포뮬러 원의 AI 피트 스톱

포뮬러 원(F1)은 세계에서 가장 하이테크 스포츠 중 하나입니다. 자동차가 230mph의 귀청이 찢어지는 속도에 도달하고 2초 만에 피트 스톱을 하는 것을 보면 가장 혁신적인 엔지니어링이 필요합니다. F1은 드라이버와 자동차만큼이나 레이스를 분석하는 피트 크루 멤버가 만든 전략에 관한 것입니다.

레이스 중에는 다양한 기술이 사용되며 AI는 피트 크루가 사용할 수 있는 가장 중요한 도구 중 하나가 되고 있습니다. AI가 F1에서 정확히 어디에 사용되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

2023 아부다비 그랑프리의 컴퓨터 비전 

F1 드라이버가 네 바퀴 모두를 사용하여 트랙의 가장자리를 벗어나는 경우, 이는 트랙 제한 위반으로 간주됩니다. 국제 자동차 연맹(FIA)은 이러한 위반 사항을 확인하고 결과에 따라 페널티가 부과됩니다. 

매 경기마다 수백 건의 위반 사항을 처리해야 합니다. 2023년 오스트리아 그랑프리에서 단 4명의 사람이 약 1,200건의 잠재적인 트랙 제한 위반을 처리했습니다. 이후 경기에서는 트랙 제한 위반을 확인하기 위해 투입되는 인원을 늘렸음에도 불구하고 충분하지 않았습니다.

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2023년 아부다비 그랑프리에서 FIA는 컴퓨터 비전을 활용했습니다. 그들은 형상 분석을 사용하여 트랙 가장자리를 식별하고 해당 라인을 넘어 확장되는 픽셀 수를 계산합니다. 이 시스템 레이어는 사람의 상호 작용이 명확하게 필요하지 않은 경우를 제거하기 위한 것입니다. 이를 통해 FIA는 실제로 주의가 필요한 경우에 집중할 수 있습니다.

AI 인사이트를 활용한 팬 참여도 증대

스포츠 전문가의 71%는 팬 참여가 목표 달성에 매우 중요하다고 생각합니다. 사람들이 스포츠에 감정적으로 연결되어 있다고 느낄 때, 계속해서 다시 찾게 되고 이는 업계 수익 창출에 도움이 됩니다.

레이스 주말은 좋아하는 팀을 응원하는 것 이상을 포함합니다. Amazon Web Services(AWS)는 F1과 협력하여 찰나의 순간에 대한 깊은 통찰력을 제공하고 자세한 통계를 통해 성능을 보여줍니다. 그들은 Amazon S3에 저장된 약 70년의 레이스 데이터를 분석하여 이를 수행할 수 있습니다. 과거 데이터 외에도 머신 러닝 모델은 각 F1 자동차의 300개 이상의 센서에서 수집된 데이터 포인트를 분석할 수 있습니다. 우리는 초당 110만 개 이상의 데이터 포인트에 대해 이야기하고 있습니다! 

Oracle Red Bull Racing의 CEO인 Christian Horner가 “데이터는 팀의 생명선입니다. 레이스 운영 방식, 자동차 개발 방식, 드라이버 선택 및 분석 방식 등 모든 성능 요소는 데이터에 의해 주도됩니다.”라고 믿는 것은 당연합니다. 이러한 시스템이 출력할 수 있는 몇 가지 통계를 살펴보겠습니다.

• 배틀 예측: 배틀 예측은 추격 차량이 앞차와의 '공격 거리' 내에 들어오기까지 남은 랩 수를 예측합니다. 예측은 트랙 이력 데이터와 예상 드라이버 페이스를 사용하여 수행됩니다.
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• 피트 전략 배틀: 팬들에게 각 드라이버의 전략이 얼마나 성공적인지, 그리고 그 결과가 실시간으로 어떻게 나타나는지 평가할 수 있는 추가적인 통찰력을 제공합니다. 또한 팬들은 드라이버가 만드는 미묘한 전략 변화를 추적하고 그것이 결과에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
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• 트랙 지배력: 팬과 해설자에게 드라이버가 서킷에서 라이벌을 어떻게 지배하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
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• 차량 성능 점수: 팬은 이 정보를 통해 특정 차량을 분리하고 해당 성능을 다른 차량과 비교할 수 있습니다. 비교는 코너링 성능(차량이 회전하거나 곡선을 탐색하는 동안 속도, 안정성 및 제어력을 얼마나 잘 유지하는지), 직선 성능(직선 경로에서 차량의 가속 및 최고 속도 기능) 및 차량 핸들링(스티어링, 제동 및 기동을 포함하여 차량 제어의 전반적인 용이성과 반응성)을 기반으로 합니다.

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AI 지원 Sim 레이싱

시뮬레이션 레이싱(Sim racing)은 가상 F1 레이싱 경험입니다. 운전자가 트랙에 익숙해지고 부상이나 차량 손상 위험 없이 레이싱 기술을 향상시키는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. AI를 시뮬레이션 레이싱에 통합함으로써 팀은 역동적인 레이싱 조건, 다양한 설정에서의 차량 성능, 심지어 트랙에서의 경쟁자 행동까지 시뮬레이션할 수 있습니다. 

물리 엔진은 차량의 동작을 정확하게 모델링할 수 있습니다. 공기 역학, 타이어 접지력 및 서스펜션 설정과 같은 요소를 고려합니다. 한편, 실제 레이스와 시뮬레이션 모두에서 얻은 데이터를 지속적으로 분석하여 전략을 개선하고 성능을 향상시킵니다. Sim 레이싱 설정은 스티어링 휠과 페달이 있는 기본 설정부터 모션 플랫폼, VR 헤드셋 및 F1 자동차 조종석의 상세한 복제품을 포함하는 풀 스케일 시뮬레이터까지 다양합니다.

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F1 팀과 AI 혁신가의 만남: 트랙에서의 완벽한 조화

최고의 F1 팀 중 일부는 AI를 적극적으로 사용하고 있으며 AI 회사를 공식 스폰서로 두고 있습니다. 이러한 파트너십과 그들이 가져오는 가치를 빠르게 살펴보겠습니다. 

Mercedes & G42

G42는 UAE에 본사를 둔 선도적인 AI 및 클라우드 컴퓨팅 회사입니다. 그들은 Mercedes-AMG PETRONAS F1 팀의 공식 스폰서입니다. G42는 팀에 고급 데이터 분석 및 머신 러닝 기능을 제공합니다. G42의 지원을 통해 팀은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 귀중한 통찰력을 추출하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 G42의 AI 알고리즘은 텔레메트리 데이터를 분석하여 특정 트랙에 맞게 자동차 설정을 최적화하여 공기 역학, 타이어 공기압 및 연료량을 미세 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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Red Bull & Oracle

Red Bull Racing Team은 AI를 사용하여 연료 소비를 최적화하여 연료 사용량을 최적화하고 더 오래 더 빠르게 주행할 수 있도록 지원하며, 이는 레이스에서 우승하는 데 중요한 요소가 될 수 있습니다. 이 Formula One 팀은 기록적인 시즌에 2023 Drivers’ Championship과 Constructors' Championship에서 우승했습니다. 팀은 Oracle Cloud를 사용하여 레이스 전략, 엔진 개발, 시뮬레이션 레이싱, 팬 참여 등을 강화합니다.

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페라리 & AWS

Amazon Web Services (AWS)는 Scuderia Ferrari F1 팀의 공식 스폰서 중 하나입니다. Scuderia Ferrari 팀은 Amazon SageMaker를 통해 (AI) 및 머신 러닝을 사용하여 가상 지상 속도 센서를 만들었습니다. 그들은 엔지니어에게 더 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있었습니다. 팀은 차량 무게를 줄일 수 있었는데, 이는 1그램조차 중요한 스포츠에서 중요한 요소입니다. 또한 AWS를 사용하여 게임 이론에 기반한 ML 모델을 개발하여 레이스 전략의 변수를 분석했습니다.

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이번 시즌에는 무엇을 보고 있습니까?

2024년 시즌은 3월 바레인 그랑프리로 시작되었습니다. 지금까지 4번의 레이스만 치렀지만 시즌 초반부터 스릴 넘치는 시작이었습니다. 처음부터 이번 시즌에 데뷔하는 새로운 AI 혁신을 보고 있습니다.

팬들을 액션에 더 가까이 다가가게 하려는 노력부터 시작해 보겠습니다. 이는 새로운 카메라 앵글의 도입으로 이어졌습니다. F1 방송팀은 애스턴 마틴과 긴밀히 협력하여 후방 라이트 카메라를 개발하고 있습니다. 그 이면의 아이디어는 자동차 후미에서 바로 보이는 시각을 제공하여 이전에는 볼 수 없었던 방식으로 레이스의 강렬함을 포착하는 것입니다. AI는 이러한 이미지가 선명하고 깨끗하도록 보장하고, 속도와 변화하는 조명 조건의 문제를 해결하기 위해 실시간으로 초점과 노출을 조정합니다.

방송과 관련하여 AI로 구동되는 새로운 리플레이 시스템도 있습니다. 이 AI 시스템은 영상을 즉시 정렬하여 주요 순간을 강조 표시하므로 팬이 액션을 놓치지 않도록 할 수 있습니다. 또한 일반 영상에서 슬로우 모션 리플레이를 생성하여 시청 경험에 새로운 깊이를 더할 수 있습니다.

테스트 랩에서 Max Verstappen의 바이럴 First-Person View(FPV) 샷에서 영감을 받아 라이브 영상을 캡처하기 위해 드론을 사용할 가능성에 대한 많은 화제가 있습니다. 극복해야 할 안전에 관한 장애물이 여전히 있습니다. 그러나 앞으로 드론 샷을 포함할 가능성은 흥미로운 일입니다. 집에서 시청자에게 레이스의 스릴을 선사할 새로운 방법을 찾는 것이 전부입니다.

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스릴에 대해 말하자면, 방송의 오디오 부분도 업그레이드될 예정입니다. 이 업그레이드의 목표는 시청자들이 마치 트랙에 있는 것처럼 엔진 소리에 둘러싸인 듯한 느낌을 받도록 하는 것입니다. AI 알고리즘은 오디오 캡처 및 처리를 미세 조정하여 방송 사운드가 시끄럽지 않으면서도 몰입감 있도록 하는 데 사용됩니다. 엔진 가속음은 들으면서도 볼륨이 너무 크지 않게 경주를 즐길 수 있기를 바랍니다.

결승선 통과

AI는 유용한 도구가 될 수 있지만, 수년간의 경험과 재능을 가진 인간 운전자와 피트 크루를 대체할 수는 없습니다. 그렇긴 하지만, AI가 앞으로 포뮬러 원에 어떤 영향을 미칠지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다. 더욱 발전된 기술은 트랙에서 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있게 해주어 체크무늬 깃발을 차지하기 위한 놀라운 경쟁으로 이어질 것입니다!

GitHub 저장소를 확인하여 AI에 대해 자세히 알아보세요. 솔루션 페이지를 방문하여 제조 및 농업과 같은 분야에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 확인하세요.