI・クラウドコンピューティング企業です。Mercedes-AMG PETRONAS F1 Teamの公式スポンサーを務めています。G42はチームに高度なデータ分析と機械学習の機能を提供しています。G42の支援により、チームは膨大なデータをリアルタイムで処理し、貴重な知見を抽出して、データに基づく意思決定を行えます。たとえば、G42のAIアルゴリズムはテレメトリーデータを分析し、空力特性、タイヤ空気圧、燃料搭載量を微調整することで、特定のコースに合わせてマシンのセットアップを最適化できます。

図4. G42はMercedes-AMG F1の公式パートナーです。

Red BullとOracle#

Red Bull Racing TeamはAIを使って燃料消費を最適化し、マシンがより長い時間速く走れるようにしています。これはレースで勝つための重要な要素となる可能性があります。このF1チームは、記録的なシーズンとなった2023年にドライバーズ選手権とコンストラクターズ選手権を制しました。同チームはOracle Cloudを活用し、レース戦略、エンジン開発、シミュレーションレース、ファンとの交流などを支えています。

図5. Red Bull Racing TeamのスポンサーはOracleです。

FerrariとAWS#

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社です。スクーデリア・フェラーリチームは、Amazon SageMaker上のAIと機械学習を活用して仮想地上速度センサーを構築し、エンジニアにより迅速で信頼性の高いデータを提供しています。わずか1グラムでも重要となるこのスポーツで、チームは車両重量を削減できました。また、AWSを使ってゲーム理論に基づくMLモデルを開発し、レース戦略の各要素を分析しました。

図6. AWSがサポートするスクーデリア・フェラーリF1チーム（thelastcorner.it）。

今シーズンは何が見られるのでしょうか？#

2024年シーズンは、3月のバーレーングランプリで幕を開けました。これまでに4レースが開催されましたが、シーズンはスリリングなスタートを切っています。開幕直後から、今シーズンに登場する新たなAIイノベーションが見られます。

まず、ファンをレースの臨場感により近づける取り組みから見ていきましょう。この取り組みにより、新しいカメラアングルが導入されました。F1の放送チームはアストンマーティンと緊密に連携し、リアライトカメラを開発しています。車の後方からの視点を提供し、これまでにない形でレースの迫力を捉えることが狙いです。AIは、速度や変化する照明条件に対応できるよう、リアルタイムでフォーカスと露出を調整し、鮮明でクリアな映像の実現を支援します。

放送では、AIを活用した新しい改良型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仕分けし、重要な場面を強調することで、ファンがレースの見どころを見逃さないようにします。また、通常の映像からスローモーションリプレイを作成する機能もあり、視聴体験に新たな奥行きを加えます。

テスト走行中のマックス・フェルスタッペンを捉えた一人称視点（FPV）の映像が拡散されたことを受け、ドローンでライブ映像を撮影する可能性も大きな話題になっています。安全面ではまだ課題が残っていますが、将来的にドローン映像が加わる可能性には期待が高まります。自宅で視聴する人にレースの興奮を届ける新たな方法を見つけることが重要です。

図7. 最速のF1ショット。

レースの臨場感といえば、放送の音声もアップグレードが予定されています。このアップグレードの目的は、エンジン音に包まれて、視聴者がまるでサーキットにいるかのように感じられるようにすることです。AIアルゴリズムを使って音声の収録と処理を微調整し、ノイズを抑えながら臨場感のある放送音声を実現します。エンジンの加速音を聞きながらも、音量が大きすぎずレースを楽しめることを目指しています。

フィニッシュラインを越えて#

AIは便利なツールになり得ますが、長年の経験と才能を持つドライバーやピットクルーに取って代わることはできません。それでも、今後AIがF1にどのような影響を与えるのか、注目していきたいところです。より高度なテクノロジーによって、サーキットでより多くの情報に基づいた判断が可能になり、チェッカーフラッグを目指す素晴らしい戦いにつながります。

GitHubリポジトリを確認して、AIについてさらに詳しく知りましょう。ソリューションページでは、スポーツ、製造、農業などの分野におけるAIの活用方法をご覧いただけます。また、スポーツ分野でのコンピュータービジョンの応用についてもご覧ください。