포뮬러 원의 AI 피트 스톱

Formula One(F1)은 세계에서 가장 첨단 기술이 집약된 스포츠 중 하나입니다. 시속 230마일(약 370km/h)이라는 엄청난 속도로 질주하며 2초 만에 피트 스톱을 마치는 F1은 가장 혁신적인 엔지니어링을 요구합니다. F1은 드라이버와 차량만큼이나 경기를 분석하는 피트 크루 멤버들의 전략이 중요한 스포츠입니다.

경기 중에는 다양한 기술이 활용되며, AI는 피트 크루가 사용할 수 있는 가장 중요한 도구 중 하나로 자리 잡고 있습니다. F1에서 AI가 정확히 어디에 사용되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

Link to this section2023 Abu Dhabi Grand Prix에서의 컴퓨터 비전#

F1 드라이버가 네 바퀴 모두 트랙의 경계 밖으로 벗어날 경우, 이는 트랙 리밋 위반으로 간주됩니다. Fédération Internationale de l’Automobile (FIA)는 이러한 위반 사항을 검증하며, 결과에 따라 페널티가 부과됩니다.

매 경기 수백 건의 위반 사항을 처리해야 합니다. 2023 Austrian Grand Prix 당시, 단 4명의 인원이 약 1,200건의 잠재적 트랙 리밋 위반 사례를 처리했습니다. 이후 경기에서는 트랙 리밋 위반 확인을 위해 투입되는 인원을 늘렸음에도 불구하고 여전히 역부족이었습니다.

Fig 1. 위 이미지의 흰색 선은 트랙의 가장자리로 간주됩니다.

그래서 2023 Abu Dhabi Grand Prix에서 FIA는 컴퓨터 비전을 도입했습니다. FIA는 형상 분석을 사용하여 트랙 가장자리를 식별하고 해당 선을 벗어난 픽셀 수를 계산합니다. 이 시스템 계층은 인간의 개입이 명백히 불필요한 사례를 제거하는 데 사용됩니다. 이를 통해 FIA는 실제로 주의가 필요한 사례에 집중할 수 있게 되었습니다.

Link to this sectionAI 인사이트를 통한 팬 참여도 증대#

스포츠 전문가의 71%는 목표 달성을 위해 팬 참여가 필수적이라고 믿습니다. 사람들이 스포츠에 정서적 유대감을 느끼면 계속해서 경기를 찾게 되며, 이는 산업의 수익 창출을 돕습니다.

레이스 주말은 단순히 좋아하는 팀을 응원하는 것 이상의 의미가 있습니다. Amazon Web Services (AWS)는 F1과 협력하여 찰나의 순간에 이루어지는 의사결정에 대한 깊은 통찰력을 제공하고 상세한 통계를 통해 경기력을 선보이고 있습니다. 이들은 Amazon S3에 저장된 약 70년 분량의 레이스 데이터를 분석함으로써 이를 구현합니다. 과거 데이터 외에도 머신러닝 모델은 각 F1 차량의 300개 이상의 센서에서 수집된 데이터 포인트를 분석할 수 있습니다. 이는 초당 110만 개 이상의 데이터 포인트를 의미합니다!

Oracle Red Bull Racing의 CEO인 Christian Horner가 "데이터는 팀의 생명줄입니다. 레이스를 운영하는 방법, 차량을 개발하는 방법, 드라이버를 선택하고 분석하는 방법 등 모든 성과 요소가 데이터에 의해 결정됩니다."라고 믿는 것은 당연한 일입니다. 이 시스템들이 출력할 수 있는 몇 가지 통계를 살펴보겠습니다.

• Battle Forecast: 이 예측 시스템은 뒤따르는 차량이 앞선 차량의 '타격 거리(striking distance)' 이내로 들어오기까지 남은 랩 수를 예측합니다. 예측은 트랙 기록과 예상 드라이버 페이스 데이터를 사용하여 수행됩니다.
• Pit Strategy Battle: 팬들에게 각 드라이버의 전략 성공 여부와 결과를 실시간으로 평가할 수 있는 추가적인 통찰력을 제공합니다. 팬들은 드라이버가 변경하는 미묘한 전략 변화를 추적하고 그것이 결과에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
• Track Dominance: 드라이버가 서킷의 어느 구간에서 어떻게 라이벌을 압도하고 있는지에 대한 통찰력을 팬과 해설자에게 제공합니다.
• Car Performance Scores: 이 통찰력을 통해 팬들은 특정 차량을 분리하여 다른 차량과 성능을 비교할 수 있습니다. 비교 기준은 코너링 성능(회전하거나 곡선 구간을 주행할 때 차량이 속도, 안정성 및 제어력을 얼마나 잘 유지하는지), 직선 구간 성능(직선 경로에서의 차량 가속 및 최고 속도 능력), 그리고 차량 핸들링(조향, 제동, 조작을 포함한 차량 제어의 전반적인 용이성과 반응성)을 기반으로 합니다.

Fig 2. 팬들이 볼 수 있는 트랙 도미넌스 시각화 예시입니다.

Link to this sectionAI 기반 심 레이싱#

시뮬레이션 레이싱, 즉 심 레이싱은 가상 F1 레이싱 경험입니다. 이는 종종 드라이버들이 레이스 트랙에 익숙해지고 부상이나 차량 손상 위험 없이 레이싱 기술을 향상하도록 돕는 데 사용됩니다. 심 레이싱에 AI를 통합함으로써 팀은 역동적인 레이싱 조건, 다양한 설정에서의 차량 성능, 심지어 트랙 위 경쟁자의 행동까지 시뮬레이션할 수 있습니다.

물리 엔진은 차량의 거동을 정확하게 모델링할 수 있습니다. 여기에는 공기역학, 타이어 접지력, 서스펜션 설정과 같은 요소가 고려됩니다. 한편, 실제 레이스와 시뮬레이션에서 얻은 데이터는 전략을 개선하고 성능을 높이기 위해 지속적으로 분석됩니다. 심 레이싱 설정은 스티어링 휠과 페달을 갖춘 기본 설정부터 모션 플랫폼, VR 헤드셋, F1 차량 콕핏의 상세한 복제본을 포함한 풀 스케일 시뮬레이터까지 다양합니다.

Fig 3. 심 레이싱 중인 F1 드라이버 Max Verstappen. (출처: shop.gperformance.eu)

Link to this sectionF1 팀과 AI 혁신 기업: 트랙에서 이루어진 만남#

일부 상위 F1 팀들은 AI를 적극적으로 활용하고 있으며, 심지어 AI 기업을 공식 스폰서로 계약하기도 합니다. 이러한 파트너십 몇 가지와 그들이 가져오는 가치를 빠르게 살펴보겠습니다.

Link to this sectionMercedes & G42#

G42는 UAE에 본사를 둔 선도적인 AI 및 클라우드 컴퓨팅 기업입니다. 이들은 Mercedes-AMG PETRONAS F1 팀의 공식 스폰서입니다. G42는 팀에 고급 데이터 분석 및 머신러닝 기능을 제공합니다. G42의 지원을 통해 팀은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 귀중한 통찰력을 추출하여 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, G42의 AI 알고리즘은 텔레메트리 데이터를 분석하여 특정 트랙에 맞는 차량 설정을 최적화하고, 공기역학, 타이어 압력 및 연료량을 미세 조정하여 성능을 향상합니다.

Fig 4. G42는 Mercedes-AMG F1의 공식 파트너입니다.

Link to this sectionRed Bull & Oracle#

Red Bull Racing 팀은 AI를 사용하여 연료 소비를 최적화함으로써 연료 사용 효율을 높이고, 더 오래 더 빠르게 달릴 수 있게 합니다. 이는 레이스 우승에 결정적인 요소가 될 수 있습니다. 이 F1 팀은 기록적인 시즌을 보내며 2023 드라이버 챔피언십과 컨스트럭터 챔피언십을 모두 석권했습니다. 팀은 레이스 전략, 엔진 개발, 심 레이싱, 팬 참여 등을 강화하기 위해 Oracle Cloud에 의존하고 있습니다.

Fig 5. Red Bull Racing 팀은 Oracle의 후원을 받습니다.

Link to this sectionFerrari & AWS#

Amazon Web Services (AWS)는 Scuderia Ferrari F1 팀의 공식 스폰서 중 하나입니다. Scuderia Ferrari 팀은 Amazon SageMaker를 통해 AI와 머신러닝을 활용한 가상 지상 속도 센서를 제작했습니다. 이를 통해 엔지니어들에게 더 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있었습니다. 팀은 1그램조차 중요한 스포츠에서 결정적인 요소인 차량 무게를 줄일 수 있었습니다. 또한 AWS를 사용하여 게임 이론에 뿌리를 둔 ML 모델을 개발해 레이스 전략의 변수들을 분석하기도 했습니다.

Fig 6. Scuderia Ferrari F1 팀은 AWS의 지원을 받습니다 (thelastcorner.it).

Link to this section이번 시즌은 어떤 모습인가요?#

2024 시즌은 3월 Bahrain Grand Prix와 함께 시작되었습니다. 지금까지 겨우 4개의 레이스를 마쳤지만, 시즌 초반부터 매우 흥미진진하게 흘러가고 있습니다. 시작부터 이번 시즌을 위해 데뷔한 새로운 AI 혁신 기술들을 목격하고 있습니다.

팬들을 경기 현장에 더 가깝게 다가가게 하려는 노력부터 시작하겠습니다. 이는 새로운 카메라 앵글의 도입으로 이어졌습니다. F1 방송 팀은 Aston Martin과 긴밀히 협력하여 리어 라이트 카메라를 개발하고 있습니다. 이 아이디어는 자동차 뒤쪽에서 직접 보는 시점을 제공하여 우리가 이전에 보지 못한 방식으로 레이스의 강렬함을 포착하는 것입니다. AI는 속도와 변화하는 조명 조건의 도전을 처리하기 위해 실시간으로 초점과 노출을 조정하여 이 이미지들이 선명하고 깨끗하게 유지되도록 합니다.

방송과 관련하여 AI로 구동되는 새로운 개편된 리플레이 시스템도 있습니다. 이 AI 시스템은 영상에서 핵심 순간을 즉시 분류하여 강조함으로써 팬들이 액션을 놓치지 않도록 합니다. 일반 영상에서 슬로우 모션 리플레이를 생성하는 기능도 있어 시청 경험에 새로운 깊이를 더해줍니다.

Max Verstappen의 테스트 랩에서 화제가 된 1인칭 시점(FPV) 촬영에서 영감을 받아 라이브 영상을 포착하기 위한 드론 활용 가능성에도 많은 관심이 쏠리고 있습니다. 여전히 안전과 관련된 과제가 남아있지만, 미래에 드론 샷을 포함할 가능성은 매우 흥미롭습니다. 이는 모두 가정에서 시청하는 시청자들에게 레이스의 스릴을 전달할 새로운 방법을 찾는 것입니다.

Fig 7. 가장 빠른 F1 샷.

스릴에 대해 말하자면, 방송의 오디오 부분도 업그레이드될 예정입니다. 이 업그레이드의 목표는 엔진 소리가 주변을 가득 채우는 가운데, 시청자들이 마치 트랙에 있는 것처럼 느끼게 하는 것입니다. AI 알고리즘은 방송 사운드가 시끄럽지 않으면서도 몰입감을 줄 수 있도록 오디오 캡처 및 처리를 미세 조정하는 데 사용되고 있습니다. 우리는 엔진이 가속하는 소리를 듣고 싶으면서도, 너무 큰 볼륨 없이 편안하게 레이스를 즐길 수 있기를 원합니다.

Link to this section결승선을 통과하며#

AI는 유용한 도구가 될 수 있지만, 수년간의 경험과 재능을 가진 인간 드라이버와 피트 크루를 대체할 수는 없습니다. 그럼에도 불구하고 AI가 미래의 Formula One에 어떤 영향을 미칠지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다. 더 발전된 기술은 트랙 위에서 더 많은 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 하며, 우승 깃발을 향한 놀라운 경쟁을 이끌어낼 것입니다!

AI에 대해 더 알아보려면 GitHub 저장소를 확인하세요. 제조업 및 농업과 같은 분야에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 확인하려면 솔루션 페이지를 방문하세요.