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。マシンは耳をつんざくような時速230マイルに達し、ピットストップを2秒で完了するため、最先端のエンジニアリングが求められます。F1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のメンバーが生み出す戦略も重要です。

レース中にはさまざまなテクノロジーが活用されており、AIはピットクルーが利用できる最も重要なツールの一つになりつつあります。F1でAIが具体的にどこで使われているのか、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見なされます。国際自動車連盟（FIA）がこれらの違反を確認し、その結果に基づいてペナルティが科されます。

違反は毎レース数百件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人の担当者が約1,200件のトラックリミット違反の可能性を処理しました。その後のレースでは、トラックリミット違反を確認する担当者の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. 上の画像の白線は、トラックの端と見なされます。

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。形状解析を使用してトラックの端を特定し、その線を越えているピクセル数を計算しています。このシステム層は、人間による対応が明らかに不要なケースを排除するために使用されます。これにより、FIAは実際に注意を払う必要があるケースに集中できます。

AIのインサイトでファンエンゲージメントを向上#

スポーツ関係者の71パーセントが、目標達成にはファン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と、人々は何度も戻ってきます。その結果、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は、好きな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、瞬時の判断に関する詳細なインサイトを提供するとともに、詳細な統計情報で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個を超える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110万を超えるデータポイントを扱っているのです。

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。レースの運営方法、マシンの開発方法、ドライバーの選定と分析方法など、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」と考えるのも当然です。これらのシステムが出力できる統計情報をいくつか見てみましょう。

• バトル予測：前方のマシンを追走するマシンが「攻撃可能な距離」に入るまでの周回数を予測します。予測には、トラックの履歴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がどれほど成功したか、その結果をリアルタイムで評価するための追加のインサイトをファンに提供します。ファンはドライバーが行う微妙な戦略変更を追跡し、それが結果に与える影響も確認できます。
• トラック・ドミナンス：サーキット上のどこで、どのようにドライバーがライバルを圧倒しているのかについて、ファンや解説者にインサイトを提供します。
• マシンパフォーマンススコア：特定のマシンに焦点を当て、そのパフォーマンスを他のマシンと比較できます。比較対象は、コーナリング性能（旋回またはカーブ走行中に速度、安定性、制御性をどれだけ維持できるか）、直線性能（直線区間におけるマシンの加速性能と最高速度）、およびマシンハンドリング（ステアリング、ブレーキ、マニューバリングを含む、車両の操作全体における容易さと応答性）です。

図2. ファンが閲覧できるトラック・ドミナンスの可視化例です。

AI対応シムレーシング#

シミュレーションレーシング、またはシムレーシングは、バーチャルなF1レース体験です。ドライバーがレーストラックに慣れ、けがやマシンの損傷のリスクなしにレーシングスキルを向上させるためによく利用されます。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パフォーマンス、さらにはトラック上の競争相手の挙動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、サスペンション設定などの要因を考慮します。一方、実際のレースとシミュレーションの両方から得られるデータを継続的に分析し、戦略の改善やパフォーマンスの向上に役立てます。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備えた基本的なものから、モーションプラットフォーム、VRヘッドセット、F1マシンのコックピットを精密に再現した設備を含む本格的なシミュレーターまでさまざまです。

図3. シムレーシングを行うフォーミュラ1ドライバーのMax Verstappen。（出典：shop.gperformance.eu）

F1チームとAIイノベーター：トラック上で生まれたマッチング#

F1のトップチームの一部は積極的にAIを活用しており、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、それによってもたらされる価値をいくつか簡単に見てみましょう。

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機能と機械学習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、価値あるインサイトを抽出して、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て特定のトラックに合わせたマシンセットアップを最適化し、空気力学、タイヤ空気圧、燃料搭載量を微調整してパフォーマンスを高めることができます。

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を使用して燃料消費を最適化し、燃料の使用量を抑えながらより長く高速走行できるようにしています。これはレースの勝敗を左右する重要な要因となる可能性があります。このフォーミュラ1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Oracle Cloudを活用して、レース戦略、エンジン開発、シミュレーションレーシング、ファンエンゲージメントなどを支えています。

図5. Red Bull Racing TeamはOracleのスポンサーを受けています。

FerrariとAWS#

Amazon Web Services（AWS）は、Scuderia Ferrari F1 Teamの公式スポンサーの一つです。Scuderia Ferrari Teamは、Amazon SageMakerを通じてAIと機械学習を使用し、仮想対地速度センサーを作成しました。これにより、エンジニアにより迅速で信頼性の高いデータを提供できるようになりました。チームは車両重量を削減することにも成功しました。これは、わずか1グラムでも重要となるスポーツにおいて、重要な要因です。また、AWSを使用して、ゲーム理論に基づくMLモデルを開発し、レース戦略における変数を分析しました。

図6. Scuderia Ferrari F1 TeamはAWSの支援を受けています（thelastcorner.it）。

今シーズンは何が起きているのでしょうか？#

2024年シーズンは、3月のバーレーングランプリで開幕しました。現在までに終えたレースはまだ4戦ですが、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、今シーズンにデビューする新たなAIイノベーションが登場しています。

まずは、ファンをレースの迫力に近づける取り組みから見てみましょう。その取り組みにより、新たなカメラアングルが導入されました。F1放送チームはAston Martinと緊密に連携し、リアライトカメラの開発に取り組んでいます。これはマシンの真後ろ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を目的としています。AIは、速度や変化する照明条件に対応しながら、リアルタイムでフォーカスと露出を調整し、画像を鮮明でクリアに保つのに役立ちます。

放送に関しては、AIを搭載した新しい改良版リプレイシステムも登場しています。このAIシステムは映像を瞬時に分類して重要な場面をハイライト表示し、ファンがレースの見どころを見逃さないようにします。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、視聴体験に新たな深みを加えています。

テストラップ中のMax Verstappenを撮影した、拡散された一人称視点（FPV）映像をきっかけに、ライブ映像の撮影にドローンを活用する可能性についても大きな注目が集まっています。安全面ではまだ克服すべき課題があります。しかし、将来的にドローン映像を取り入れられる可能性には期待が高まります。自宅でレースを観戦する視聴者に、レースのスリルを届ける新しい方法を見つけることが重要です。

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に向けて準備が進められています。このアップグレードの目的は、エンジン音に包まれながら、視聴者がトラック上にいるように感じられるようにすることです。AIアルゴリズムを使用して音声の収録と処理を微調整し、放送音声を臨場感のあるものにしながら、騒がしくなりすぎないようにしています。エンジンの加速音を聞きながら、音量が大きすぎることなくレースを楽しめるようにす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。とはいえ、将来AIがフォーミュラ1にどのような影響を与えるのかを見るのは興味深いでしょう。より高度なテクノロジーによってトラック上でより多くの情報に基づく意思決定が可能になり、チェッカーフラッグを目指す素晴らしいバトルにつながります。

AIについて詳しく知るには、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活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。