ヨロビジョン深圳
深セン
今すぐ参加

フォーミュラ1でのAIピットストップ

Abirami Vina

5分で読めます

2024年4月19日

フォーミュラ1のトラックを越えて、AIがピットストップを最適化し、車のデザインを再定義し、スポーツの究極の見えないピットクルーメンバーとしてファンをどのように幸せにするかをご覧ください。

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。

2023年アブダビグランプリにおけるコンピュータビジョン 

F1ドライバーが4輪すべてでトラックの端を越えた場合、それはトラック制限違反とみなされます。国際自動車連盟(FIA)がこれらの違反を確認し、結果に基づいてペナルティが科せられます。 

1回のレースで何百もの違反を処理する必要があります。2023年のオーストリアグランプリでは、わずか4人の人間が約1,200件のトラック制限違反の可能性を処理しました。その後のレースでは、トラック制限違反の確認作業を行う人数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. 上の画像にある白い線は、走路の端とみなされます。

2023年のアブダビグランプリで、FIAはコンピュータビジョンに注目しました。彼らは形状分析を使用して、トラックの端を特定し、そのラインを超えて伸びるピクセル数を計算しています。このシステムのレイヤーは、人間の介入が明らかに不要なケースを排除するためのものです。これにより、FIAは実際に注意を必要とするケースに集中できます。

AIインサイトによるファンエンゲージメントの向上

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。

  • バトル予測:バトル予測は、追走車が前方の車に「射程距離」に入るまであと何周かを予測します。予測は、トラックの履歴データと予測されるドライバーのペースを使用して行われます。
  • ピット戦略の攻防:各ドライバーの戦略がどれだけ成功しているか、そしてリアルタイムでの結果を評価する方法について、ファンに追加の洞察を提供します。また、ドライバーが行った微妙な戦略変更を追跡し、それが結果に与える影響を確認できます。
  • 支配状況の追跡:ファンや解説者に対し、サーキットのどこで、どのようにドライバーがライバルを圧倒しているのかを伝えます。
  • 車のパフォーマンススコア:このインサイトにより、ファンは特定の車を分離し、そのパフォーマンスを他の車と比較できます。比較は、コーナリング性能(車が旋回またはカーブをナビゲートする際に、速度、安定性、制御をどれだけ維持できるか)、直線性能(直線経路での車の加速および最高速度の能力)、および車のハンドリング(ステアリング、ブレーキ、操縦を含む、車両の制御の全体的な容易さと応答性)に基づいています。
Fig 2. ファンが見ることができる、トラックの優位性を可視化した例。

AI対応のSimレーシング

シミュレーションレース(略して、Simレース)は、バーチャルなF1レース体験です。これは、ドライバーが怪我をしたり車を損傷したりするリスクなしに、レーストラックに慣れ、レーススキルを向上させるためのトレーニングとしてよく使用されます。AIをSimレースに組み込むことで、チームは動的なレース条件、さまざまなセットアップでの車の性能、さらにはトラック上での競合他社の挙動をシミュレートできます。 

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。

図3. フォーミュラ1ドライバー、マックス・フェルスタッペン選手のシムレース。(出典:shop.gperformance.eu)

F1チームとAIイノベーター:トラックで結ばれた最高の組み合わせ

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。 

Mercedes & G42

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。

図4. G42は、メルセデスAMG F1の公式パートナーです。

Red Bull & Oracle

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。

Fig 5. Red Bull Racing Teamは、Oracleがスポンサーです。

Ferrari & 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。

Fig 6. スクーデリア・フェラーリ F1 チームは AWS によってサポートされています。

今シーズンは何が見られますか?

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。

図7。最速のF1ショット。

スリルといえば、放送の音声部分もアップグレードされる予定です。このアップグレードの目的は、視聴者がまるでその場にいるかのように、エンジンの轟音が周囲に響き渡るように感じさせることです。AIアルゴリズムを使用して、音声のキャプチャと処理を微調整し、放送のサウンドが騒がしくなく、臨場感あふれるものになるようにします。エンジンの加速音を聞きながら、音量を上げすぎずにレースを楽しめるようにしたいと考えています。

フィニッシュラインを越えて

AIは便利なツールとなりえますが、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に取って代わることはできません。とは言うものの、AIが今後F1にどのような影響を与えるかを見るのは興味深いでしょう。より高度な技術は、トラック上でのより多くの情報に基づいた意思決定を意味し、チェッカーフラッグを巡る素晴らしい戦いにつながります。

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。

AIの未来を
共に築きましょう!

未来の機械学習で、新たな一歩を踏み出しましょう。

無料ではじめる
クリップボードにコピーしました